KI-Werkzeuge für die Forschung Hier finden Sie Empfehlungen zu kostenfreien oder zumindest in der Basisversion kostenfreien KI-Werkzeugen für die Forschung. Protein- & Strukturforschung Tabelle1: Protein- & Strukturforschung (KI generiert)           1 AlphaFold DB / AlphaFold Server AlphaFold DB / AlphaFold Server Proteinstrukturvorhersage Referenzwerkzeug zur Vorhersage und Recherche von Proteinstrukturen. Besonders geeignet für Strukturbiologie, Target-Analyse und Hypothesengenerierung. 2 ColabFold ColabFold GitHub Schnelle Proteinstrukturvorhersage Niedrigschwellige AlphaFold-basierte Strukturvorhersage über Google Colab oder lokal. Sehr beliebt für akademische Strukturbiologie. 3 Boltz-2 Boltz GitHub Biomolekulare Komplexe KI-Modell für Protein-, Ligand- und Komplexstrukturen sowie Bindungsaffinitäten. Besonders relevant für moderne Struktur- und Wirkstoffforschung. 4 Chai-1 Chai-1 GitHub Multimodale Strukturvorhersage Vorhersage von Strukturen biologischer Komplexe, einschließlich Proteinen, Liganden, DNA, RNA und Glykanen. 5 RFdiffusion RFdiffusion GitHub Generatives Protein-Design Werkzeug für De-novo-Protein-Design, Binder-Design und Protein-Engineering. Sehr stark für experimentelle Design-Workflows. 6 ProteinMPNN ProteinMPNN GitHub Proteinsequenz-Design Entwirft passende Aminosäuresequenzen für vorgegebene Protein-Backbones. Häufig kombiniert mit RFdiffusion und AlphaFold/ColabFold. 7 GNINA GNINA GitHub Molekulares Docking Deep-Learning-gestütztes Docking und Scoring für Protein-Ligand-Interaktionen. Relevant für strukturbezogenes Wirkstoffdesign. 8 DiffDock DiffDock GitHub Protein-Ligand-Docking Diffusionsmodell für Protein-Ligand-Docking. Besonders interessant für KI-gestützte Drug-Discovery-Forschung. 9 DeepChem DeepChem Molekulares Machine Learning Open-Source-Toolkit für Wirkstoffforschung, Molekülmodellierung, QSAR und chemisch-biologische ML-Workflows. DNA- und RNA-Forschung Tabelle 2: DNA & RNA Forschung (KI generiert) Rang KI-Werkzeug Link Hauptanwendung Kurzbeschreibung 1 DeepVariant DeepVariant GitHub DNA-Variant Calling Deep-Learning-Werkzeug zur Erkennung genetischer Varianten aus Sequenzdaten. Sehr relevant für Genomik-Pipelines. 2 scvi-tools scvi-tools Single-Cell-RNA / Multi-Omics Starkes Framework für scRNA-seq, Multi-Omics, Batch-Korrektur, Zellzustände und probabilistische Modellierung. 3 SpliceAI SpliceAI GitHub RNA-Splicing Vorhersage von Spleiß-Effekten genetischer Varianten. Besonders wichtig für Humangenetik und RNA-bezogene Varianteninterpretation. 4 OpenSpliceAI OpenSpliceAI Splicing-Analyse Offene Alternative bzw. Erweiterung für Splice-Site- und Variantenwirkungsanalyse, auch für nicht-humanbiologische Fragestellungen interessant. 5 Enformer Enformer GitHub Regulatorische Genomik Transformer-Modell zur Vorhersage von Genexpression und Chromatinzuständen aus DNA-Sequenzen. 6 Geneformer Geneformer Single-Cell-Transkriptomik Foundation Model für Einzelzell-Transkriptome, Zellzustände und Genregulationsnetzwerke. 7 scGPT scGPT GitHub Single-Cell / Multi-Omics Generatives Foundation Model für Single-Cell-Analysen, Zelltypannotation und Datenintegration. 8 DeepSEA DeepSEA Nicht-kodierende Varianten Vorhersage funktioneller Effekte nicht-kodierender DNA-Varianten auf regulatorische Elemente. 9 UFold UFold GitHub RNA-Sekundärstruktur Deep-Learning-basiertes Werkzeug zur Vorhersage von RNA-Sekundärstrukturen. 10 MXfold2 MXfold2 GitHub RNA-Sekundärstruktur Kombiniert Deep Learning mit thermodynamischer Modellierung für RNA-Strukturvorhersagen. 11 CRISPOR CRISPOR CRISPR-gRNA-Design Etabliertes Werkzeug zur Auswahl und Bewertung von guide RNAs mit On-/Off-Target-Scores. 12 CHOPCHOP CHOPCHOP CRISPR-/TALEN-Design Breites akademisches Design-Tool für CRISPR, TALEN, Knock-out, Knock-in und CRISPRi/a. 13 DeepCRISPR DeepCRISPR GitHub CRISPR-Optimierung Deep-Learning-Modell für sgRNA-On-Target-Effizienz und Off-Target-Vorhersage. 14 CRISPRon / CRISPRon-BE CRISPRon gRNA- und Base-Editing-Aktivität Modelle zur Vorhersage von CRISPR-Cas9- und Base-Editing-Aktivität. 15 DeepHF DeepHF GitHub High-Fidelity-Cas9 gRNA-Design für WT-SpCas9 und High-Fidelity-Cas9-Varianten zur Reduktion unerwünschter Effekte. 16 BE-Hive BE-Hive GitHub Base Editing ML-Modell zur Vorhersage von Base-Editing-Ergebnissen, Bystander-Edits und Effizienz. 17 DeepPrime DeepPrime GitHub Prime Editing Deep-Learning-Werkzeug zur Vorhersage der Effizienz von prime-editing guide RNAs. 18 PRIDICT / PRIDICT2 PRIDICT GitHub Prime Editing Modelle zur Vorhersage von Prime-Editing-Effizienz und Produktreinheit. Bildanalyse und Mikroskopie Tabelle 3: Bildanalyse & Mikroskopie (KI generiert) Rang KI-Werkzeug Link Hauptanwendung Kurzbeschreibung 1 nnU-Net nnU-Net GitHub Medizinische Bildsegmentierung Sehr starkes Framework für 2D- und 3D-Segmentierung in der medizinischen Bildgebung. Häufig als Referenzstandard genutzt. 2 MONAI MONAI Medical Imaging AI PyTorch-basiertes Open-Source-Ökosystem für Training, Validierung und Deployment medizinischer KI-Modelle. 3 Cellpose Cellpose Zell- und Nukleussegmentierung Sehr beliebt für Mikroskopiebilder, Zellzählung, Zellmorphologie und High-Content-Imaging. 4 TotalSegmentator TotalSegmentator GitHub Anatomische Segmentierung Automatische Segmentierung zahlreicher anatomischer Strukturen in CT- und teilweise MR-Daten. 5 StarDist StarDist GitHub Zellkernsegmentierung Besonders stark für dicht gepackte Zellkerne, Histologie und Bioimage-Analyse. Erstellung von Förder- und Ethikanträgen (diese Inhalt ist KI-generiert) Dimensions ist eine sehr mächtige Forschungsinformations- und Analyseplattform von Digital Science. Sie verbindet wissenschaftliche Publikationen mit Zitationen, Datensätzen, Förderungen, Patenten, klinischen Studien und Policy-Dokumenten. Für Förderanträge ist Dimensions besonders nützlich, um den Stand der Forschung, relevante Autor*innen, Institutionen, Förderhistorien, Forschungsfelder, Zitationswirkung und mögliche Anwendungs- oder Innovationsbezüge sichtbar zu machen. Für Ethikanträge kann es bei der Evidenzlage, bei vergleichbaren Studien, klinischen Studien und Risiko-Nutzen-Begründungen unterstützen. Die eigentliche ethische Bewertung ersetzt es nicht. Dimensions beschreibt die Plattform selbst als verknüpfte Research-Information-Plattform für Grants, Publikationen, Zitationen, Datensätze, klinische Studien, Patente und Policy-Dokumente. ( Dimensions AI | The most advanced scientific research database ) Kostenlose Grundversion vs. Bezahlversion Version Was sie kann Grenzen Dimensions Free Kostenlose Nutzung für persönliche, nicht-kommerzielle Zwecke. Enthält insbesondere Publikationen, Zitationen und Datensätze mit Kontextinformationen. Laut Dimensions können in der Free-Version vor allem Publications und Datasets durchsucht werden. Zusätzlich werden verknüpfte Kontextinformationen angezeigt, etwa Bezüge zu Förderungen, klinischen Studien, Patenten oder Policy-Dokumenten.  Nicht alle Datenquellen sind direkt durchsuchbar. Die Exportgrenze liegt laut Dimensions bei 500 Datensätzen. Institutionelle Funktionen wie IP-Zugang, SSO, umfangreiche Exporte und API-Zugriff fehlen.  Dimensions Analytics / Bezahlversion Zugriff auf den gesamten Datenbestand: Publikationen, Datensätze, Grants, Patente, klinische Studien und Policy-Dokumente. Zusätzlich gibt es Analysefunktionen, größere Exportmöglichkeiten, institutionellen Zugang über IP, Proxy oder Single Sign-on sowie API-Optionen. Die Exportgrenze liegt je nach Lizenz laut Dimensions bei 5.000 bis 50.000 Datensätzen.  Kostenpflichtige Organisationslizenz; Preise werden nicht allgemein als fixer Tarif veröffentlicht, sondern über Demo-/Angebotsanfrage. Einzelne API-, BigQuery-, Dashboard- oder Spezialmodule können zusätzlich lizenzabhängig sein.  Vergleichsprodukte anderer Anbieter Produkt Anbieter Stärken im Vergleich zu Dimensions Typische Einschränkung Scopus / Scopus AI / SciVal Elsevier Sehr stark bei kuratierter Literatur- und Zitationsanalyse. Scopus AI bietet referenzierte KI-Zusammenfassungen, Concept Maps, Foundational Documents, Emerging Themes und Deep-Research-Funktionen; SciVal ist stark für institutionelle Forschungsanalyse, Benchmarking und Funding Analytics. ( www.elsevier.com ) Meist institutionell kostenpflichtig; weniger offen als OpenAlex oder Lens. Web of Science / Web of Science Research Assistant / InCites / Pivot-RP Clarivate Sehr stark bei kuratierter Literatur-, Zitations- und Forschungsleistungsanalyse. Web of Science Research Assistant bietet KI-gestützte Such- und Analyseworkflows; InCites dient dem Benchmarking; Pivot-RP ist besonders relevant für aktuelle Fördermöglichkeiten und Researcher Matching. ( Clarivate ) In der Regel kostenpflichtige institutionelle Produkte. OpenAlex OurResearch Frei und offen. Sehr gut für offene bibliometrische Analysen, Publikationen, Autor*innen, Institutionen, Themen, Grants und Zitationsnetzwerke. OpenAlex beschreibt sich als vollständig offener Katalog des globalen Forschungssystems. ( OpenAlex ) Weniger komfortabel als kommerzielle Dashboards; für viele Analysen braucht man API-/Datenkompetenz. The Lens Cambia / Lens Stark bei der Verbindung von wissenschaftlicher Literatur und Patenten. The Lens ermöglicht die Suche in über 200 Mio. wissenschaftlichen Datensätzen und zeigt Verbindungen zwischen scholarly works und Patentdaten. ( support.lens.org ) Für institutionelle strategische Analysen weniger rund als Dimensions, SciVal oder InCites; API-/Pro-Funktionen können eingeschränkt sein. CORDIS & EU Funding & Tenders Portal Europäische Kommission Offizielle kostenlose Quelle für EU-geförderte Projekte, Ergebnisse, Deliverables, Publikationen sowie offene EU-Förder- und Ausschreibungsmöglichkeiten. Besonders wichtig für Horizon-Europe-Kontext und EU-Anträge. ( cordis.europa.eu ) Kein allgemeines globales Research-Intelligence-System; Fokus liegt auf EU-Förderung und EU-Projekten. Kurzfazit: Für eine kostenlose Einstiegslösung ist Dimensions Free sehr hilfreich, aber bei Grants, Patenten, klinischen Studien und Policy-Dokumenten eingeschränkt. Für professionelle Förderstrategie ist Dimensions Analytics deutlich leistungsfähiger. Als Alternativen sind Scopus/SciVal und Web of Science/InCites/Pivot-RP die wichtigsten kommerziellen Vergleichsprodukte; OpenAlex, The Lens und CORDIS sind besonders relevante freie bzw. offene Ergänzungen. Hinweis für Ethikanträge: Diese Werkzeuge sollten nur zur Strukturierung, Formulierung und Plausibilitätsprüfung eingesetzt werden. Die ethische Bewertung, Risiko-Nutzen-Abwägung, Datenschutzprüfung, Einwilligungsfähigkeit, Studienverantwortung und finale Antragseinreichung müssen bei den verantwortlichen Forschenden und den zuständigen universitären bzw. behördlichen Stellen bleiben. Sensible, personenbezogene, vertrauliche oder noch nicht publizierte Projektdaten sollten nur in institutionell freigegebenen Systemen verarbeitet werden.