Refining Crystal Structures with Quadrupolar NMR and Dispersion-Corrected Density Functional Theory
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear electric field gradient (EFG) tensors obtained from solid-state NMR spectroscopy are highly responsive to variations in structural features. The orientations and principal components of EFG tensors show great variation between different molecular structures; hence, extraction of EFG tensor parameters, either experimentally or computationally, provides a powerful means for structure determination and refinement. Here, dispersion-corrected plane-wave density functional theory (DFT) is used to refine atomic coordinates in organic crystals determined initially through single-crystal X-ray diffraction (XRD) or neutron diffraction methods. To accomplish this, an empirical parametrization of a two-body dispersion force field is illustrated, in which comparisons of experimental and calculated 14 N, 17 O, and 35 Cl EFG tensor parameters are used to assess the quality of energy-minimized structures. The parametrization is based on a training set of 17 organic solids. The analysis is applied subsequently to the structural refinements of structural models from over 60 different materials. For the prediction of 35 Cl EFG tensor parameters in particular, the optimization protocols described herein lead to a substantial improvement in agreement with experiment relative to structures obtained by XRD methods or by refinement with plane-wave DFT without the inclusion of the force field. The results further demonstrate that crystal structures with atomic coordinates refined with the present methods are able to pinpoint the positions of hydrogen atoms participating in H···Cl – hydrogen bonding with a higher degree of precision than is possible through neutron diffraction. This methodology, which is facile to implement within most DFT software packages, should prove to be very useful for future structural refinements using NMR crystallographic methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».