Dispersion-Corrected DFT Methods for Applications in Nuclear Magnetic Resonance Crystallography
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear electric field gradient (EFG) tensor parameters depend strongly on electronic structures, making their calculation from first principles an excellent metric for the prediction, refinement, and optimization of crystal structures. Here, we use plane-wave density functional theory (DFT) calculations of EFG tensors in organic solids to optimize the Grimme (D2) and Tkatchenko–Scheffler (TS) atomic-pairwise force field dispersion corrections. Refinements using these new force field correction methods result in better representations of true crystal structures, as gauged by calculations of 177 14 N, 17 O, and 35 Cl EFG tensors from 95 materials. The most striking result is the degree by which calculations of 35 Cl EFG tensors of chloride ions match with experiment, due to the ability of these new methods to properly locate the positions of hydrogen atoms participating in H···Cl – hydrogen bonds. These refined structures also feature atomic coordinates that are more similar to those of neutron diffraction structures than those obtained from calculations that do not employ the optimized force fields. Additionally, we assess the quality of these new energy-minimization protocols for the prediction of 15 N magnetic shielding tensors and unit cell volumes, which complement the larger analysis using EFG tensors, since these quantities have different physical origins. It is hoped that these results will be useful in future nuclear magnetic resonance (NMR) crystallographic studies and will be of great interest to a wide variety of researchers, in fields including NMR spectroscopy, computational chemistry, crystallography, pharmaceutical sciences, and crystal engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».