ab initio REPEAT Charge MOF Database (ARC-MOF)
Notice bibliographique
Résumé
This is a database of ~280,000 MOFs which have been either experimentally characterized or computationally generated, spanning all publicly available MOF databases. DFT-derived REPEAT charges, adsorption data, and various descriptors are available for all MOFs. <em>all_structures_1.tar.gz</em> and <em>all_structures_2.tar.gz</em> – these are the cif files that were considered to compose the “entire known design space” of MOFs, with any bad structures removed (split into two separate tarballs since it is a lot of data). <em>ARCMOF_20220610.tar.gz</em> – these are all of the cif files with REPEAT charges composing ARC-MOF. <em>flig-clusters.csv, func-clusters.csv, geo-clusters.csv, mc-clusters.csv</em> – Each file indicates for each MOF which cluster it belongs to, and whether the MOF is present in ARC-MOF. This is done for each "type" of MOF chemistry and for the geometric properties. Clusters with a negative value indicate the MOF does not belong to any cluster (i.e., it is assumed to be "unique"). <em>all_topology_lists.csv</em> – a csv file containing the topology reported by the filename of applicable structures, and the topology reported by CrystalNets.jl ML_test_set.tar.gz – these are the cif files (with REPEAT charges) of the MOFs in the diverse-mc subset, but missing from ARC-MOF (for the purposes of a ML test set for the prediction of metal charges). <em>geometric_properties.csv</em> – a csv file containing geometric descriptors computed for this study for all MOFs. The csv file also indicates which MOFs are present in ARC-MOF, and the order in which they were chosen for the farthest point sampling (up to 100K MOFs). <em>RACs.csv</em> – See geometric_properties.csv description. Same type of file, but with the RAC descriptors. <em>RDFs</em>.csv – The RDFs for each MOF, using several atomic properties. Some atomic properties are not available for all elements. In the cases where the atomic property is not available for a particular structure, no value is assigned. <em>methane.csv, methane_purification-CH4.csv, methane_purification_CO2.csv, post_comb_vsa-CO2.csv, post_comb_vsa-N2.csv, pre_comb_4040-CO2.csv, pre_comb_4040-H2.csv, landfill-CH4.csv, landfill-CO2.csv</em> – these are csv files of the raw uptake data and various temperature, pressure conditions (with standard deviations) for each gas separation process specified in the file <em>overall_process.csv</em>. <em>overall_process.csv</em> – This is a csv file of the adsorption properties of the MOFs. Particularly, the csv files contain the working capacity (mmol/g_working_capacity) and selectivity of each MOF for each of the five process conditions. <em>mc-diverse-set.csv, func-diverse-set.csv</em> – csv files containing which MOFs are present in each diverse set (from farthest point sampling of the MOFs based on either their functional group chemistry or metal chemistry). The file indicates which MOFs are present in ARC-MOF and which are not. Version history of repository: v2 -- added file: "all_topology_lists.csv" v3 -- added file: "ML_test_set.tar.gz" v4 -- replaced file: "ML_test_set.tar.gz". Originally incorrect repository of cifs
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,262 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».