Incorporation of Ligand Charge and Metal Oxidation State Considerations into the Computational Solvent Removal and Activation of Experimental Crystal Structures Preceding Molecular Simulation
Notice bibliographique
Résumé
capture. Preprocessing techniques have been developed to render experimental crystal structures suitable for molecular simulations by mimicking experimental activation protocols, particularly residual solvent removal. Current accounts examining these preprocessed materials databases indicate the presence of assorted structural errors introduced by solvent removal and preprocessing, including improper elimination of charge-balancing ions and ligands. Here, we address the need for a reliable experimental crystal structure preprocessing protocol by introducing a novel solvent removal method, which we call SAMOSA, that is informed by systematic ligand charge and metal oxidation state calculations. A robust set of solvent removal criteria is outlined, which identifies solvent molecules and counterions without predefined molecule lists or significant reliance on experimental chemical information. Validation results against popular metal-organic framework (MOF) databases suggest that this method observes significant performance improvements regarding the retention of charged ligands and recognition of charged frameworks. SAMOSA enhances structure fidelity with respect to the original material as-synthesized, thereby representing a powerful tool in computational materials database curation and preprocessing for molecular simulation. The source code is accessible at https://github.com/uowoolab/SAMOSA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».