An Efficient Workflow for Generation of Conformational Ensembles of Density Functional Theory Quality: Dimers of Polycyclic (Hetero-)Aromatics
Notice bibliographique
Résumé
Several composite density functional theory (DFT) methods, namely HF-3c, B97- 3c, PBEh-3c, r2SCAN-3c, and ωB97X-3c, were tested for accuracy and efficiency in computing binding energies of seven low-lying conformers of the pyrene homodimer, both in the gas phase and in toluene solution. The most promising method was B97-3c, with a Mean Absolute Deviation (MAD) for binding energies of 0.5 kJ/mol, relative to ωB97X-V/def2-TZVP results. Thus, B97-3c was used in a multi-tiered approach for generating conformational ensembles for a series of homodimers. The workflow involves six steps: (i) generate an initial ensemble, using the conformer-rotamer ensemble sam- pling tool (CREST), and its underlying GFN2-xTB method; (ii) reoptimize each mem- ber of the ensemble using B97-3c; (iii) discard duplicates and high-energy conformers; (iv) reoptimize the remaining conformers using ωB97X-D4/def2-SVP; (v) if needed, discard any high energy or duplicate conformers; (vi) compute vibrational frequencies using ωB97X-D4/def2-SVP and final single point energies using ωB97X-V/def2- QZVPP. The six-step workflow allows the generation of large DFT-quality ensembles efficiently, as demonstrated on the known pyrene dimer ensemble, and then applied to the homodimers of eight small polycyclic (hetero-)aromatic molecules related to asphaltenes: anthracene, phenanthrene, fluorenone, dibenzofuran, dibenzothiophene, dibenzothiophene oxide, N -methylcarbazole, and benzo[h]quinoline. The refined ensembles enabled an analysis of trends in dimerization structures and energies for these monomers, revealing a strong dependence for binding energy upon the magnitude of dipole cancellation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».