Shaping the Water-Harvesting Behavior of Metal–Organic Frameworks Aided by Fine-Tuned GPT Models

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作者
Zhiling Zheng,Ali H. Alawadhi,Saumil Chheda,Silvio Neumann,Nakul Rampal,Shengchao Liu,Ha L. Nguyen,Yen-hsu Lin,Zichao Rong,J. Ilja Siepmann,Laura Gagliardi,Anima Anandkumar,Christian Borgs,Jennifer Chayes,Omar M. Yaghi
出处
期刊:Journal of the American Chemical Society [American Chemical Society]
卷期号:145 (51): 28284-28295 被引量:44
标识
DOI:10.1021/jacs.3c12086
摘要

We construct a data set of metal-organic framework (MOF) linkers and employ a fine-tuned GPT assistant to propose MOF linker designs by mutating and modifying the existing linker structures. This strategy allows the GPT model to learn the intricate language of chemistry in molecular representations, thereby achieving an enhanced accuracy in generating linker structures compared with its base models. Aiming to highlight the significance of linker design strategies in advancing the discovery of water-harvesting MOFs, we conducted a systematic MOF variant expansion upon state-of-the-art MOF-303 utilizing a multidimensional approach that integrates linker extension with multivariate tuning strategies. We synthesized a series of isoreticular aluminum MOFs, termed Long-Arm MOFs (LAMOF-1 to LAMOF-10), featuring linkers that bear various combinations of heteroatoms in their five-membered ring moiety, replacing pyrazole with either thiophene, furan, or thiazole rings or a combination of two. Beyond their consistent and robust architecture, as demonstrated by permanent porosity and thermal stability, the LAMOF series offers a generalizable synthesis strategy. Importantly, these 10 LAMOFs establish new benchmarks for water uptake (up to 0.64 g g-1) and operational humidity ranges (between 13 and 53%), thereby expanding the diversity of water-harvesting MOFs.
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