Determining Covalent Organic Framework Structures Using Electron Crystallography and Computational Intelligence

化学 晶体结构预测 粒子群优化 纳米技术 功能(生物学) 晶体结构 生化工程 计算机科学 机器学习 材料科学 工程类 结晶学 生物 进化生物学
作者
Xiangyu Zhang,Junyi Hu,Huiyu Liu,Tu Sun,Zidi Wang,Yingbo Zhao,Yue‐Biao Zhang,Ping Huai,Yanhang Ma,Shan Jiang
出处
期刊:Journal of the American Chemical Society [American Chemical Society]
被引量:3
标识
DOI:10.1021/jacs.4c12757
摘要

The structural characterization of new materials often poses immense challenges, especially when obtaining single-crystal structures is difficult, which is a common difficulty with covalent organic frameworks (COFs). Despite this, understanding the atomic structure is crucial as it provides insights into the arrangement and connectivity of organic building blocks, offering the opportunity to establish the correlation of structure–function relationships and unravel material properties. In this study, we present an approach for determining the structures of COFs, an integration of electron crystallography and computational intelligence (COF+). By applying established chemistry knowledge and employing particle swarm optimization (PSO) for trial structure generation, we overcome existing limitations, thus paving the way for advancements in COF structural determination. We have successfully implemented this technique on four representative COFs, each with unique characteristics. These examples underline the accuracy and efficacy of our approach in addressing the challenges tied to COF structural determination. Furthermore, our approach has revealed new structure candidates with different topologies or interpenetrations that are chemically feasible. This discovery demonstrates the capability of our algorithm in constructing trial COF structures without being influenced by topological factors. Our new approach to COF structure determination represents a significant advancement in the field and opens new avenues for exploring the properties and applications of COF materials.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
糊涂的青烟完成签到 ,获得积分10
1秒前
zzhui完成签到,获得积分10
10秒前
万默完成签到 ,获得积分10
11秒前
谢陈完成签到 ,获得积分10
11秒前
CipherSage应助积极的夏天采纳,获得10
12秒前
14秒前
火星的雪完成签到 ,获得积分10
15秒前
SC完成签到 ,获得积分10
15秒前
du完成签到 ,获得积分10
16秒前
20秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
28秒前
31秒前
33秒前
kyokyoro完成签到,获得积分10
43秒前
FloppyWow完成签到 ,获得积分10
43秒前
小新完成签到 ,获得积分10
46秒前
49秒前
Dream Luminator完成签到,获得积分10
55秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
58秒前
1分钟前
lixian发布了新的文献求助10
1分钟前
myq完成签到 ,获得积分10
1分钟前
朱婷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
清脆的靖仇完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
王波完成签到 ,获得积分10
1分钟前
李大宝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小白完成签到 ,获得积分10
1分钟前
喵了个咪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ld2024完成签到 ,获得积分10
1分钟前
wonwojo完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Dabiel1213完成签到,获得积分10
1分钟前
manmanzhong完成签到 ,获得积分10
1分钟前
aowulan完成签到 ,获得积分10
1分钟前
研友_8y2G0L完成签到,获得积分10
2分钟前
zenabia完成签到 ,获得积分10
2分钟前
RenatoCai完成签到 ,获得积分10
2分钟前
婉莹完成签到 ,获得积分0
2分钟前
邵123456789完成签到,获得积分10
2分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976735
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520831
关于积分的说明 11204848
捐赠科研通 3257602
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798800
邀请新用户注册赠送积分活动 877897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806648