Prediction of crystal structures of organic molecules

晶体结构预测 分子 化学 Crystal(编程语言) 位阻效应 晶体结构 空格(标点符号) 构象异构 群(周期表) 功能(生物学) 对称(几何) 化学空间 结晶学 算法 计算化学 统计物理学 化学物理 计算机科学 物理 立体化学 数学 几何学 有机化学 生物化学 进化生物学 生物 程序设计语言 药物发现 操作系统
作者
Detlef W. M. Hofmann,Thomas Lengauer
出处
期刊:Journal of Molecular Structure [Elsevier]
卷期号:474 (1-3): 13-23 被引量:20
标识
DOI:10.1016/s0022-2860(98)00556-0
摘要

We have developed a new algorithm for crystal structure prediction that takes a conformer of an organic molecule and produces a number of candidates of crystal structures for this molecule, together with a score that roughly approximates the energy of the respective crystal structure. The prediction method takes steric aspects (dense packing) as well as chemical interactions into account. The algorithm differs from existing methods in three aspects. First, we analyse a single molecule rather than a collection of identical molecules. The analysis yields candidates for symmetry operations that are suitable for making the crystal. Each of the candidates is generated by a chemical interaction between two versions of the molecule. Second, we model space discretely, currently as a mesh with size 1 Å. Third, the scoring function representing energy is derived statistically from known crystal structures and tabulated. Our program FlexCryst computes a list of crystal structures ranked according to our scoring function. The new algorithm is currently implemented for the four space groups P1, P1̄, P21, and P212121. The three latter space groups are widespread in nature. The algorithm computes structural models of acceptable quality and shows excellent time performance.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
1秒前
annie2D完成签到,获得积分10
1秒前
Sylvia发布了新的文献求助10
1秒前
DJ发布了新的文献求助10
2秒前
顺顺发布了新的文献求助10
2秒前
zhenglei9058发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
wasss完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
七七发布了新的文献求助10
3秒前
橙子发布了新的文献求助10
3秒前
Hello应助再慕采纳,获得10
3秒前
ZX完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
Akim应助个性小熊猫采纳,获得10
3秒前
心中完成签到,获得积分10
4秒前
11111完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
wzy发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
gougoubao发布了新的文献求助10
6秒前
Pebble1发布了新的文献求助10
6秒前
深情安青应助hzw采纳,获得10
7秒前
酷酷电脑发布了新的文献求助10
8秒前
Lei发布了新的文献求助10
8秒前
雨小科发布了新的文献求助10
8秒前
zhenglei9058完成签到,获得积分20
9秒前
Ruia完成签到,获得积分10
9秒前
MX001完成签到,获得积分10
10秒前
高贵振家发布了新的文献求助50
10秒前
万能图书馆应助paige采纳,获得10
10秒前
Lucas应助cjypdf采纳,获得10
10秒前
xu完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
向觅夏完成签到,获得积分10
11秒前
勤恳的曼凡完成签到 ,获得积分10
11秒前
打打应助cindy采纳,获得10
11秒前
稽TR发布了新的文献求助10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 2000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Social Cognition: Understanding People and Events 1200
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6037712
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7761778
关于积分的说明 16218706
捐赠科研通 5183571
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2774029
邀请新用户注册赠送积分活动 1757153
关于科研通互助平台的介绍 1641542