molSimplify：自动化无机化学分子筛选与发现的开源利器

molSimplify：自动化无机化学分子筛选与发现的开源利器

molSimplify molSimplify code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/molSimplify

项目介绍

molSimplify 是由麻省理工学院（MIT）化学工程系 Kulik Group 开发的一款开源工具包，专注于自动化、基于第一性原理的无机分子及分子间复合物的筛选与发现。该工具能够生成多种金属配合物，包括单齿或多齿配体的配合物，并支持直接从中心原子构建配合物或对复杂结构（如卟啉或其他金属-配体复合物）进行功能化处理。此外，molSimplify 还能生成分子间复合物，用于评估结合相互作用，并为催化反应机制筛选生成候选反应物和中间体。

项目技术分析

molSimplify 的核心技术包括：

• 自动化分子构建：支持从中心原子或复杂结构中自动生成配合物。
• 分子间复合物生成：用于评估分子间的结合相互作用。
• 神经网络模型：内置多种神经网络模型，用于预测金属-配体键长、自旋分裂能、前沿轨道能量、自旋态依赖的反应能及模拟结果等。

项目及技术应用场景

molSimplify 适用于以下场景：

• 新材料发现：通过自动化筛选，加速新无机材料的发现过程。
• 催化剂设计：生成候选反应物和中间体，用于催化反应机制的筛选。
• 化学计算研究：提供丰富的计算工具，支持化学计算研究中的分子建模与分析。

项目特点

• 自动化程度高：从分子构建到复合物生成，全程自动化，减少人工干预。
• 丰富的神经网络模型：内置多种神经网络模型，提供高精度的预测能力。
• 多平台支持：支持通过 pip、conda、docker 等多种方式安装，适应不同用户需求。
• 持续更新与维护：由 MIT 的 Kulik Group 持续开发与维护，确保项目的稳定性和先进性。

安装与使用

molSimplify 提供了多种安装方式，包括 pip、conda 和 docker，用户可以根据自身需求选择合适的安装方式。详细的安装步骤和教程可以在 Kulik Group 的网页 上找到。

文档与支持

项目文档详尽，涵盖了从安装到使用的各个方面，用户可以通过 readthedocs 页面 获取详细信息。此外，Kulik Group 还提供了丰富的教程，帮助用户快速上手。

引用

如果您在研究中使用了 molSimplify，请引用以下参考文献：

@Article {molSimplify,
author = {Ioannidis, Efthymios I. and Gani, Terry Z. H. and Kulik, Heather J.},
title = {molSimplify: A toolkit for automating discovery in inorganic chemistry},
journal = {Journal of Computational Chemistry},
volume = {37},
number = {22},
pages = {2106--2117},
issn = {1096-987X},
url = {http://dx.doi.org/10.1002/jcc.24437},
doi = {10.1002/jcc.24437},
year = {2016},
}

对于使用 molSimplify 中的机器学习模型，请参考 ML 模型引用页面。

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molSimplify 是一款功能强大且易于使用的开源工具，无论您是从事新材料发现、催化剂设计还是化学计算研究，它都能为您提供有力的支持。立即尝试，开启您的自动化化学发现之旅！

molSimplify molSimplify code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/molSimplify