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一种在无机晶体结构中检索特定子结构的计算机方法
  • ISSN号:1000-6818
  • 期刊名称:《物理化学学报》
  • 时间:0
  • 分类:O641[理学—物理化学;理学—化学]
  • 作者机构:[1]吉林大学无机合成与制备化学国家重点实验室,长春130012, [2]北京科技大学应用力学系,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金(21001049)资助项目
中文摘要:

提出了一种针对无机晶体化合物的子结构检索方法.该方法以VF2子图同构算法为基础,针对无机晶体化合物的结构特点,采用了两种策略以提高子结构检索的效率:(1)引入晶体的对称性信息避免了在等价原子间进行的大量重复性计算;(2)采用结构编码预筛选可以有效地减少目标结构的数量.我们以在无机微孔分子筛数据库中进行子结构检索为例测试该方法的有效性.测试结果表明,该方法可以快速且准确地在分子筛数据库中检索包含特定子结构的记录.两种检索策略的引入大大降低了子结构检索的复杂度,检索速度可提高3-5个数量级.该方法通过Perl语言实现,具有较好的可移植性.

英文摘要:

In this paper,a computational method for the substructure search in inorganic crystal structures is proposed.This method is based on the VF2 subgraph isomorphism algorithm.Furthermore, two additional approaches have been introduced into this method to improve the calculation efficiency of VF2:(1)introduction of crystal symmetry information with a view to avoiding redundant calculations among equivalent nodes(atoms);(2)a prescreening encoding treatment to enhance the calculation efficiency by greatly reducing the number of target structures.We tested the efficiency of this method by searching the zeolite crystal structure database from the International Zeolite Association for entries containing specified building units.The test results showed that this method could quickly and correctly retrieve all the entries containing the queried substructure in the zeolite structure database.The introduction of crystal symmetry information and the prescreening encoding treatment greatly reduce the complexity of substructure search. The search speed was significantly enhanced by at least 3-5 orders of magnitude.This method was developed using Perl programming language,ensuring that this method could be easily applied to various platforms.

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期刊信息
  • 《物理化学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:北京大学化学与分子工程学院承办
  • 主编:刘忠范
  • 地址:北京大学化学楼
  • 邮编:100871
  • 邮箱:whxb@pku.edu.cn
  • 电话:010-62751724
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-6818
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1892/O6
  • 邮发代号:82-163
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24781