文献

J-GLOBAL ID：202202267134068004   整理番号：22A0791860

リンカーおよび金属化学からの金属-有機骨格ゲストアクセシビリティの機械学習予測【JST・京大機械翻訳】

Machine-Learning Prediction of Metal-Organic Framework Guest Accessibility from Linker and Metal Chemistry

著者 (16件)： Petuya Remi (Department of Chemistry and Materials Innovation Factory, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Petuya Remi (Present address: Nextmol (Bytelab Solutions SL), 08018, Barcelona, Spain) ,  Durdy Samantha (Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Durdy Samantha (Department of Computer Science, University of Liverpool, Ashton Street, Liverpool, L69 3BX, UK) ,  Antypov Dmytro (Department of Chemistry and Materials Innovation Factory, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Antypov Dmytro (Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Gaultois Michael W. (Department of Chemistry and Materials Innovation Factory, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Gaultois Michael W. (Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Berry Neil G. (Department of Chemistry and Materials Innovation Factory, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Darling George R. (Department of Chemistry and Materials Innovation Factory, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Katsoulidis Alexandros P. (Department of Chemistry and Materials Innovation Factory, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Katsoulidis Alexandros P. (Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Dyer Matthew S. (Department of Chemistry and Materials Innovation Factory, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Dyer Matthew S. (Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Rosseinsky Matthew J. (Department of Chemistry and Materials Innovation Factory, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK) ,  Rosseinsky Matthew J. (Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design, University of Liverpool, 51 Oxford Street, Liverpool, L7 3NY, UK)
資料名： Angewandte Chemie. International Edition  (Angewandte Chemie. International Edition)
巻： 61  号： 9  ページ： e202114573  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0127B  ISSN： 1433-7851  CODEN： ACIEAY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 金属とリンカーの選択は,金属-有機骨格(MOF)の構造,従って,ゲストの接近性を定義するが,多数の可能な金属-リンカーの組み合わせが,合成の困難な成分の選択を可能にする。著者らは,金属とリンカーへのCambrid構造データベースにおける報告された実験的三次元MOF構造を分解して,次に,成分化学とMOF多孔性の間の接続を学ぶことによって,実験主義者によって選択されたこれらの2つの成分の同一性だけに基づいて,80.5%の確実性を有するMOFのゲストアクセシビリティを予測した。ゲストアクセス可能な空間の細孔寸法を3つの逐次モデルで4つの範囲に分類した。データセットと予測モデルの両者は,ゲストアクセシビリティの考慮に基づく分離と触媒作用のための探索的MOF合成のための成分の選択の優先順位付けにおける簡単な指針をダウンロードし,提供するのに利用できる。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *化学 ,  データベース ,  多孔性 ,  アクセシビリティ ,  空隙率 ,  三次元 ,  細孔径 ,  *機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 触媒作用 ,  *リンカ ,  確実性 ,  *MOF【配位高分子】 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データベース ,  ゲストアクセシビリティ ,  機械学習 ,  金属-有機骨格 ,  空隙率

分類 (1件)： 分子化合物  (CE02000C)

タイトルに関連する用語 (6件)： リンカー ,  金属化 ,  金属-有機骨格 ,  アクセシビリティ ,  機械学習 ,  予測