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DFT的matlab源代码-CASCADE:使用深度学习计算NMR
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2021-05-26
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DFT的matlab源代码 具有深度学习的化学位移计算 该存储库包含复制该作品所需的所有代码和数据:使用图卷积网络进行实时NMR化学位移预测。 生产Web服务器可以在以下位置找到: 卡斯卡德:那是什么? CASCADE代表与DE EP学习C ++的hemic A L小号HIFT CA lculation。 它是科罗拉多州立大学开发的图形网络方法,用于立体化学感知在线计算器,用于计算NMR化学位移。 分子输入可以指定为SMILES或通过图形界面。 自动化的工作流程执行3D结构嵌入和MMFF一致性搜索。 将优化构象的完整集合传递到训练有素的图形神经网络,以预测每个C原子的NMR化学位移(以ppm为单位)。 网络图将每个原子视为允许原子之间进行通信的分子图中的一个节点-这是通过连接原子对的边进行的。 每个分子由3D分子图表示,其中每对原子之间相距一段距离(即,与仅代表2D分子图中的键不同)。 所用网络的体系结构如下所示。 我们评估了三种神经网络模型的性能。 第一个模型DFTNN以DFT优化的结构作为输入,并针对DFT计算的屏蔽张量进行了训练。 与mPW1PW91 / 6-311 + G(d,
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CASCADE-master.zip (66个子文件)
CASCADE-master
SUPPORT.md 779B
graph_network.png 111KB
environment.yml 220B
cascadebanner.png 19KB
data
CHESHIRE
CHESHIRE_probe.sdf.gz 5KB
CHESHIRE_probe.csv.gz 1KB
README.md 71B
readable_data
Exp5K_DFT.sdf.gz 2.69MB
DFT8K_DFT.sdf.gz 4.85MB
Exp5K_FF.sdf.gz 2.73MB
DFT8K_FF.sdf.gz 4.91MB
NMR8K.sdf.gz 2.17MB
Exp5K
Exp5K.csv.gz 363KB
FF.sdf.gz 2.38MB
DFT.sdf.gz 2.34MB
README.md 154B
NMR8K
README.md 318B
NMR8K.sdf.gz 2.17MB
Fig7_nprod
nprod_500.csv.gz 168KB
nprod_500.sdf.gz 39.55MB
README.md 545B
DFT8K
DFT8K.csv.gz 2.89MB
FF.sdf.gz 3.74MB
DFT.sdf.gz 3.71MB
README.md 497B
LICENSE 1KB
code
NMR8K_to_DFT8K
file_parsers.py 15KB
calculators.py 5KB
optimize_DB.py 8KB
DB.py 5KB
nmrshift.db 20.56MB
genDFTConf.py 12KB
genTrainSet.py 4KB
README.me 449B
predicting_model
C
ExpNN-dft
best_model.hdf5 11.81MB
processed_original.p 4KB
preprocess_pubchem.py 3KB
graph_network.py 7KB
ExpNN-ff
best_model.hdf5 21.07MB
processed_original.p 4KB
preprocess_pubchem.py 3KB
graph_network.py 7KB
DFTNN
best_model.hdf5 31.41MB
processed_original.p 4KB
preprocess_pubchem.py 3KB
graph_network.py 7KB
nfp
models
models.py 430B
losses.py 763B
__init__.py 44B
preprocessing
scaling.py 2KB
test.py 26KB
features.py 3KB
__init__.py 99B
sequence.py 4KB
preprocessor.py 26KB
__init__.py 424B
layers
utils.py 3KB
__init__.py 67B
wrappers.py 1KB
layers.py 15KB
H
DFTNN
best_model.hdf5 31.41MB
preprocess_pubchem.py 3KB
graph_network.py 7KB
README.me 294B
performance.png 33KB
README.md 6KB
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