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npj: 高效识别晶体结构的软件: 一日看尽长安花

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几十年来,科学家们一直在努力识别晶体学数据库中的原型和重复的结构;并以简明的方式标记结构,以识别(并能够通过)结构类型进行搜索。晶体结构如同花花世界的花花相似又花花不同,要在急需时“一日看尽长安花”,辨别出花花不同,很是不易,甚至根本做不到。

近年来,在线资源库的快速发展使这一问题变得更加严重。区分不同的晶体化合物变得越来越困难,导致以前研究的材料重复出现,不仅阻碍了数据库的多样性,还浪费了宝贵的计算和实验资源。众多的晶体几何形状和复杂的结构参数使得人工检测方法非常繁琐和困难。寻找结构类型的一个主要复杂因素是晶体的非标准表示。

为了解决这一问题,人们开发了晶体比较工具来识别相似结构。如Structure Matcher等程序都有不同的结构比较相关目标。例如,两种程序相结合,用于识别通过其进化算法生成的不同材料。尽管有相当多的平台,但没有一个软件适用于结构的原型检测和分类。一部分软件忽视了晶体学对称性;一部分软件须依赖于外部对称性包。除了技术功能之外,这些程序也并没有提供内置的方法来将结构与现有的晶体库和材料库进行比较。为了促进材料的发现,必须将化合物与已有的原型进行分析,以确定新的结构类型,以防止重复归类。因此,一种自动可靠的大规模辨别独特晶体结构的方法对材料科学界至关重要。

来自美国杜克大学机械工程与材料科学系的Stefano Curtarolo教授领导的团队提出了XtalFinder软件:一个自动识别独特原型和计算晶体结构相似性的软件。该框架可以执行强大的对称性、局部原子构型和几何结构比较。软件可用于量化1)化合物(材料类型比较)、2)原型(结构类型比较)、3)原子装饰(装饰类型比较)和4)自旋构型(磁性构型比较)的结构相似性。该程序可以同时分析多个结构,并将它们聚合为等价的组,并提供多线程功能以提高性能。内置的方法可以将输入结构与AFLOW.org资源库和AFLOW原型库进行比较,以检测新的化合物和结构类型。

作者在用户手册中提供了命令行和Python接口,便于将其纳入用户工作流程。将这些程序应用于AFLOW-ICSD资源库,从60,000多个ICSD条目中发现了大约15,000个原型,用来表示34,000多个不同的化合物。总的来说,XtalFinder是一个寻找原型和比较晶体几何形状的多功能工具。

该文近期发表于npj Computational Materials 7: 30 (2021),英文标题与摘要如下,点击https://www.nature.com/articles/s41524-020-00483-4可以自由获取论文PDF。

AFLOW-XtalFinder: a reliable choice to identify crystalline prototype

David Hicks, Cormac Toher, Denise C. Ford, Frisco Rose, Carlo De Santo, Ohad Levy, Michael J. Mehl & Stefano Curtarolo

The accelerated growth rate of repository entries in crystallographic databases makes it arduous to identify and classify their prototype structures. The open-source AFLOW-XtalFinder package was developed to solve this problem. It symbolically maps structures into standard designations following the AFLOW Prototype Encyclopedia and calculates the internal degrees of freedom consistent with the International Tables for Crystallography. To ensure uniqueness, structures are analyzed and compared via symmetry, local atomic geometries, and crystal mapping techniques, simultaneously grouping them by similarity. The software (i) distinguishes distinct crystal prototypes and atom decorations, (ii) determines equivalent spin configurations, (iii) reveals compounds with similar properties, and (iv) guides the discovery of unexplored materials. The operations are accessible through a Python module ready for workflows, and through command line syntax. All the 4+ million compounds in the AFLOW.org repositories are mapped to their ideal prototype, allowing users to search database entries via symbolic structure-type. Furthermore, 15,000 unique structures — sorted by prevalence — are extracted from the AFLOW-ICSD catalog to serve as future prototypes in the Encyclopedia.

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