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使用DFT和深度学习的高压氢化物超导体的数据驱动设计
摘要在超高压力下（例如，H 3 S和LAH 10）在基于氢化物的材料中的超导性观察引起了人们对发现新的高压氢化物超导体的更具数据驱动方法的兴趣。在这项工作中，我们进行了密度功能理论（DFT）计算，以预测（0-500）GPA的压力范围内900多种氢化物材料的临界温度（T C），在此，我们发现122个动态稳定的结构，在MGB 2（39 K）上方的t C上有122个T C c。为了加速筛选，我们训练了图形神经网络（GNN）模型，以预测T C，并证明可以使用通用机器学习的力场来放宽在任意压力下的氢化物结构，并大大降低了成本。通过组合DFT和GNN，我们可以在压力下建立更完整的氢化物图。
一种基于DFTB的电子 - Phonon耦合的方法Cal
[3]，ATK [4]，Quantum Espresso [5，6]，EPW [7]，Per-Turbo [8]）并稳步增加硬件资源。对于单位细胞中有大量原子的系统，例如共价有机框架（COFS）[9]，使用AB ITIBL方法仍然具有挑战性。尤其是在需要对许多此类材料进行高通量筛选的情况下，需要替代方法。密度的功能紧密结合（DFTB）[10]是一种方法，因为它有效地降低了密度功能理论（DFT）的复杂性，将Kohn – Sham方程式施加到紧密结合形式中。该方法现在富含扩展[11]，并已成功地用于研究各种材料的电子和结构特性。一个非详尽的列表包括有机聚合物，COF [12]和生物分子系统[13]，过渡金属氧化物（Tio 2 [14]，Zno [15]），MOS 2膜和纳米结构[16]，Gra-Phene缺陷[17]和Allotropes。它专门用于研究几种无机材料（Si，SiC，Ag，au，Fe，Mg，Mg）的纳米颗粒和纳米棒的结构和电子，对于DFT计算，其大小不可行。Green的DFTB功能扩展已用于研究弹道性纳米结构中的电子和声子传输[18]。在这项贡献中，我们关注放松时间近似中的Boltzmann转移理论。为此，我们首先从一般的非正交紧密结合的汉顿（Ham-iLtonian）开始得出电子 - 音波耦合的表达。因此，我们的结果适用于DFTB和其他
Adme分析，分子对接，DFT和MEP分析揭示了Cissampelos Capensisl.f的Cissamaline，Cissamanine和Cissamdine。作为潜在的抗阿尔茨海默氏症
到2030年到2030年，令人震惊的增加了8200万痴呆症病例。2 AD的病理生理涉及多种变化，包括乙酰胆碱（ACH）de效率，淀粉样plaque（A B）积累，磷酸化的TAU蛋白和谷氨酸能系统不平衡。1,3,4最近的研究还强调了γ-分泌酶（GS）在淀粉样蛋白生成途径中的关键作用，强调了其在淀粉样蛋白前体蛋白（APP）裂解中的重要性，并随后A B 42形成。该酶复合物已成为治疗干预的靶标，旨在减轻A B积累的AD病理中心。5,6可用的临床批准的AD药物，即galantamine，美金素，他的他，瑞氏菌和多奈奈瑟氮，针对胆碱能系统的调节。7抗胆碱酯酶主要用于减轻症状，而不是治愈AD和其他神经退行性疾病中的潜在疾病。但是，这些药物可能会引起重要的侧面影响，包括胃肠道遇险和疲劳，以及头晕，头痛和肌肉痉挛。1,2,7
通过铁掺杂的碳化硅石墨烯单层吸附布洛芬：DFT探索药物输送见解
通过执行密度功能理论（DFT）计算来研究非甾体类抗炎药的吸附，提供了抽象的药物输送见解。布洛芬（IBU），由铁掺杂的碳化硅（FSIC）石墨烯单层。在这方面，优化了IBU，SIC和FSIC的单个模型以获得其稳定的几何形状和特征，其中为增强的FSIC石墨烯单层发现了出色的成就，可用于原始的SIC石墨烯单层，以与IBU物质相互作用。随后，通过重新调整Bimolecular模型来获得IBU@SIC和IBU@FSIC复合物，并以-1.44 kcal/kcal/kcal/kcal/kcal/mol和-43.14 kcal/mol/mol/mol，相应地，对IBU的相互作用和SIC和SIC和FSIC的单层相互作用的形成进行了研究。此外，还发现了铁掺杂区域在管理FSIC和IBU对应物之间的相互作用方面的显着作用。o…fe相互作用在IBU@FSIC复合物中的存在得到了分子（QTAIM）分析中原子量子理论的结果肯定。电子分子轨道结果表明，与SIC石墨烯单层相比，FSIC石墨烯单层较软，可以更好地参与与IBU物质的相互作用。比较了态度（DOS）图（DOS）图和能量差距（GAP）距离的距离（GAP）的距离（GAP）的距离（GAP）距离与单一石墨烯单层与复杂状态的边界分子水平的距离相比，FSIC比SIC更容易IBU检测IBU检测。作为最后的说明，在该领域进一步研究后，发现了IBU@FSIC复合物的适用性，可作为拟议的药物输送平台工作。
金属离子-配体结合的 DFT 探索
摘要：螯合剂在微电子工艺中常用于防止金属离子污染，螯合剂的配体片段在很大程度上决定了其与金属离子的结合强度。寻找具有合适特性的配体将有助于设计螯合剂以增强微电子工艺中对基底上金属离子的捕获和去除。本研究采用量子化学计算模拟十一种配体与水合态的Ni 2+ 、Cu 2+ 、Al 3+ 和Fe 3+ 离子的结合过程，用结合能和结合焓来量化金属离子与配体的结合强度。此外，我们利用前线分子轨道、亲核指数、静电势和基于分子力场的能量分解计算探讨了结合作用机制，并解释了十一种配体结合能力的差异。根据我们的计算结果，提出了有前景的螯合剂结构，旨在指导新螯合剂的设计以解决集成电路工艺中的金属离子污染问题。
Mn（II）配位复合物对1 M HCL培养基中低碳钢腐蚀抑制的影响：实验，SEM-EDS研究，DFT和MC ColculatioMn（II）配位复合物对1 M HCL培养基中低碳钢腐蚀抑制的影响：实验，SEM-EDS研究，DFT和MC Colculatio
摘要 - 材料通过称为腐蚀的过程自然衰减，在该过程中它们与周围环境反应。可以通过施加多种腐蚀抑制剂来防止低碳钢在盐酸（HCL）中腐蚀。在这项工作中，新型的单核锰配位络合物[MN（HBPZ）2（NCS）2]显示出有希望的特性，使其适合预防腐蚀应用。在本实验中，使用不同的实验方法来评估其抑制潜力。例如，体重减轻（WL）显示腐蚀速率较高的浓度下降了96％。eis是证据表明浓度效应增加了R CT并减少C DL。此外，极化检查表明C3是一种混合型抑制剂。另外，还使用了量子机械和统计方法，还确定了温度的效果。此外，还使用并计算了热力学方程。吸附遵循Langmuir等温模型，模拟方法证实了复合物的自发吸附性质，从而改善了表面表征的结果。