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Think about adding `templating` when generating TS guesses

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
backend

Direzione di ricerca

No implementation file, test, or entry point is named. Start by locating the code that generates transition-state guesses and compare its current approach with the templating workflow described in the issue and paper. Done means the scope and design are established, including template matching and atom correspondence.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

From reading about other tools, many will template when generating a TS guess. From the AutoTS paper

In addition to interpolation, we have the ability to use geometric information from a previously located TS. We refer to this approach as templating and to the predefined TS geometries as templates. TS templates, along with the reactant and product geometries that they connect (as verified by an IRC calculation), are stored in an auxiliary computer file. Several string representations of the input reaction are generated and used to search this template file for matching reactions. Each representation is of a particular order, i, and is constructed by generating SMILES strings for the atoms in the reaction center plus all (i – 1)th nearest neighbors. We tend to use only three orders starting with i = 1. The SMILES patterns of the reactant and product structures are combined with the symbol “≫” as in reaction SMILES. The algorithm has the preference for matches at the highest order attainable.
Once it is recognized that a usable template exists, we extract it from the file and compute an atom correspondence between the input structures and template structures. This is done by utilizing an MCS algorithm, which computes a bijection for the reaction center atoms. The reaction matching described above guarantees that the reaction center and possibly some number of neighbors make up a substructure shared between the reactant and product.

Lingua principale
Python
Stelle
51
Fork
19
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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