:维护者: lukasturcani <https://github.com/lukasturcani/>, andrewtarzia <https://github.com/andrewtarzia/> :文档: https://stk.readthedocs.io :Discord: https://discord.gg/zbCUzuxe2B

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概述

stk 是一个 Python 库，用于构建和操作复杂分子，以及自动分子设计和创建分子及分子性质数据库。stk 的文档可在 https://stk.readthedocs.io 上获取，项目的 Discord 服务器可通过 https://discord.gg/zbCUzuxe2B 加入。

安装

要获取 stk，你可以使用 pip 安装：

.. code-block:: bash

pip install stk

如果你想在 stk 发布新版本时收到更新通知（这种情况经常发生），请点击 GitHub 页面右上角的 watch 按钮。然后从下拉菜单中选择 Releases only。

你可以在这里查看最新版本：

https://github.com/lukasturcani/stk/releases

GitHub 上的每个版本都会在 pip 上有相应的版本，你可以使用以下命令更新你的 stk：

.. code-block:: bash

pip install stk --upgrade

开发者设置

1. 安装 just_。
2. 在新的虚拟环境中运行：

.. code-block:: bash

just dev

3. 设置 MongoDB_ 容器（确保已安装 docker）：

.. code-block:: bash

just mongo

4. 运行代码检查：

.. code-block:: bash

just check

.. _just: https://github.com/casey/just .. _MongoDB: https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/

如何引用

如果你使用了 stk，请引用

https://github.com/lukasturcani/stk

和

https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0049708

出版物

关于 stk

• stk: 用于自动分子和超分子结构组装与发现的可扩展 Python 框架__

__ https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0049708

• 描述金属有机笼的使用：解锁金属有机笼的计算设计__

__ https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/CC/D2CC00532H

• （已过时）stk: 用于超分子组装的 Python 工具包__ | chemrxiv__

__ https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jcc.25377 __ https://chemrxiv.org/articles/STK_A_Python_Toolkit_for_Supramolecular_Assembly/6127826

使用 stk

• 使用 stk 构建大量粗粒度模型：通过简化模型系统探索笼状分子的可达拓扑结构__

__ https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2023/sc/d3sc03991a

• 多组分共价有机框架中无序的影响__

__ https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2023/cc/d3cc01111a

• 四胺长宽比和灵活性决定 Zn8L6 自组装结构的框架对称性__

__ https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202217987

• 立方八面体 Pd 笼中的取向自分类__

__ https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2022/sc/d2sc03856k

• Conformer-RL：用于构象生成的深度强化学习库__

__ https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/jcc.26984

• 低对称性 Pd2L4 笼的高通量计算评估以辅助系统设计__

__ https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202106721

• 多重宇宙假设下 DFT/TDDFT 计算的计算时间预测系统，通过机器学习和化学信息学__

__ https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsomega.0c04981

• 使用高通量虚拟筛选探索有机染料的光电性质空间；寻找用于染料敏化分解水和太阳能电池的二酮吡咯并吡咯染料__

__ https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2021/SE/D0SE00985G#!divAbstract

• 通过实验和理论的整合加速发现用于水中产氢的有机聚合物光催化剂__

__ https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/jacs.9b03591

• 结构多样的共价三嗪基框架材料用于水中光催化产氢__

__ https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.chemmater.9b02825

• 用神经网络绘制二元共聚物性质空间__

__ https://pubs.rsc.org/ko/content/articlehtml/2019/sc/c8sc05710a

• 用于发现多孔有机笼的进化算法__ | chemrxiv__

__ https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2018/sc/c8sc03560a#!divAbstract __ https://chemrxiv.org/articles/An_Evolutionary_Algorithm_for_the_Discovery_of_Porous_Organic_Cages/6954557

• 用于有机笼性质预测的机器学习__ | chemrxiv__

__ https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemmater.8b03572 __ https://chemrxiv.org/articles/Machine_Learning_for_Organic_Cage_Property_Prediction/6995018

• 共轭聚合物光电性质的高通量筛选方法__ | chemrxiv__

__ https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jcim.8b00256 __ https://chemrxiv.org/articles/A_High-Throughput_Screening_Approach_for_the_Optoelectronic_Properties_of_Conjugated_Polymers/6181841

• 计算机启发的非对称多孔有机笼的发现__ | chemrxiv__

__ https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2018/nr/c8nr06868b#!divAbstract __ https://chemrxiv.org/articles/Computationally-Inspired_Discovery_of_an_Unsymmetrical_Porous_Organic_Cage/6863684

• 通过共聚最大化有机光催化剂中的产氢活性__

__ https://pubs.rsc.org/en/Content/ArticleLanding/TA/2018/C8TA04186E#!divAbstract

致谢

我开始开发这个代码时在 Jelfs 组工作，http://www.jelfs-group.org/，该组的成员经常为我提供非常宝贵的反馈，在此表示感谢。