Funcțiile Fukui funcționează ca descriptori de bază din teoria funcțională a densității conceptuale bazată pe DFT, care arată modul în care electronii se distribuie în molecule. Capacitatea de predicție folosind aceste funcții dezvăluie donarea de electroni sau acceptarea potențialului moleculelor la anumite situsuri atomice pentru a determina caracteristicile electrofile sau nucleofile. Descriptorul dual îmbunătățește analiza funcției Fukui prin distingerea proprietăților nucleofile și electrofile la locurile moleculare, ceea ce îmbunătățește acuratețea evaluărilor reactivității chimice. Am descoperit că majoritatea cercetătorilor se confruntă cu provocări în calcularea acestor descriptori importanți pentru o analiză științifică avansată. Aici, am proiectat un cod Python simplu pentru a simplifica calculul. Articolul oferă informații detaliate despre funcțiile Fukui, împreună cu cadrul lor teoretic, împreună cu procedurile numerice și aplicația Python care utilizează rezultatele Natural Population Analysis (NPA) obținute din software-ul Gaussian. 📥Funcțiile Fukui și interpretarea lor fizică Funcția Fukui 𝑓(𝑟) măsoară răspunsul densității electronilor ρ(r) atunci când numărul de electroni dintr-un sistem se modifică ușor. Din punct de vedere matematic, se definește astfel: Unde N este numărul total de electroni și v(r) este potențialul extern. Această funcție poate fi aproximată numeric folosind diferențe finite: Unde: 𝑞 𝑟 ( 𝑁 ) → sarcina atomică a unui anumit situs dintr-o moleculă neutră. 𝑞 𝑟 ( 𝑁 + 1 ) → sarcina după adăugarea unui electron (anion). 𝑞 𝑟 ( 𝑁 − 1 ) → sarcina după îndepărtarea unui electron (cation). Cele două funcții evaluează sensibilitatea densității electronice la modificarea condițiilor pentru a ajuta la prezicerea modelelor de reactivitate chimică. 📥Descriptor dublu (Δ𝑓(𝑟)) și interpretare chimică Descriptorul dual Δ 𝑓 ( 𝑟 ) rafinează analiza funcției Fukui prin diferențierea dintre situsurile reactive electrofile și nucleofile: 📥Interpretarea lui Δ𝑓( 𝑟 ): Δ 𝑓 ( 𝑟 ) → Regiunea favorizează . atacul nucleofil Δ 𝑓 ( 𝑟 ) < 0 → Regiunea favorizează . atacul electrofil Δ 𝑓 ( 𝑟 )=0 → Regiunea este . inertă din punct de vedere chimic Folosind Δ 𝑓 ( 𝑟 ), cercetătorii pot determina cu precizie situsurile moleculare reactive și pot prezice căile reacțiilor organice. 📥Analiza populației naturale (NPA) în gaussiană Chimia computațională folosește NPA în mod extensiv pentru a împărți densitatea electronilor în atomii moleculei. Software-ul gaussian generează taxe NPA prin cuvântul cheie al fișierului de intrare . Baza pentru efectuarea calculelor funcției Fukui este oferită de aceste taxe. Pop=NPA Exemplu de intrare gaussiană pentru calculul NPA: %chk=mol.chk # B3LYP/6-31G(d,p) Pop=NPA Title: NPA Charge Calculation 0 1 C 0.000 0.000 0.000 H 0.000 0.000 1.090 H 1.026 0.000 -0.363 H -0.513 -0.889 -0.363 H -0.513 0.889 -0.363 Secțiunea de ieșire a calculului gaussian oferă taxe NPA la rubrica . Taxele extrase sunt formatate într-un tabel: „ ” Analiza populației naturale Aceste valori sunt folosite în scriptul Python pentru a calcula funcțiile Fukui și descriptorul dual. 📥Codul Python pentru calculul funcției Fukui Cercetătorii folosesc valorile calculate pentru a înțelege mecanismele chimice în timpul reacțiilor în timp ce dezvoltă molecule care posedă proprietăți funcționale particulare, inclusiv catalizatori și candidați la medicamente. 👉Script Python: import pandas as pd # Load the data from the Excel file in the same directory as the script file_path = 'FUKUI.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) # Calculate Fukui Functions and Dual Descriptor with 5 decimal places df['fr+'] = (df['Anion(N+1)'] - df['Neutral(N)']).apply(lambda x: f"{x:.5f}") df['fr-'] = (df['Neutral(N)'] - df['Cation(N-1)']).apply(lambda x: f"{x:.5f}") df['fr0'] = ((df['Anion(N+1)'] - df['Cation(N-1)']) / 2).apply(lambda x: f"{x:.5f}") df['∆f'] = (df['fr+'].astype(float) - df['fr-'].astype(float)).apply(lambda x: f"{x:.5f}") # Save the calculated data to a new Excel file in the same directory output_file = 'fukui_functions_output.xlsx' df.to_excel(output_file, index=False) # Display the DataFrame (optional) print(df) 👉Explicația codului: Se încarcă datele: Citește taxele NPA dintr-un fișier Excel ( ). FUKUI.xlsx Doar executați codul Python de mai sus. Vă rugăm să aranjați corect taxele din analiza NPA în fișierul de intrare, spuneți , exact așa cum se arată în Figura 1. De asemenea, asigurați-vă că scriptul Python și fișierul dvs. de intrare există în același director. FUKUI.xlsx 👉Calcul funcției Fukui: Indicele derivă din diferența dintre valorile încărcăturii anionice și neutre. 𝑓+( 𝑟 ) Acest indice rezultă din scăderea valorii sarcinii cationice din valoarea încărcăturii neutre. 𝑓-( 𝑟 ) Funcția radicală Fukui își obține valoarea efectuând o operație medie pe și . 𝑓+( 𝑟 ) 𝑓-( 𝑟 ) Un descriptor dual apare atunci când calculul lui scade din acesta. 𝑓-( 𝑟 ) 𝑓+( 𝑟 ) fiecare valoare este rotunjită la cinci zecimale pentru precizie. Formatare: rezultatele sunt salvate ca pentru analize ulterioare. Ieșire: fukui_functions_output.xlsx 📥Rezultate și discuții Funcțiile Fukui calculate și descriptorii duali oferă perspective critice asupra reactivității moleculare: Valorile indică situsuri nucleofile potențiale. ridicate 𝑓+( 𝑟 ) Valorile sugerează reactivitate electrofilă. ridicate 𝑓−( 𝑟 ) Valorile induc cele mai reactive site-uri. Δ 𝑓 ( 𝑟 ) Predicțiile mecanismelor de reacție sunt asociate cu producerea de molecule cu proprietăți specifice dorite, cum ar fi catalizatori și candidați la medicamente. 📥Concluzie Combinația de funcții Fukui cu descriptori duali funcționează ca o abordare computațională puternică pentru explorarea reactivității chimice. Calculul corect al distribuțiilor de sarcină depinde de taxele NPA obținute prin calcule gaussiene. Metodologia bazată pe Python permite automatizarea care face posibilă evaluarea eficientă a seturilor de date moleculare mari. Următoarele studii ar trebui să implementeze analiza combinată a funcțiilor Fukui împreună cu cartografierea potențialului electrostatic, care include analiza orbitală moleculară pentru a obține o înțelegere adecvată a comportamentului reactivității.
