論文の概要: Building Open Knowledge Graph for Metal-Organic Frameworks (MOF-KG): Challenges and Case Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04502v1
• Date: Sun, 10 Jul 2022 16:41:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 04:55:18.670664
• Title: Building Open Knowledge Graph for Metal-Organic Frameworks (MOF-KG): Challenges and Case Studies
• Title（参考訳）: 金属有機フレームワーク(MOF-KG)のためのオープン知識グラフの構築 : 課題と事例研究
• Authors: Yuan An, Jane Greenberg, Xintong Zhao, Xiaohua Hu, Scott McCLellan, Alex Kalinowski, Fernando J. Uribe-Romo, Kyle Langlois, Jacob Furst, Diego A. G\'omez-Gualdr\'on, Fernando Fajardo-Rojas, Katherine Ardila
• Abstract要約: 金属有機フレームワーク(MOF)は、ガス貯蔵、分子分離、化学センシング、結晶および薬物のデリバリーといった応用に革命をもたらす大きな可能性を持っている。 ケンブリッジ構造データベース(CSD)は10,636個のMOF結晶を報告しており、これには114,373個のMOF構造が含まれる。 本稿では,MOF予測,発見,合成を容易にする知識グラフ手法の活用に向けた取り組みについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.50708736281986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metal-Organic Frameworks (MOFs) are a class of modular, porous crystalline materials that have great potential to revolutionize applications such as gas storage, molecular separations, chemical sensing, catalysis, and drug delivery. The Cambridge Structural Database (CSD) reports 10,636 synthesized MOF crystals which in addition contains ca. 114,373 MOF-like structures. The sheer number of synthesized (plus potentially synthesizable) MOF structures requires researchers pursue computational techniques to screen and isolate MOF candidates. In this demo paper, we describe our effort on leveraging knowledge graph methods to facilitate MOF prediction, discovery, and synthesis. We present challenges and case studies about (1) construction of a MOF knowledge graph (MOF-KG) from structured and unstructured sources and (2) leveraging the MOF-KG for discovery of new or missing knowledge.
• Abstract（参考訳）: 金属有機フレームワーク(英: Metal-Organic Frameworks、MOF)は、ガス貯蔵、分子分離、化学センシング、触媒、薬物の放出といった応用に革命をもたらす大きな可能性を持つモジュラーで多孔質の結晶材料である。 ケンブリッジ構造データベース (CSD) は、10,636個の合成MOF結晶を報告している。 114,373基のMOF構造。 合成された(さらに合成可能な)MOF構造は、研究者がMOF候補のスクリーニングと分離を行うための計算技術を追求する必要がある。 本稿では,MOF予測,発見,合成を容易にする知識グラフ手法の活用に向けた取り組みについて述べる。 本稿では,(1)構造化及び非構造化ソースからMOF知識グラフ(MOF-KG)を構築すること,(2)新しい知識の発見にMOF-KGを活用することの課題と事例について述べる。

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