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Base de datos cristalográfica

Una base de datos cristalográfica es una base de datos diseñada específicamente para almacenar información sobre la estructura de moléculas y cristales . Los cristales son sólid...

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Una base de datos cristalográfica es una base de datos diseñada específicamente para almacenar información sobre la estructura de moléculas y cristales . Los cristales son sólidos que tienen, en las tres dimensiones del espacio, una disposición de átomos , iones o moléculas que se repite regularmente . Se caracterizan por su simetría , morfología y propiedades físicas que dependen de la dirección. Una estructura cristalina describe la disposición de átomos, iones o moléculas en un cristal. (Las moléculas necesitan cristalizar en sólidos para que sus disposiciones que se repiten regularmente se puedan aprovechar en la cristalografía basada en rayos X , neutrones y difracción de electrones ).

Las estructuras cristalinas de los materiales cristalinos se determinan normalmente a partir de datos de difracción de rayos X o neutrones de monocristales y se almacenan en bases de datos de estructuras cristalinas. Se identifican de forma rutinaria comparando las intensidades de reflexión y los espaciamientos reticulares de los datos de difracción de rayos X de polvos con las entradas de bases de datos de huellas dactilares de difracción de polvos .

Las estructuras cristalinas de muestras cristalinas de tamaño nanométrico se pueden determinar a través de la información de amplitud del factor de estructura a partir de datos de difracción de electrones de monocristales o la información de amplitud del factor de estructura y ángulo de fase a partir de transformadas de Fourier de imágenes HRTEM de cristalitos . Se almacenan en bases de datos de estructura cristalina especializadas en nanocristales y se pueden identificar comparando subconjuntos de ejes de zona en gráficos de huellas dactilares de franjas reticulares con entradas en una base de datos de huellas dactilares de franjas reticulares.

Las bases de datos cristalográficas difieren en cuanto a derechos de acceso y uso y ofrecen distintos grados de capacidad de búsqueda y análisis. Muchas proporcionan capacidades de visualización de estructuras. Pueden estar basadas en un navegador o instalarse localmente. Las versiones más nuevas se basan en el modelo de base de datos relacional y admiten el Archivo de información cristalográfica ( CIF ) como formato universal de intercambio de datos.

Descripción general

Los datos cristalográficos se extraen principalmente de artículos científicos publicados y material complementario. Las versiones más nuevas de bases de datos cristalográficas se basan en el modelo de base de datos relacional , que permite una referencia cruzada eficiente de las tablas. La referencia cruzada sirve para derivar datos adicionales o mejorar la capacidad de búsqueda de la base de datos.

El intercambio de datos entre bases de datos cristalográficas, software de visualización de estructuras y programas de refinamiento de estructuras se ha visto facilitado por la aparición del formato de Archivo de Información Cristalográfica (CIF). El formato CIF es el formato de archivo estándar para el intercambio y archivo de datos cristalográficos. [1] Fue adoptado por la Unión Internacional de Cristalografía ( IUCr ), que también proporciona especificaciones completas del formato. [2] Es compatible con todas las principales bases de datos cristalográficas.

La creciente automatización del proceso de determinación de la estructura cristalina ha dado lugar a tasas de publicación cada vez mayores de nuevas estructuras cristalinas y, en consecuencia, nuevos modelos de publicación. Los artículos minimalistas contienen solo tablas de estructuras cristalinas, imágenes de estructuras y, posiblemente, descripciones de estructuras de tipo abstracto. Suelen publicarse en revistas de acceso abierto financiadas o subvencionadas por los autores . Acta Crystallographica Section E y Zeitschrift für Kristallographie pertenecen a esta categoría. Las contribuciones más elaboradas pueden ir a revistas tradicionales financiadas por suscriptores. Las revistas híbridas, por otro lado, incrustan artículos de acceso abierto financiados por autores individuales entre los financiados por suscriptores. Los editores también pueden poner artículos científicos disponibles en línea, como archivos de formato de documento portátil ( PDF ).

Los datos de estructura cristalina en formato CIF se vinculan a artículos científicos como material complementario. Los CIF pueden ser accesibles directamente desde el sitio web del editor, bases de datos cristalográficas o ambos. En los últimos años, muchos editores de revistas cristalográficas han llegado a interpretar los CIF como versiones formateadas de datos abiertos , es decir, que representan hechos no sujetos a derechos de autor y, por lo tanto, tienden a ponerlos a disposición de forma gratuita en línea, independientemente del estado de accesibilidad de los artículos científicos vinculados.

Tendencias de las estructuras cristalinas en bases de datos durante la última década. [3]

En 2008, se habían publicado y almacenado en bases de datos de estructuras cristalinas más de 700.000 estructuras cristalinas . La tasa de publicación ha alcanzado más de 50.000 estructuras cristalinas por año. Estas cifras se refieren a estructuras cristalinas publicadas y republicadas a partir de datos experimentales. Las estructuras cristalinas se republican debido a correcciones de errores de simetría , mejoras de los parámetros atómicos y de red y diferencias en la técnica de difracción o las condiciones experimentales. En 2016, se conocían y publicaban alrededor de 1.000.000 de estructuras moleculares y cristalinas, aproximadamente la mitad de ellas en acceso abierto .

Las estructuras cristalinas se clasifican típicamente como minerales , metales - aleaciones , [4] inorgánicos , [5] orgánicos , [6] ácidos nucleicos , [7] y macromoléculas biológicas . [8] [9] Las bases de datos de estructuras cristalinas individuales atienden a usuarios en disciplinas químicas , moleculares-biológicas o relacionadas específicas al cubrir superconjuntos o subconjuntos de estas categorías. Los minerales son un subconjunto de compuestos principalmente inorgánicos . La categoría 'metales-aleaciones' cubre metales, aleaciones e intermetálicos . Los metales-aleaciones y los inorgánicos se pueden fusionar en 'no orgánicos'. Los compuestos orgánicos y las macromoléculas biológicas se separan según el tamaño molecular. Las sales orgánicas, los organometálicos y las metaloproteínas tienden a atribuirse a los orgánicos o a las macromoléculas biológicas, respectivamente. Los ácidos nucleicos son un subconjunto de las macromoléculas biológicas.

La exhaustividad puede referirse al número de entradas en una base de datos. En esos términos, una base de datos de estructuras cristalinas puede considerarse exhaustiva si contiene una colección de todas las estructuras cristalinas (re)publicadas en la categoría de interés y se actualiza con frecuencia. La búsqueda de estructuras en una base de datos de este tipo puede reemplazar la exploración más lenta de la literatura abierta. El acceso a las bases de datos de estructuras cristalinas difiere ampliamente. Se puede dividir en acceso de lectura y escritura. Los derechos de acceso de lectura (búsqueda, descarga) afectan al número y rango de usuarios. El acceso de lectura restringido a menudo está asociado con derechos de uso restringidos. Los derechos de acceso de escritura (cargar, editar, eliminar), por otro lado, determinan el número y rango de contribuyentes a la base de datos. El acceso de escritura restringido a menudo está asociado con una alta integridad de los datos .

En términos de número de usuarios y tasas de acceso diario, las bases de datos de estructuras cristalinas de acceso abierto, exhaustivas y minuciosamente examinadas, naturalmente superan a las bases de datos comparables con derechos de acceso y uso más restringidos. Independientemente de su exhaustividad, las bases de datos de estructuras cristalinas de acceso abierto han generado proyectos de software de código abierto , como herramientas de análisis de búsqueda, software de visualización y bases de datos derivadas. El progreso científico se ha visto ralentizado por la restricción de los derechos de acceso o uso, así como por la limitación de la exhaustividad o la integridad de los datos. El acceso o los derechos de uso restringidos se asocian comúnmente con las bases de datos de estructuras cristalinas comerciales. La falta de exhaustividad o integridad de los datos, por otro lado, se asocia con algunas de las bases de datos de estructuras cristalinas de acceso abierto distintas de la Base de Datos Abierta de Cristalografía (COD), [10] [11] y su "contraparte de acceso abierto macromolecular", la Base de Datos de Proteínas mundial. Aparte de eso, varias bases de datos de estructuras cristalinas están disponibles gratuitamente para fines principalmente educativos, en particular bases de datos mineralógicas y derivaciones educativas de la COD.

Las bases de datos cristalográficas pueden especializarse en estructuras cristalinas, identificación de fases cristalinas, cristalización , [12] morfología cristalina o varias propiedades físicas. Las bases de datos más integradoras combinan varias categorías de compuestos o especializaciones. [13] Las estructuras de fases inconmensurables, materiales 2D , [14] nanocristales, películas delgadas sobre sustratos , [15] y estructuras cristalinas predichas se recopilan en bases de datos de estructuras especiales personalizadas.

Las capacidades de búsqueda de las bases de datos cristalográficas difieren ampliamente. La funcionalidad básica comprende la búsqueda por palabras clave, propiedades físicas y elementos químicos . De particular importancia es la búsqueda por nombre de compuesto y parámetros de red . Muy útiles son las opciones de búsqueda que permiten el uso de caracteres comodín y conectores lógicos en las cadenas de búsqueda. Si se admiten, el alcance de la búsqueda se puede limitar mediante la exclusión de ciertos elementos químicos.

Los algoritmos más sofisticados dependen del tipo de material cubierto. Los compuestos orgánicos pueden buscarse sobre la base de ciertos fragmentos moleculares. Los compuestos inorgánicos , por otro lado, pueden ser de interés con respecto a un cierto tipo de geometría de coordinación . Los algoritmos más avanzados tratan el análisis de la conformación (compuestos orgánicos), la química supramolecular (compuestos orgánicos), la conectividad interpoliédrica ('compuestos no orgánicos') y las estructuras moleculares de orden superior ( macromoléculas biológicas ). Los algoritmos de búsqueda utilizados para un análisis más complejo de las propiedades físicas, por ejemplo, las transiciones de fase o las relaciones estructura-propiedad, pueden aplicar conceptos de teoría de grupos .

Las versiones modernas de las bases de datos cristalográficas se basan en el modelo de base de datos relacional . La comunicación con la base de datos suele realizarse a través de un dialecto del lenguaje de consulta estructurado ( SQL ). Las bases de datos basadas en la web suelen procesar el algoritmo de búsqueda en el servidor interpretando los elementos de scripting compatibles , mientras que las bases de datos basadas en escritorio ejecutan motores de búsqueda instalados localmente y, por lo general, precompilados .

Identificación de la fase cristalina

El material cristalino se puede dividir en monocristales , cristales gemelos , policristales y polvo de cristal . En un monocristal, la disposición de átomos , iones o moléculas está definida por una estructura monocristalina en una orientación. Los cristales gemelos, por otro lado, consisten en dominios gemelos monocristalinos , que están alineados por leyes gemelas y separados por paredes de dominio .

Los policristales están formados por una gran cantidad de pequeños cristales individuales, o cristalitos , unidos por capas delgadas de un sólido amorfo . El polvo de cristal se obtiene moliendo los cristales, lo que da como resultado partículas de polvo, formadas por uno o más cristalitos. Tanto los policristales como el polvo de cristal están formados por muchos cristalitos con orientación variable.

Las fases cristalinas se definen como regiones con la misma estructura cristalina, independientemente de la orientación o maclado . Por lo tanto, las muestras cristalinas simples y macladas constituyen fases cristalinas individuales. Las muestras policristalinas o de polvo de cristal pueden constar de más de una fase cristalina. Dicha fase comprende todos los cristalitos de la muestra con la misma estructura cristalina.

Las fases cristalinas se pueden identificar haciendo coincidir correctamente los parámetros cristalográficos adecuados con sus contrapartes en las entradas de la base de datos. El conocimiento previo de la composición química de la fase cristalina se puede utilizar para reducir el número de entradas de la base de datos a una pequeña selección de estructuras candidatas y, de este modo, simplificar considerablemente el proceso de identificación de la fase cristalina.

Huella digital por difracción de polvos (1D)

La aplicación de técnicas de difracción estándar a polvos de cristal o policristales equivale a colapsar el espacio recíproco 3D , tal como se obtiene mediante la difracción de monocristales , sobre un eje 1D. La superposición parcial o total resultante de reflexiones independientes de la simetría hace que el proceso de determinación de la estructura sea más difícil, si no imposible.

Los datos de difracción de polvos se pueden representar gráficamente como intensidad difractada ( I ) versus espaciado reticular recíproco (1/ d ). Las posiciones de reflexión e intensidades de fases cristalinas conocidas, principalmente a partir de datos de difracción de rayos X , se almacenan, como pares de datos d - I , en la base de datos de Archivos de difracción de polvos ( PDF ). La lista de pares de datos d - I es altamente característica de una fase cristalina y, por lo tanto, adecuada para la identificación, también llamada "huella digital", de fases cristalinas. [16]

Los algoritmos de búsqueda y coincidencia comparan las reflexiones de prueba seleccionadas de una fase cristalina desconocida con las entradas de la base de datos . Los algoritmos basados ​​en la intensidad utilizan las tres líneas más intensas (la denominada "búsqueda Hanawalt"), mientras que los algoritmos basados ​​en el espaciado d se basan en los ocho a diez espaciamientos d más grandes (la denominada "búsqueda Fink"). [17]

La huella digital por difracción de polvos de rayos X se ha convertido en la herramienta estándar para la identificación de fases cristalinas individuales o múltiples y se utiliza ampliamente en campos como la metalurgia , la mineralogía , la ciencia forense , la arqueología , la física de la materia condensada y las ciencias biológicas y farmacéuticas .

Huella digital de franjas reticulares (2D)

Los patrones de difracción de polvo de monocristales muy pequeños, o cristalitos , están sujetos a un ensanchamiento de pico dependiente del tamaño, lo que, por debajo de un cierto tamaño, hace que la identificación por difracción de polvo sea inútil. En este caso, la resolución de pico solo es posible en el espacio recíproco 3D , es decir, aplicando técnicas de difracción de electrones de monocristal .

La microscopía electrónica de transmisión de alta resolución ( HRTEM ) proporciona imágenes y patrones de difracción de cristales de tamaño nanométrico. Las transformadas de Fourier de las imágenes de HRTEM y los patrones de difracción de electrones proporcionan información sobre la geometría reticular recíproca proyectada para una determinada orientación del cristal, donde el eje de proyección coincide con el eje óptico del microscopio.

Las geometrías de red proyectadas se pueden representar mediante los denominados "gráficos de huellas dactilares de franjas de red" (LFFP), también llamados gráficos de covarianza angular. [18] El eje horizontal de un gráfico de este tipo se da en longitud de red recíproca y está limitado por la resolución puntual del microscopio. El eje vertical se define como el ángulo agudo entre las franjas de red transformadas de Fourier o los puntos de difracción de electrones. Un punto de datos 2D se define por la longitud de un vector de red recíproco y su ángulo (agudo) con otro vector de red recíproco. Los conjuntos de puntos de datos 2D que obedecen la ley de zona de Weiss son subconjuntos de la totalidad de los puntos de datos en un LFFP. Por lo tanto, un algoritmo de búsqueda y coincidencia adecuado que utilice LFFP intenta encontrar subconjuntos de ejes de zona coincidentes en la base de datos . Es, esencialmente, una variante de un algoritmo de coincidencia de red. [19]

En el caso de los patrones de difracción de electrones, las amplitudes de los factores de estructura se pueden utilizar, en un paso posterior, para discernir mejor entre una selección de estructuras candidatas (la llamada "huella digital del factor de estructura"). Las amplitudes de los factores de estructura a partir de los datos de difracción de electrones son mucho menos fiables que sus contrapartes a partir de los datos de difracción de rayos X de monocristales y polvos. Las técnicas de difracción de electrones de precesión existentes mejoran en gran medida la calidad de las amplitudes de los factores de estructura, aumentan su número y, por lo tanto, hacen que la información de amplitud de los factores de estructura sea mucho más útil para el proceso de huella digital. [20]

Por otra parte, las transformadas de Fourier de imágenes HRTEM proporcionan información no solo sobre la geometría de red recíproca proyectada y las amplitudes del factor de estructura, sino también sobre los ángulos de fase del factor de estructura. Después del procesamiento de imágenes cristalográficas, [21] los ángulos de fase del factor de estructura son mucho más confiables que las amplitudes del factor de estructura. El discernimiento posterior de las estructuras candidatas se basa principalmente en los ángulos de fase del factor de estructura y, en menor medida, en las amplitudes del factor de estructura (la llamada "huella digital del factor de estructura"). [22] [23]

Huella morfológica (3D)

La Ley de Steno generalizada [24] establece que los ángulos interfaciales entre caras idénticas de cualquier cristal individual del mismo material están, por naturaleza, restringidos al mismo valor. [25] Esto ofrece la oportunidad de identificar materiales cristalinos sobre la base de la goniometría óptica , que también se conoce como cristalometría. [26] Para emplear esta técnica con éxito, se debe considerar la simetría del grupo de puntos observada de las caras medidas y aplicar creativamente la regla de que " las morfologías de los cristales son a menudo combinaciones de formas simples (es decir, de baja multiplicidad) donde las caras individuales tienen los índices de Miller más bajos posibles para cualquier eje de zona dado ". Esto garantizará que se obtenga la indexación correcta de las caras del cristal para cualquier cristal individual.

En muchos casos es posible derivar las relaciones de los ejes cristalinos para cristales con baja simetría a partir de goniometría óptica con alta precisión y exactitud e identificar un material cristalino sobre su base únicamente empleando bases de datos como 'Crystal Data'. [27] Siempre que las caras del cristal se hayan indexado correctamente y los ángulos interfaciales se hayan medido con una precisión mejor que unas pocas fracciones de décima de grado, un material cristalino se puede identificar de forma bastante inequívoca sobre la base de comparaciones de ángulos con dos bases de datos bastante completas : 'Bestimmungstabellen für Kristalle (OОпределитель Кристаллов)' [28] y el 'Barker Index of Crystals'. [29]

Dado que la Ley de Steno se puede generalizar aún más para un solo cristal de cualquier material para incluir los ángulos entre todos los planos netos indexados de manera idéntica (es decir, los vectores de la red recíproca , también conocidos como "reflexiones potenciales en experimentos de difracción ") o todas las direcciones de la red indexadas de manera idéntica (es decir, los vectores de la red directa, también conocidos como ejes de zona), existen oportunidades para la toma de huellas morfológicas de nanocristales en el microscopio electrónico de transmisión ( MET ) por medio de goniometría electrónica de transmisión. [30]

El goniómetro de muestra de un TEM se emplea de manera análoga al cabezal del goniómetro de un goniómetro óptico. El eje óptico del TEM es entonces análogo a la dirección de referencia de un goniómetro óptico. Mientras que en la goniometría óptica las normales del plano neto (vectores reticulares recíprocos) deben alinearse sucesivamente en paralelo a la dirección de referencia de un goniómetro óptico para derivar mediciones de ángulos interfaciales, la alineación correspondiente debe realizarse para los ejes de zona (vector reticular directo) en la goniometría electrónica de transmisión. (Tenga en cuenta que dichas alineaciones son, por su naturaleza, bastante triviales para los nanocristales en un TEM después de que el microscopio se haya alineado mediante procedimientos estándar).

Dado que la goniometría electrónica de transmisión se basa en la Ley de Bragg para el caso de transmisión (Laue) (difracción de ondas electrónicas), los ángulos interzonales (es decir, los ángulos entre direcciones de red) se pueden medir mediante un procedimiento análogo a la medición de ángulos interfaciales en un goniómetro óptico sobre la base de la Ley de Snell , es decir, la reflexión de la luz. Los complementos de los ángulos interfaciales de las caras externas del cristal se pueden medir directamente a partir de un patrón de difracción de eje de zona o de la transformada de Fourier de una imagen TEM de alta resolución que muestra franjas reticulares cruzadas.

Combinación de celosías (3D)

Los parámetros de red de fases cristalinas desconocidas se pueden obtener a partir de datos de difracción de rayos X , neutrones o electrones . Los experimentos de difracción de monocristales proporcionan matrices de orientación a partir de las cuales se pueden deducir los parámetros de red. Alternativamente, los parámetros de red se pueden obtener a partir de datos de difracción de polvos o policristales mediante el ajuste de perfiles sin modelo estructural (el llamado "método Le Bail").

Las celdas unitarias definidas arbitrariamente pueden transformarse en una configuración estándar y, a partir de allí, reducirse aún más a una celda primitiva más pequeña. Los algoritmos sofisticados comparan dichas celdas reducidas con las entradas de la base de datos correspondientes . Los algoritmos más potentes también consideran superceldas y subceldas derivadas. El proceso de coincidencia de red se puede acelerar aún más calculando y almacenando previamente las celdas reducidas para todas las entradas. El algoritmo busca coincidencias dentro de un cierto rango de los parámetros de red. Los parámetros de red más precisos permiten un rango más estrecho y, por lo tanto, una mejor coincidencia. [31]

La comparación de red es útil para identificar fases cristalinas en las primeras etapas de los experimentos de difracción de monocristales y, por lo tanto, evitar procedimientos innecesarios de recopilación de datos completos y determinación de la estructura para estructuras cristalinas ya conocidas. El método es particularmente importante para muestras monocristalinas que deben conservarse. Si, por otro lado, parte o la totalidad del material de muestra cristalina se puede moler, la identificación por difracción de polvo suele ser la mejor opción para la identificación de fases cristalinas, siempre que la resolución de pico sea lo suficientemente buena. Sin embargo, los algoritmos de comparación de red son aún mejores para tratar superceldas y subceldas derivadas.

Visualización

Las versiones más nuevas de las bases de datos de estructura cristalina integran la visualización de estructuras cristalinas y moleculares . Las bases de datos cristalográficas especializadas o integradoras pueden proporcionar resultados de visualización de morfología o tensor .

Estructuras cristalinas

La estructura cristalina describe la disposición periódica tridimensional de átomos , iones o moléculas en un cristal . La celda unitaria representa la unidad repetitiva más simple de la estructura cristalina. Es un paralelepípedo que contiene una determinada disposición espacial de átomos, iones, moléculas o fragmentos moleculares. A partir de la celda unitaria, la estructura cristalina se puede reconstruir completamente mediante traslaciones .

La visualización de una estructura cristalina se puede reducir a la disposición de átomos, iones o moléculas en la celda unitaria, con o sin contornos de celda. Los elementos de estructura que se extienden más allá de las celdas unitarias individuales, como unidades moleculares o poliédricas aisladas, así como estructuras en cadena, en red o en armazón, a menudo se pueden comprender mejor extendiendo la representación de la estructura a celdas adyacentes.

El grupo espacial de un cristal es una descripción matemática de la simetría inherente a la estructura. El motivo de la estructura cristalina está dado por la unidad asimétrica , un subconjunto mínimo del contenido de la celda unitaria. El contenido de la celda unitaria se puede reconstruir completamente mediante las operaciones de simetría del grupo espacial en la unidad asimétrica. Las interfaces de visualización suelen permitir cambiar entre la unidad asimétrica y las representaciones de estructura completa.

Los enlaces entre átomos o iones se pueden identificar por las distancias cortas características entre ellos. Se pueden clasificar como covalentes , iónicos , de hidrógeno u otros enlaces, incluidas las formas híbridas. Los ángulos de enlace se pueden deducir de los vectores de enlace en grupos de átomos o iones. Las distancias y los ángulos de enlace se pueden poner a disposición del usuario en forma de tabla o de forma interactiva, seleccionando pares o grupos de átomos o iones. En los modelos de bolas y barras de estructuras cristalinas, las bolas representan átomos y las barras representan enlaces.

Dado que los químicos orgánicos están particularmente interesados ​​en las estructuras moleculares , podría ser útil poder distinguir unidades moleculares individuales de forma interactiva a partir del dibujo. Las unidades moleculares orgánicas deben proporcionarse tanto como fórmulas estructurales 2D como estructuras moleculares 3D completas. [32] Las moléculas en posiciones de simetría especial deben reconstruirse a partir de la unidad asimétrica. Los cristalógrafos de proteínas están interesados ​​en las estructuras moleculares de las macromoléculas biológicas , por lo que se deben tomar disposiciones para poder representar subunidades moleculares como hélices , láminas o bobinas , respectivamente.

La visualización de la estructura cristalina se puede integrar en una base de datos cristalográfica . Alternativamente, los datos de la estructura cristalina se intercambian entre la base de datos y el software de visualización, preferiblemente utilizando el formato CIF . [33] Las bases de datos cristalográficas basadas en la web pueden integrar la capacidad de visualización de la estructura cristalina. [34] Dependiendo de la complejidad de la estructura, la iluminación y los efectos 3D, la visualización de la estructura cristalina puede requerir una cantidad significativa de potencia de procesamiento, por lo que la visualización real generalmente se ejecuta en el cliente .

Actualmente, la visualización de estructuras cristalinas integradas en la web se basa en applets de Java de proyectos de código abierto como Jmol . [35] La visualización de estructuras cristalinas integradas en la web está diseñada para examinar estructuras cristalinas en navegadores web , y a menudo admite espectros de color amplios (hasta 32 bits) y adaptación del tamaño de la ventana. Sin embargo, las imágenes de estructuras cristalinas generadas en la web no siempre son adecuadas para su publicación debido a problemas como la profundidad de resolución, la elección del color, el contraste de la escala de grises o el etiquetado (posicionamiento, tipo de fuente, tamaño de fuente). [36]

Morfología y propiedades físicas

Los mineralogistas , en particular, están interesados ​​en las apariencias morfológicas de los cristales individuales , definidas por las caras cristalinas realmente formadas (tracht) y sus tamaños relativos (hábito). Las capacidades de visualización más avanzadas permiten mostrar características de la superficie, imperfecciones dentro del cristal, iluminación (reflejo, sombra y translucidez) y efectos 3D (rotabilidad interactiva, perspectiva y visualización estereoscópica). [37] [38]

Los físicos de cristales , en particular, están interesados ​​en las propiedades físicas anisotrópicas de los cristales. La dependencia direccional de la propiedad física de un cristal se describe mediante un tensor 3D y depende de la orientación del cristal. Las formas del tensor son más palpables al agregar efectos de iluminación (reflejo y sombra). Las secciones 2D de interés se seleccionan para su visualización rotando el tensor de manera interactiva alrededor de uno o más ejes. [39]

Los datos sobre la morfología de los cristales o las propiedades físicas se pueden almacenar en bases de datos especializadas o añadirse a bases de datos de estructuras cristalinas más completas. La base de datos de morfología de cristales (CMD) es un ejemplo de una base de datos de morfología de cristales basada en la web con capacidades de visualización integradas.

Véase también

Referencias

  1. ^ Brown I. David; McMahon Brian (2002). "CIF: El lenguaje informático de la cristalografía". Acta Crystallographica Sección B . 58 (3): 317–324. doi : 10.1107/S0108768102003464 . PMID  12037350.
  2. ^ Hall, Sydney R.; McMahon, Brian (19 de agosto de 2005). Tablas internacionales de cristalografía, definición e intercambio de datos cristalográficos . Dordrecht: Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-4020-3138-0.
  3. ^ Fuentes:
    • CDS,
    • CRYSTMET Archivado el 22 de junio de 2008 en Wayback Machine .
    • CISD,
    • PDB Archivado el 27 de diciembre de 2012 en WebCite )
  4. ^ Peter S. White; John R. Rodgers; Yvon Le Page (2002). "CRYSTMET: una base de datos de las estructuras y patrones de polvo de metales e intermetálicos". Acta Crystallographica Sección B . 58 (3): 343–348. doi :10.1107/S0108768102002902. PMID  12037354.
  5. ^ Belsky Alec, Hellenbrandt Mariette, Lynn Vicky, Karen, Luksch Peter (2002). "Nuevos desarrollos en la base de datos de estructuras cristalinas inorgánicas (ICSD): accesibilidad en apoyo de la investigación y el diseño de materiales". Acta Crystallographica Sección B . 58 (3): 364–369. doi : 10.1107/S0108768102006948 . PMID  12037357.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  6. ^ Allen Frank H (2002). "La base de datos estructural de Cambridge: un cuarto de millón de estructuras cristalinas y en aumento". Acta Crystallographica Sección B . 58 (3): 380–388. doi : 10.1107/S0108768102003890 . PMID  12037359.
  7. ^ Berman Helen M.; Westbrook John; Feng Zukang; Iype Lisa; Schneider Bohdan; Zardecki Christine (2002). "La base de datos de ácidos nucleicos". Acta Crystallographica Sección D. 58 ( 6): 889–898. doi :10.1107/s0907444902003487. PMID  12037326.
  8. ^ Berman Helen M.; Battistuz Tammy; Bhat TN; Bluhm Wolfgang F.; Bourne Philip E.; Burkhardt Kyle; Feng Zukang; Gilliland Gary L.; Iype Lisa; et al. (2002). "El banco de datos de proteínas". Acta Crystallographica Sección D. 58 ( 6): 899–907. doi : 10.1107/s0907444902003451 . PMID  12037327.
  9. ^ Zardecki C.; et al. (2016). "Banco de datos de proteínas RCSB: un recurso para exploraciones químicas, biológicas y estructurales de biomoléculas grandes y pequeñas". J. Chem. Educ . 93 (3): 569–575. Bibcode :2016JChEd..93..569Z. doi : 10.1021/acs.jchemed.5b00404 .
  10. ^ Saulius Gražulis; Adriana Daškevič; Andrius Merkys; Daniel Chateigner; Luca Lutterotti; Miguel Quirós; Nadezhda R. Serebryanaya; Peter Moeck; Robert T. Downs; Armel Le Bail (2012). "Base de datos abierta de cristalografía (COD): una colección de acceso abierto de estructuras cristalinas y una plataforma para la colaboración mundial". Investigación de ácidos nucleicos . 40 (D1): D420–D427. doi :10.1093/nar/gkr900. PMC 3245043 . PMID  22070882. 
  11. ^ Saulius Grazulis; Daniel Chateigner; Robert T. Downs; AFT Yokochi; Miguel Quirós; Luca Lutterotti; Elena Manakova; Justas Butkus; Peter Moeck; Armel Le Bail (2009). "Base de datos abierta de cristalografía: una colección de acceso abierto de estructuras cristalinas". Revista de cristalografía aplicada . 42 (4): 726–729. doi :10.1107/S0021889809016690. PMC 3253730 . PMID  22477773. 
  12. ^ Gilliland Gary L.; Tung Michael; Ladner Jane E. (2002). "Base de datos de cristalización de macromoléculas biológicas: procedimientos y estrategias de cristalización". Acta Crystallographica Sección D. 58 ( 6): 916–920. doi :10.1107/s0907444902006686. PMID  12037329.
  13. ^ Villars Pierre, Onodera N., Iwata Shuichi (1998). "El archivo Linus Pauling y su aplicación al diseño de materiales". Revista de aleaciones y compuestos . 279 (1): 1–7. doi :10.1016/s0925-8388(98)00605-7.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  14. ^ Ashton, M.; Paul, J.; Sinnott, SB; Hennig, RG (2017). "Identificación de escalamiento topológico de sólidos estratificados y materiales 2D exfoliados estables". Phys. Rev. Lett . 118 (10): 106101. arXiv : 1610.07673 . Código Bibliográfico :2017PhRvL.118j6101A. doi :10.1103/PhysRevLett.118.106101. PMID  28339265. S2CID  32012137.
  15. ^ Van Hove Michel A., Hermann Klaus, Watson Philip R. (2002). "Base de datos de estructura de superficies del NIST - SSD versión 4". Acta Crystallographica Sección B . 58 (3): 338–342. doi :10.1107/s0108768102002434. PMID  12037353. S2CID  29840379.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  16. ^ Faber John; Fawcett Tim (2002). "El archivo de difracción de polvo: presente y futuro". Acta Crystallographica Sección B. 58 ( 3): 325–332. doi :10.1107/S0108768102003312. PMID  12037351.
  17. ^ Kabekkodu, Soorya N.; Faber, John; Fawcett, Tim (29 de mayo de 2002). "Nuevo archivo de difracción de polvos (PDF-4) en formato de base de datos relacional: ventajas y capacidades de minería de datos". Acta Crystallographica Sección B Ciencia estructural . 58 (3). Unión Internacional de Cristalografía (IUCr): 333–337. doi :10.1107/s0108768102002458. ISSN  0108-7681. PMID  12037352.
  18. ^ Philip Fraundorf; Wentao Quin; Peter Moeck; Eric Mandell (2005). "Dar sentido a las franjas de la red de nanocristales". Revista de Física Aplicada . 98 (11): 114308–1–114308–10. arXiv : cond-mat/0212281 . Código Bibliográfico :2005JAP....98k4308F. doi :10.1063/1.2135414. S2CID  13681236.
  19. ^ Peter Moeck (2008). "Identificación estructural de mezclas de nanocristales cúbicos de óxido de hierro: difracción de rayos X en polvo frente a microscopía electrónica de transmisión cuasicinemática". arXiv : 0804.0063 [cond-mat.mtrl-sci].
  20. ^ Xiadong Zou; Sven Hovmöller (2008). "Cristalografía electrónica: obtención de imágenes y difracción de monocristales a partir de polvos". Acta Crystallographica Sección A . 64 (Pt 1): 149–169. Bibcode :2008AcCrA..64..149Z. doi : 10.1107/S0108767307060084 . PMID  18156680.
  21. ^ Hovmöller S (1992). "CRISP: Procesamiento de imágenes cristalográficas en una computadora personal". Ultramicroscopía . 41 (1–3): 121–135. doi :10.1016/0304-3991(92)90102-P.
  22. ^ Peter Moeck; Philip Fraundorf (2007). "Huellas estructurales en el microscopio electrónico de transmisión: descripción general y oportunidades para implementar estrategias mejoradas para la identificación de nanocristales". Zeitschrift für Kristallographie . 222 (11): 634. arXiv : 0706.2021 . Bibcode :2007ZK....222..634M. doi :10.1524/zkri.2007.222.11.634. S2CID  98365435.
  23. ^ Patente estadounidense 8131481, Peter Moeck, "Identificación de la estructura de nanocristales con soporte de base de datos mediante huellas dactilares de franjas reticulares con extracción de factores de estructura" 
  24. ^ N. Steno (1923) [1669]. De solido intra solidum naturaliter contento dissertations prodromus [ Vorläufer einer Dissertation über feste Körper, die Innerhalb anderer fester Körper von Natur aus eingeschlossen sind ]. Traducido por Karl Mieleitner. Florencia.{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)
  25. ^ JBL Romé de l'Isle (1783). Cristalografía, o descripción de las formas propias de todos los cuerpos del reino mineral . vol. 4. París.
  26. ^ P. Terpstra; LW Codd (1961). Cristalometría . Nueva York: Academic Press.
  27. ^ JDH Donnay, C. Donnay, EG Cox, O. Kennard, MV King, Datos cristalinos, Monografía 5, Asociación Cristalográfica Americana, Washington, William y Heintz, 1963.
  28. ^ AK Boldyrew y WW Doliwo-Dobrowolsky, Bestimmungstabellen für Kristalle (Определитель Кристаллов), vol. I, Parte 1, Einleitung, Tetragyrische Syngonie; WW Doliwo-Dobrowolsky y GP Preobraschensky, vol. I, Parte 2, Trigyrische and Hexagyrische Syngonien allgemeine Ergänzungen zu den mittleren Syngonien, Zentrales Wissenschaftliches Institut der Geologie und Schürfung, Leningrado y Moscú, 1937 y 1939.
  29. ^ MW Porter y RC Spiller, El índice Barker de cristales, vol. I y II, W. Heffer and Sons, Cambridge, 1951 y 1956; MW Porter y WL Codd, El índice Barker de cristales, vol. III, W. Heffer and Sons, Cambridge, 1964.
  30. ^ Peter Moeck; Philip Fraundorf (14 de septiembre de 2006). "Goniometría electrónica de transmisión y su relación con la tomografía electrónica para aplicaciones en la ciencia de los materiales". arXiv : cond-mat/0611345 .
  31. ^ Frank H. Allen, Günther Bergerhoff, Rolf Sievers (1987). Bases de datos cristalográficas. Chester: IUCr.
  32. ^ Bruno Ian J.; Cole Jason C.; Edgington Paul R.; Kessler Magnus; Macrae Clare F.; McCabe Patrick; Pearson Jonathan; Taylor Robin (2002). "Nuevo software para buscar en la base de datos estructural de Cambridge y visualizar estructuras cristalinas". Acta Crystallographica Sección B. 58 ( 3): 389–397. doi :10.1107/S0108768102003324. PMID  12037360.
  33. ^ Allen Frank H.; Motherwell WD Samuel (2002). "Aplicaciones de la base de datos estructural de Cambridge en química orgánica y química cristalina". Acta Crystallographica Sección B . 58 (3): 407–422. doi :10.1107/S0108768102004895. PMID  12037362.
  34. ^ Moeck Peter, Čertík Ondřej, Upreti Girish, Seipel Björn, Harvey Morgan, Garrick William, Fraundorf Philip (2006). "Visualizaciones de estructuras cristalinas en tres dimensiones con el apoyo de la base de datos de nanocristalografía de acceso abierto". Revista de educación sobre materiales . 28 (1): 83–90.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  35. ^ Cass Marion E.; Rzepa Henry S.; Rzepa David R.; Williams Charlotte K. (2005). "El uso del programa gratuito de código abierto Jmol para generar un sitio web interactivo para enseñar simetría molecular". Revista de educación química . 82 (11): 1736–1740. Código Bibliográfico :2005JChEd..82.1736C. doi :10.1021/ed082p1736.
  36. ^ Herraez Angel (2006). "Biomoléculas en la computadora - Jmol al rescate". Educación en bioquímica y biología molecular . 34 (4): 255–261. doi : 10.1002/bmb.2006.494034042644 . PMID:  21638687. S2CID  : 36319720.
  37. ^ Kaminsky Werner (2007). "De CIF a morfología virtual utilizando el programa WinXMorph". Revista de cristalografía aplicada . 40 (2): 382–385. doi : 10.1107/s0021889807003986 .
  38. ^ Kaminsky Werner (2005). "WinXMorph: un programa informático para dibujar la morfología de cristales, sectores de crecimiento y secciones transversales con archivos de exportación en formato VRML V2.0 UTF8-Virtual Reality". Revista de cristalografía aplicada . 38 (3): 566–567. doi :10.1107/s0021889805012148.
  39. ^ Kaminsky Werner (2000). "Wintensor: un programa WIN95/98/NT para darstellen tensorieller Eigenschaften". Suplemento Zeitschrift für Kristallographie . 17 : 51.

Estructuras cristalinas

  • Base de datos de estructuras cristalinas del mineralogista estadounidense (AMCSD) (contenido: estructuras cristalinas de minerales, acceso: gratuito, tamaño: grande)
  • Base de datos estructural de Cambridge (CSD) (contenido: estructuras cristalinas de compuestos orgánicos y metalorgánicos, acceso: restringido, tamaño: muy grande)
  • Base de datos abierta de cristalografía (COD) (contenido: estructuras cristalinas de compuestos orgánicos, metalorgánicos, minerales, inorgánicos, metales, aleaciones e intermetálicos, acceso: gratuito, tamaño: muy grande)
  • COD+ (Interfaz web para COD) (contenido: estructuras cristalinas de compuestos orgánicos, metalorgánicos, minerales, inorgánicos, metales, aleaciones e intermetálicos, acceso: gratuito, tamaño: muy grande)
  • Base de datos de estructuras de zeolitas (contenido: estructuras cristalinas de zeolitas, acceso: gratuito, tamaño: pequeño)
  • Base de datos de estructuras inconmensurables (contenido: estructuras inconmensurables, acceso: gratuito, tamaño: pequeño)
  • Base de datos de estructuras cristalinas inorgánicas (ICSD) (contenido: estructuras cristalinas de minerales e inorgánicos, acceso: restringido, tamaño: grande)
  • Base de datos de MaterialsProject (contenido: estructuras cristalinas de compuestos inorgánicos, acceso: gratuito, tamaño: grande)
  • Plataforma de materiales para la ciencia de datos (MPDS) o ARCHIVO PAULING (contenido: estructuras cristalinas evaluadas críticamente, así como propiedades físicas y diagramas de fases, de la literatura científica mundial, acceso: parcialmente gratuito, tamaño: muy grande)
  • Base de datos MaterialsWeb (contenido: estructuras cristalinas de materiales inorgánicos 2D y compuestos a granel, acceso: gratuito, tamaño: grande)
  • Base de datos de estructuras de metales (CRYSTMET) (contenido: estructuras cristalinas de metales, aleaciones y compuestos intermetálicos, acceso: restringido, tamaño: grande)
  • Base de datos de mineralogía (contenido: estructuras cristalinas de minerales, acceso: gratuito, tamaño: mediano)
  • MinCryst (contenido: estructuras cristalinas de minerales, acceso: gratuito, tamaño: mediano)
  • Base de datos estructural del NIST Base de datos estructural del NIST (contenido: estructuras cristalinas de metales, aleaciones e intermetálicos, acceso: restringido, tamaño: grande)
  • Base de datos de estructuras de superficies del NIST (contenido: estructuras de superficies e interfaces, acceso: restringido, tamaño: pequeño a mediano)
  • Base de datos de ácidos nucleicos (contenido: estructuras cristalinas y moleculares de los ácidos nucleicos, acceso: gratuito, tamaño: mediano)
  • Datos cristalinos de Pearson (contenido: estructuras cristalinas de compuestos inorgánicos, minerales, sales, óxidos, hidruros, metales, aleaciones e intermetálicos, acceso: restringido, tamaño: muy grande)
  • Banco Mundial de Datos de Proteínas (PDB) (contenido: estructuras cristalinas y moleculares de macromoléculas biológicas, acceso: gratuito, tamaño: muy grande)
  • Base de datos de cristalografía Wiki (WCD) (contenido: estructuras cristalinas de compuestos orgánicos, metalorgánicos, minerales, inorgánicos, metales, aleaciones e intermetálicos, acceso: gratuito, tamaño: mediano)

Identificación de la fase cristalina

  • ¡Coincidencia! (método: huella dactilar por difracción de polvo)
  • Datos de cristales del NIST (método: coincidencia de red)
  • Archivo de difracción de polvos (PDF) (método: toma de huellas dactilares por difracción de polvos)

Bases de datos especializadas

  • Subconjunto educativo de la base de datos abierta de cristalografía (EDU-COD) (especialización: estructuras de cristales y moléculas para educación universitaria, acceso: gratuito, tamaño: mediano)
  • Base de datos de cristalización de macromoléculas biológicas (BMCD) (especialización: cristalización de macromoléculas biológicas, acceso: gratuito, tamaño: mediano)
  • Base de datos de morfología de cristales (CMD) (especialización: morfología de cristales, acceso: gratuito, tamaño: muy pequeño)
  • Base de datos de estructuras hipotéticas Archivado el 24 de enero de 2016 en Wayback Machine (especialización: estructuras cristalinas similares a la zeolita predichas, acceso: gratuito, tamaño: grande)
  • Base de datos de estructuras de zeolitas (especialización: estructuras cristalinas de zeolitas, acceso: gratuito, tamaño: pequeño)
  • Base de datos de MOF hipotéticos Archivado el 19 de febrero de 2019 en Wayback Machine (especialización: estructuras cristalinas metalorgánicas predichas, acceso: gratuito, tamaño: grande)
  • Base de datos de estructuras inconmensurables (especialización: estructuras inconmensurables, acceso: gratuito, tamaño: pequeño)
  • Base de datos de cristalización de proteínas de Marsella (MPCD) (especialización: cristalización de macromoléculas biológicas, acceso: gratuito, tamaño: mediano)
  • MOFomics (especialización: estructuras porosas de estructuras metalorgánicas, acceso: gratuito, tamaño: mediano)
  • Base de datos de nanocristalografía (NCD) (especialización: estructuras cristalinas de cristalitos de tamaño nanométrico, acceso: gratuito, tamaño: pequeño)
  • Base de datos de estructuras de superficies del NIST (especialización: estructuras de superficies e interfaces, acceso: restringido, tamaño: pequeño a mediano)
  • Base de datos abierta de cristalografía predicha (PCOD) (especialización: estructuras cristalinas predichas de compuestos orgánicos, compuestos metalorgánicos, metales, aleaciones, intermetálicos e inorgánicos, acceso: gratuito, tamaño: muy grande)
  • Base de datos abierta de cristalografía teórica (TCOD) (especialización: estructuras cristalinas de compuestos orgánicos, metalorgánicos, metales, aleaciones, intermetálicos e inorgánicos que se refinaron o predijeron a partir de la teoría del funcional de la densidad con algunos aportes experimentales, acceso: gratuito, tamaño: pequeño)
  • ZEOMICS (especialización: estructuras porosas de zeolitas, acceso: gratuito, tamaño: pequeño)
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