결정 데이터베이스

Crystallographic database

결정학적 데이터베이스는 분자와 결정체 구조에 대한 정보를 저장하기 위해 특별히 설계된 데이터베이스다. 크리스탈은 3차원의 공간 모두에서 원자, 이온 또는 분자의 규칙적으로 반복되는 배열을 가진 고체다. 그것들은 대칭, 형태학, 방향 의존적인 물리적 특성으로 특징지어진다. 결정 구조는 결정 속에 있는 원자, 이온 또는 분자의 배열을 묘사한다. (분자는 고체로 결정화하여 X선, 중성자 및 전자 회절 기반 결정학에서 정기적으로 반복적으로 배열할 수 있어야 한다.)

결정 물질의 결정 구조는 일반적으로 X선 또는 중성자 단결정 회절 데이터로 결정되며 결정 구조 데이터베이스에 저장된다. X선 분말 회절 데이터의 반사 강도 및 격자 스페이스를 분말-분말 지문 데이터베이스 항목과 비교하여 정기적으로 식별한다.

나노미터 크기의 결정 표본의 결정 구조는 단결정 전자 회절 데이터의 구조 인자 진폭 정보 또는 결정체의 HRTEM 영상의 푸리에 변환의 구조 인자 진폭 및 위상 각도 정보를 통해 결정할 수 있다. 나노크리스탈 전문 결정구조 데이터베이스에 저장되며 격자-프링 지문 플롯의 영역축 부분 집합과 격자-프링 지문 데이터베이스의 항목을 비교하여 식별할 수 있다.

결정학적 데이터베이스는 접근권과 사용권이 다르며 다양한 수준의 검색 및 분석 능력을 제공한다. 많은 것들이 구조 시각화 기능을 제공한다. 브라우저를 기반으로 하거나 로컬로 설치할 수 있다. 새로운 버전은 관계형 데이터베이스 모델을 기반으로 구축되며 보편적인 데이터 교환 형식으로 CIF(Crystalographical Information File)를 지원한다.

개요

결정학적 자료는 주로 출판된 과학 논문과 보충 자료에서 추출된다. 새로운 버전의 결정학적 데이터베이스는 테이블의 효율적인 상호 참조를 가능하게 하는 관계형 데이터베이스 모델을 기반으로 구축된다. 상호 참조는 추가 데이터를 도출하거나 데이터베이스의 검색 용량을 향상시키는 역할을 한다.

CIF(Crystalographical Information File) 형식의 출현으로 결정학적 데이터베이스, 구조 시각화 소프트웨어, 구조 미세화 프로그램 간의 데이터 교환이 촉진되었다. CIF 형식은 결정학적 데이터의 교환 및 보관을 위한 표준 파일 형식이다.[1] 국제결정학연맹(IUCr)에 의해 채택되었는데, 그들은 또한 형식에 대한 완전한 사양을 제공한다.[2] 그것은 모든 주요 결정학적 데이터베이스에 의해 지원된다.

결정구조 결정 과정의 자동화가 증가함에 따라 새로운 결정구조와 결과적으로 새로운 출판모델의 출판률이 더욱 높아지게 되었다. 미니멀리즘적인 기사들은 오직 크리스탈 구조 테이블, 구조 이미지, 그리고 어쩌면 추상적인 구조 설명만을 포함하고 있다. 이들은 저자가 자금을 조달하거나 보조금을 지원받는 개방형 접속 저널에 게재되는 경향이 있다. Acta Crystalographica 섹션 E와 Zeitschrift für Kristalographie는 이 범주에 속한다. 보다 정교한 기고문은 전통적인 구독자 재정 저널에 사용될 수 있다. 반면 하이브리드 저널은 구독자가 자금을 조달한 기사들 사이에 개별 작성자가 자금을 조달한 오픈 액세스 기사를 포함하고 있다. 출판사는 또한 휴대용 문서 포맷(PDF) 파일로 과학 기사를 온라인으로 이용할 수 있게 할 수 있다.

CIF 형식의 결정구조 데이터는 보충 자료로서 과학 기사와 연계되어 있다. CIF는 출판사의 웹사이트, 결정학적 데이터베이스 또는 둘 다에서 직접 접근할 수 있다. 최근 몇 년 동안, 결정학 저널의 많은 출판업자들은 CIF를 공개 데이터의 형식화된 버전, 즉 저작권이 없는 사실을 나타내는 것으로 해석하게 되었고, 따라서 연계된 과학 기사의 접근성 상태와 무관하게, CIF를 온라인에서 자유롭게 이용할 수 있게 하는 경향이 있다.

트렌드

지난 10년간 데이터베이스의 결정 구조 동향.[3]

2008년 현재 70만 개 이상의 크리스털 구조물이 출판되어 크리스털 구조 데이터베이스에 저장되어 있다. 출판률은 연간 5만 건 이상의 수정구조에 도달했다. 이 숫자들은 실험 데이터로부터 출판되고 재게시된 결정 구조를 가리킨다. 결정 구조는 대칭 오류에 대한 보정, 격자와 원자 매개변수의 개선, 회절 기술 또는 실험 조건의 차이로 인해 재게시된다. 2016년 현재 약 100만 개의 분자와 결정 구조가 알려져 있고, 그 중 절반 정도가 개방적인 접근에 있다.

결정 구조는 일반적으로 광물, 금속-합금,[4] 비조직, 유기체,[5][6] 핵산,[7] 생물학적 고분자로 분류된다.[8][9] 개별 결정 구조 데이터베이스는 이러한 범주의 수퍼 집합 또는 하위 집합을 포함함으로써 특정 화학, 분자 생물학 또는 관련 분야의 사용자를 위한 것이다. 광물은 대부분 무기 화합물의 일부분이다. '금속-합금' 범주는 금속, 합금, 금속간 합금 등을 포괄한다. 금속-합금체 및 비조직체는 '비조직체'로 통합될 수 있다. 유기 화합물과 생물학적 고분자는 분자 크기에 따라 분리된다. 유기염, 유기측정학, 금속단백질은 각각 유기체나 생물학적 고분자에 기인하는 경향이 있다. 핵산은 생물학적 고분자의 일부분이다.

포괄성은 데이터베이스의 항목 수를 나타낼 수 있다. 이러한 관점에서, 결정구조 데이터베이스는 관심 범주에 있는 모든 (재)발행 결정구조물의 컬렉션을 포함하고 자주 갱신되는 경우에 포괄적이라고 간주할 수 있다. 그러한 데이터베이스에서 구조를 검색하는 것은 개방된 문헌의 더 많은 시간 소모적인 스캔을 대체할 수 있다. 결정 구조 데이터베이스에 대한 접근은 매우 다르다. 읽기 권한과 쓰기 권한으로 나눌 수 있다. 읽기 액세스 권한(검색, 다운로드)은 사용자 수와 범위에 영향을 미친다. 제한된 읽기 접근은 종종 제한된 사용 권한과 결합된다. 반면에 접근 권한(업로드, 편집, 삭제)을 작성하면 데이터베이스에 대한 기여자의 수와 범위가 결정된다. 제한된 쓰기 액세스는 높은 데이터 무결성과 결합되는 경우가 많다.

사용자 수와 일일 접속률 면에서, 종합적이고 철저하게 조사된 오픈 액세스 크리스털 구조 데이터베이스는 접근과 사용 권한이 더 제한적인 비교 가능한 데이터베이스를 자연스럽게 능가한다. 포괄성과는 별개로, 오픈 액세스 크리스털 구조 데이터베이스는 검색 분석 도구, 시각화 소프트웨어, 파생 데이터베이스와 같은 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 낳았다. 접근권이나 사용권을 제한하고 포괄성이나 데이터 무결성을 제한함으로써 과학적 진보가 둔화되었다. 제한된 접근권이나 사용권은 일반적으로 상업적 결정구조 데이터베이스와 연관되어 있다. 반면에 포괄성 또는 데이터 무결성의 결여는 COD(Crystalography Open Database) 이외의 일부 개방형 액세스 결정 구조 데이터베이스와 연관되어 있으며,[10][11] 월드 와이드 단백질 데이터베이스인 "매크로볼러 오픈 액세스 상대"이다. 그것과는 별도로, 몇몇 결정구조 데이터베이스는 주로 교육적 목적, 특히 광물학 데이터베이스와 COD의 교육적 오프슈트를 위해 자유롭게 이용할 수 있다.

결정학적 데이터베이스는 결정 구조, 결정 위상 식별, 결정화,[12] 결정 형태학 또는 다양한 물리적 특성을 전문으로 할 수 있다. 보다 통합적인 데이터베이스는 여러 범주의 복합물 또는 전문화물을 결합한다.[13] 비정형 단계, 2D 재료,[14] 나노크리스탈, 기판의 박막,[15] 예측 결정 구조의 구조는 맞춤형 특수 구조 데이터베이스에 수집된다.

검색

결정학적 데이터베이스의 검색 능력은 매우 다르다. 기본적인 기능성은 키워드, 물리적 특성, 화학적 요소에 의한 검색으로 구성된다. 특히 중요한 것은 복합 이름과 격자 매개변수로 검색하는 것이다. 검색 문자열에서 와일드카드 문자와 논리 연결기를 사용할 수 있는 검색 옵션이 매우 유용하다. 지원되는 경우 특정 화학 원소의 배제에 의해 검색 범위가 제한될 수 있다.

보다 정교한 알고리즘은 다루는 재료 유형에 따라 달라진다. 유기 화합물은 특정 분자 파편에 기초하여 탐색될 수 있다. 반면에 무기 화합물은 특정 유형의 조정 기하학에서 관심의 대상이 될 수 있다. 보다 진보된 알고리즘은 순응 분석(조직), 초분자 화학(조직), 종간 연결성('비조직') 및 고차 분자 구조(생물학적 고분자)를 다룬다. 물리적 속성의 보다 복잡한 분석에 사용되는 검색 알고리즘(예: 위상 전환 또는 구조-속성 관계)은 그룹 이론적 개념을 적용할 수 있다.

현대판 결정학적 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 모델에 기초한다. 데이터베이스와의 통신은 보통 구조화된 질의 언어(SQL)의 사투리를 통해 이루어진다. 웹 기반 데이터베이스는 일반적으로 지원되는 스크립팅 요소를 해석하는 서버에서 검색 알고리즘을 처리하는 반면, 데스크톱 기반 데이터베이스는 로컬로 설치되고 보통 미리 컴파일된 검색 엔진을 실행한다.

결정 위상 식별

결정체는 단일 결정체, 쌍 결정체, 다결정체, 결정 가루로 나눌 수 있다. 단일 결정에서 원자, 이온 또는 분자의 배치는 하나의 방향으로 하나의 결정 구조로 정의된다. 반면 트윈 크리스탈은 단일 결정체 트윈 도메인으로 구성되는데, 트윈 법칙에 의해 정렬되고 도메인 벽으로 분리된다.

다결정체는 많은 수의 작은 단일 결정체, 즉 결정체로 만들어지며, 얇은 무형의 고체 층에 의해 결합된다. 크리스탈 파우더는 하나 이상의 결정체로 구성된 분말 입자를 생성하여 결정체를 분쇄함으로써 얻는다. 다결정 가루와 결정 분말은 모두 방향이 다른 많은 결정체로 이루어져 있다.

결정 단계는 방향이나 트윈닝에 관계없이 동일한 결정 구조를 가진 영역으로 정의된다. 따라서 단일 및 쌍체 결정 표본은 개별 결정 단계를 구성한다. 폴리크리스탈린 또는 결정 분말 샘플은 둘 이상의 결정 단계로 구성될 수 있다. 그러한 단계는 동일한 결정 구조를 가진 표본의 모든 결정체로 구성된다.

결정 단계는 데이터베이스 항목에서 적절한 결정학적 매개변수와 일치하는 것으로 식별할 수 있다. 결정 단계의 화학적 구성에 대한 사전 지식은 데이터베이스 입력 수를 후보 구조의 작은 선택으로 줄이고 결정 단계 식별 프로세스를 상당히 단순화하는 데 사용할 수 있다.

분말 회절 지문(1D)

결정 가루나 다결정체에 표준 회절 기술을 적용하는 것은 단결정 회절을 통해 얻어진 3D 상호공간을 1D 축으로 붕괴시키는 것과 같다. 그 결과 대칭 독립적인 반사의 부분 대 전체 중첩은 불가능하지는 않더라도 구조 결정 과정을 더욱 어렵게 한다.

분말 회절 데이터는 확산 강도(I) 대 상호 격자 간격(1/d)으로 표시할 수 있다. 대부분 X선 회절 데이터에서 나온 알려진 결정 단계의 반사 위치와 강도는 분말 회절 파일(PDF) 데이터베이스에 d-I 데이터 쌍으로 저장된다. d-I 데이터 쌍의 목록은 결정 단계의 특성이 매우 높기 때문에 결정 단계의 '손가락 인쇄'라고도 불리는 식별에 적합하다.[16]

검색 일치 알고리즘은 알 수 없는 결정 단계의 선택된 테스트 반사와 데이터베이스의 항목을 비교한다. 강도 주도 알고리즘은 가장 강도 높은 3개의 라인(일명 '하나왈트 검색'이라 함)을 활용하며, d-스페이스 주도 알고리즘은 8~10개의 가장 큰 d-스페이스(일명 '핑크 검색')[17]를 기반으로 한다.

X선 분말 회절 지문채취는 단결정 단계나 복수결정 단계의 식별을 위한 표준 도구가 되었으며, 야금학, 광물학, 법의학, 고고학, 응축물리학, 생물학 및 제약학 등의 분야에서 널리 사용되고 있다.

격자-프링지문(2D)

주요기사 : 격자-프링지문법

매우 작은 단일 결정체, 즉 결정체의 분말 회절 패턴은 크기에 의존하는 피크 확대의 영향을 받는데, 일정한 크기 이하에서는 분말 회절 지문을 무용지물로 렌더링한다. 이 경우 피크 분해능은 단결정 전자 회절 기법을 적용하여 3D 역수공간에서만 가능하다.

고해상도 전송 전자 현미경(HRTEM)은 나노미터 크기의 결정체의 이미지와 회절 패턴을 제공한다. HRTEM 영상과 전자 회절 패턴의 푸리에 변환은 투영 축이 현미경의 광학 축과 일치하는 특정 결정 방향에 대해 투영된 상호 격자 기하학에 대한 정보를 제공한다.

투영 격자 기하학은 각도 공분산 그림이라고도 하는 소위 '격자-프링 지문 그림'(LFFP)으로 나타낼 수 있다.[18] 이러한 플롯의 수평축은 상호 격자 길이로 주어지며 현미경의 점 분해능에 의해 제한된다. 수직축은 푸리에 변환 격자 프링게 또는 전자 회절점 사이의 급성 각도로 정의된다. 2D 데이터 점은 다른 역수 격자 벡터와의 상호 격자 벡터 길이와 그 (급성) 각도로 정의된다. Weiss의 구역법을 따르는 2D 데이터 지점 세트는 LFFP의 전체 데이터 지점의 하위 집합이다. 따라서 LFFP를 사용하여 적합한 검색 일치 알고리즘은 데이터베이스에서 일치하는 영역 축 하위 집합을 찾으려고 시도한다. 본질적으로 격자 매칭 알고리즘의 변형이다.[19]

전자 회절 패턴의 경우, 구조 인자 진폭은 이후 단계에서 후보 구조(일명 '구조 인자 지문 채취') 중에서 더 구별하기 위해 사용될 수 있다. 전자 회절 데이터의 구조 계수 진폭은 X선 단일 결정 및 분말 회절 데이터의 그것들에 비해 훨씬 신뢰성이 낮다. 기존 전자의 회절 기술은 구조 인자 진폭의 품질을 크게 향상시키고 그 수를 증가시키며, 따라서 구조 인자 진폭 정보를 지문 처리 과정에 훨씬 더 유용하게 만든다.[20]

반면에 HRTEM 영상의 푸리에 변환은 예상된 역수 격자 기하학 및 구조 인자 진폭뿐만 아니라 구조 인자 위상 각도에 대한 정보를 제공한다. 결정학적 이미지 처리 후 구조 인자 위상 각도는 구조 인자 진폭보다 훨씬 신뢰성이 높다.[21] 후보 구조물의 추가 식별은 주로 구조 인자 위상 각도와 보다 작은 범위까지 구조 인자 진폭(일명 '구조 인자 지문 채취')[22][23]에 기초한다.

형태학적 지문(3D)

일반화된 스테노 법칙은[24] 동일한 물질의 어떤 단일 결정의 동일한 면들 사이의 계면 각도는 본질적으로 동일한 값으로 제한된다고 명시하고 있다.[25] 이것은 결정법이라고도 알려진 광학 측정에 기초하여 결정 물질의 지문을 채취할 수 있는 기회를 제공한다.[26] 이 기법을 성공적으로 채택하기 위해서는 측정된 면의 관측된 점군 대칭을 고려해야 하며, "결정 형태는 종종 개별 면에 주어진 구역 축에 대해 가능한 가장 낮은 밀러 지수를 갖는 단순(즉, 낮은 다중성) 형태의 조합"이라는 규칙을 창조적으로 적용해야 한다. 이를 통해 결정면의 정확한 색인을 단일 결정에서 얻을 수 있어야 한다.

정확도와 정밀도가 높은 광학 측도에서 대칭성이 낮은 결정의 결정 축 비율을 도출하고, '결정 데이터'와 같은 데이터베이스를 채용하는 것만으로 그 기초만으로 결정체를 식별할 수 있는 경우가 많다.[27] 결정면이 정확하게 색인화되었고 계면 각도가 10분의 1도의 몇 가지 분수보다 더 잘 측정되었다면, 결정체는 두 개의 다소 포괄적인 데이터베이스인 '베스트몬스타벨렌 퓌르 크리스탈레(Bestimungstabellen Für Kristalle)'와의 각도 비교에 기초하여 상당히 모호하지 않게 식별할 수 있다.лло)[28]와 'Barker Index of Crystals'[29]이다.

Steno의 법칙은 모든 동일한 색인화된 순면(즉, 역수 격자의 벡터, '회절 실험의 잠재적 반사'라고도 함) 또는 모든 동일한 색인화된 격자 방향(즉, 직접 격자의 벡터, k) 사이의 각도를 포함하도록 어떤 물질의 단일 결정에도 더욱 일반화될 수 있기 때문이다.영역 축으로 없음), 전송 전자 현미경(TEM)에 있는 나노크리스탈의 형태학적 지문 채취 기회가 전송 전자 측정에 의해 존재한다.[30]

따라서 TEM의 시료 각도계는 광도계의 각도계 헤드와 유사하게 사용된다. TEM의 광축은 광학 각도계의 기준 방향과 유사하다. 광학 정관법에서 계면각의 측정을 도출하기 위해서는 광학 정관계의 기준 방향과 연속적으로 평행하게 정렬해야 하는 반면, 송신 전자 정관법에서 구역 축(직접 격자 벡터)에 대해 해당 정렬을 수행해야 한다. (참고) 그러한 정렬은 현미경이 표준 절차에 의해 정렬된 후 TEM에서 나노크리스탈에 대해 본질적으로 매우 사소한 것이다.)

전송 전자 공온계는 전송(라우) 사례(전자파의 굴절)에 대한 브래그의 법칙에 기초하므로, 스넬의 법칙(즉, 반사율)에 근거한 광학 공온계의 계면각 측정과 유사한 절차에 의해 영역 간 각도(즉, 격자 방향 사이의 각도)를 측정할 수 있다.빛의 n 반면, 외부 결정면의 계면각 보완은 교차 격자 프레임을 보여주는 고해상도 TEM 이미지의 구역 축 회절 패턴 또는 푸리에 변환에서 직접 측정할 수 있다.

격자 일치(3D)

알 수 없는 결정 단계의 격자 매개변수는 X선, 중성자 또는 전자 회절 데이터에서 얻을 수 있다. 단결정 회절 실험은 방향 매트릭스를 제공하며, 여기서 격자 매개변수를 추론할 수 있다. 또는 격자 매개변수는 구조 모델이 없는 프로파일 피팅을 통해 분말 또는 다결정 회절 데이터에서 얻을 수 있다(일명 'Le Beille method').

임의로 정의된 단위 셀은 표준 설정으로 변환할 수 있으며, 거기서 원시적인 최소 셀로 더욱 축소할 수 있다. 이러한 감소된 셀과 해당 데이터베이스 항목을 비교하는 정교한 알고리즘 보다 강력한 알고리즘은 파생형 슈퍼셀과 서브셀을 고려하기도 한다. 격자 매칭 프로세스는 모든 입력에 대해 감소된 셀을 미리 계산하고 저장함으로써 더욱 속도를 높일 수 있다. 알고리즘은 격자 매개변수의 특정 범위 내에서 일치 항목을 검색한다. 격자 매개변수가 더 정확하면 범위가 좁아지므로 더 잘 일치한다.[31]

격자 일치는 단결정 회절 실험의 초기 단계에서 결정 단계를 식별하는 데 유용하며, 따라서 이미 알려진 결정 구조에 대해 불필요한 전체 데이터 수집 및 구조 결정 절차를 피할 수 있다. 이 방법은 보존이 필요한 단결정 샘플의 경우 특히 중요하다. 반면에 결정 샘플 재료의 일부 또는 전부를 접지할 수 있는 경우, 피크 분해능이 충분하다면 일반적으로 분말 회절 지문이 결정 위상 식별에 더 좋은 옵션이다. 그러나 격자 매칭 알고리즘은 파생 모델 슈퍼셀과 서브셀을 처리하는 데 여전히 더 뛰어나다.

시각화

새로운 버전의 결정구조 데이터베이스는 결정구조와 분자구조의 시각화를 통합한다. 전문화되거나 통합된 결정학적 데이터베이스는 형태학 또는 텐서식 시각화 출력을 제공할 수 있다.

크리스털 구조

결정 구조는 결정 속에 있는 원자, 이온 또는 분자의 3차원 주기적 배열을 기술한다. 단위 셀은 결정 구조의 가장 단순한 반복 단위를 나타낸다. 그것은 원자, 이온, 분자 또는 분자 조각의 일정한 공간적 배열을 포함하는 병렬형이다. 단위 셀에서 결정 구조는 번역을 통해 완전히 재구성될 수 있다.

결정 구조의 시각화는 세포 윤곽이 있든 없든 간에 단위 세포 내의 원자, 이온 또는 분자의 배열로 축소될 수 있다. 고립된 분자 또는 다면체 단위뿐 아니라 체인, 그물 또는 프레임워크 구조와 같은 단일 단위 세포 이상으로 확장된 구조 원소는 종종 구조표현을 인접한 세포로 확장함으로써 더 잘 이해할 수 있다.

결정의 공간 그룹은 구조물에 내재된 대칭에 대한 수학적인 설명이다. 결정 구조의 모티브는 단위 셀 내용물의 최소 부분집합인 비대칭 단위에 의해 주어진다. 단위 셀 내용은 비대칭 단위 공간 그룹의 대칭 연산을 통해 완전 재구성할 수 있다. 시각화 인터페이스는 보통 비대칭 단위와 전체 구조 표현 사이의 전환을 허용한다.

원자나 이온 사이의 결합은 그들 사이의 특성적인 단거리에 의해 식별될 수 있다. 그것들은 혼합형태를 포함한 공밸런트, 이온, 수소 또는 다른 결합으로 분류될 수 있다. 결합 각도는 원자나 이온의 그룹으로 묶인 결합 벡터에서 추론할 수 있다. 결합 거리 및 각도는 원자 또는 이온의 쌍이나 그룹을 선택하여 사용자가 표 형태 또는 대화형으로 이용할 수 있도록 할 수 있다. 결정 구조의 공과 막대 모형에서 공은 원자를, 막대기는 결합을 나타낸다.

유기화학자들은 특히 분자 구조에 관심이 많기 때문에, 개별 분자 단위를 도면에서 대화형으로 분리할 수 있는 것이 유용할 수 있다. 유기 분자 단위는 2D 구조 공식과 완전한 3D 분자 구조로 제공되어야 한다.[32] 특수대칭 위치에 있는 분자는 비대칭 단위에서 재구성할 필요가 있다. 단백질 결정학자는 생물학적 고분자의 분자 구조에 관심이 있으므로, 분자 서브유닛을 각각 나선형, 시트형 또는 코일로 나타낼 수 있도록 식량이 만들어져야 한다.

결정구조 시각화는 결정학적 데이터베이스로 통합될 수 있다. 또는, 결정 구조 데이터는 데이터베이스와 시각화 소프트웨어 간에 교환되며, 가급적 CIF 형식을 사용한다.[33] 웹 기반 결정체 데이터베이스는 결정 구조 시각화 기능을 통합할 수 있다.[34] 구조물의 복잡성, 조명, 3D 효과에 따라 결정구조 시각화는 상당한 처리 능력을 요구할 수 있으며, 이것이 실제 시각화가 일반적으로 클라이언트에서 실행되는 이유다.

현재 웹 통합 결정구조 시각화는 jmol 등 오픈소스 프로젝트에서 나온 자바 애플릿을 기반으로 하고 있다.[35] 웹 통합 크리스털 구조 시각화는 웹 브라우저의 크리스털 구조를 검사하기 위해 맞춤 제작되며, 종종 와이드 컬러 스펙트럼(최대 32비트)과 윈도우 크기 적응을 지원한다. 그러나 웹에서 생성된 결정구조 이미지는 해상도 깊이, 색상 선택, 그레이스케일 대비 또는 라벨링(위치, 글꼴 유형, 글꼴 크기) 등의 문제로 인해 항상 출판하기에 적합하지 않다.[36]

형태학 및 물리적 특성

특히 광물학자들은 실제로 형성된 결정면(트랙트)과 그 상대적 크기(하빗)에 의해 정의된 대로 개별 결정체의 형태학적 외관에 관심이 있다. 보다 진보된 시각화 기능을 통해 표면 특성, 결정 내부의 결함, 조명(반사성, 그림자 및 반투명성), 3D 효과(인터랙티브 회전성, 원근법, 스테레오 보기)를 표시할 수 있다.[37][38]

특히 결정물리학자들은 결정의 비등방성 물리적 특성에 관심이 있다. 결정의 물리적 성질의 방향 의존성은 3D 텐서로 설명되며 결정의 방향에 따라 달라진다. 텐서 모양은 조명 효과(반사와 그림자)를 더해 더욱 선명하게 표현된다. 관심 섹션 2D는 하나 이상의 축을 중심으로 텐서를 대화형으로 회전시켜 디스플레이를 위해 선택된다.[39]

결정 형태학 또는 물리적 속성 데이터는 전문화된 데이터베이스에 저장되거나 보다 포괄적인 결정 구조 데이터베이스에 추가될 수 있다. CMD(Crystal Morphology Database, CMD)는 통합된 시각화 기능을 가진 웹 기반 결정 형태학 데이터베이스의 예다.

참고 항목

참조

  1. ^ Brown I. David; McMahon Brian (2002). "CIF: The Computer Language of Crystallography". Acta Crystallographica Section B. 58 (3): 317–324. doi:10.1107/S0108768102003464. PMID 12037350.
  2. ^ 시드니 홀과 브라이언 맥마흔(2005년). 국제 결정학 표, 제 G. 스프링거. ISBN 978-1-4020-3138-0
  3. ^ 출처:
  4. ^ White Peter S.; Rodgers John R.; Yvon Le Page (2002). "CRYSTMET: A Database of the Structures and Powder Patterns of Metals and Intermetallics". Acta Crystallographica Section B. 58 (3): 343–348. doi:10.1107/S0108768102002902. PMID 12037354.
  5. ^ Belsky Alec, Hellenbrandt Mariette, Lynn Vicky, Karen, Luksch Peter (2002). "New Developments in the Inorganic Crystal Structure Database (ICSD): Accessibility in Support of Materials Research and Design". Acta Crystallographica Section B. 58 (3): 364–369. doi:10.1107/S0108768102006948. PMID 12037357.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  6. ^ Allen Frank H (2002). "The Cambridge Structural Database: a Quarter of a Million Crystal Structures and Rising". Acta Crystallographica Section B. 58 (3): 380–388. doi:10.1107/S0108768102003890. PMID 12037359.
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외부 링크

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