PolyMaS: A new software to generate high molecular weight polymer macromolecules from repeating structural units

Santiago Ariel Schustik; Fiorella  Cravero; Maria Jimena Martinez; Ignacio Ponzoni; Monica Fatima Diaz

doi:10.14314/polimery.2021.5.2

Data publikacji : 2021-07-05

Tom 66 Nr 5 (2021)

PolyMaS: Nowe oprogramowanie do generowania makrocząsteczek polimerów o dużej masie cząsteczkowej z powtarzalnych jednostek strukturalnych

Santiago Ariel Schustik https://orcid.org/0000-0003-1402-7055 Fiorella Cravero https://orcid.org/0000-0002-9816-4147 Maria Jimena Martinez https://orcid.org/0000-0002-0443-5795 Ignacio Ponzoni https://orcid.org/0000-0002-6923-9592 Monica Fatima Diaz https://orcid.org/0000-0002-6680-8067

DOI: https://doi.org/10.14314/polimery.2021.5.2

Abstrakt

Oprogramowanie Polymer Maker SMILES-based (PolyMaS) zastosowano do generowania liniowych
makrocząsteczek z powtarzalnych jednostek strukturalnych (SRU) polimerów, bez ograniczania
ich długości i masy molowej. Dane wejściowe SRU są zapisane w dostępnym w Internecie kodzie SMILES. PolyMaS wykonuje połączenia głowa-ogon do żądanej długości makrocząsteczki.

Słowa kluczowe

computer design of macromolecules projektowanie komputerowe makrocząsteczek

Szczegóły

Bibliografia

Wskaźniki

Autorzy

Pobierz pliki

PDF (English)

Zasady cytowania

Schustik, S. A., Cravero, F. ., Martinez, M. J., Ponzoni, I., & Diaz, M. F. (2021). PolyMaS: Nowe oprogramowanie do generowania makrocząsteczek polimerów o dużej masie cząsteczkowej z powtarzalnych jednostek strukturalnych. Polimery, 66(5), 293-297. https://doi.org/10.14314/polimery.2021.5.2

Bibliografia

Kim C., Chandrasekaran A., Huan T.D. et al.: The Journal of Physical Chemistry C 2018, 122(31), 17575.
Crossref Google Scholar

Toropov A.A., Toropova A.P., Kudyshkin V.O. et al.: Structural Chemistry 2020, 31(5), 1739.
Crossref Google Scholar

Sha W., Li Y., Tang S. et al.: InfoMat 2021, 3(4), 353.
Crossref Google Scholar

Chen L., Pilania G., Batra R. et al.: Materials Science and Engineering: R: Reports 2021, 144, 100595.
Crossref Google Scholar

Crossref ( access date 17.03.2021). Google Scholar

Cherkasov A., Muratov E.N., Fourches D. et al.: Journal of Medicinal Chemistry 2014, 57(12), 4977.
Crossref Google Scholar

Adams N.: “Polymer informatics. In: Meier M., Webster D. (eds) Polymer Libraries”, Springer, Berlin, Heidelberg 2010, pp. 07–149.
Crossref Google Scholar

Cravero F., Martínez M.J., Ponzoni I., Díaz M F.: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 2019, 193, 103851.
Crossref Google Scholar

Himanen L., Geurts A., Foster A. S., Rinke P.: Advanced Science 2019, 6(21), 1900808.
Crossref Google Scholar

Cravero F., Schustik S.A., Martínez M.J. et al.: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 2019, 191, 65.
Crossref Google Scholar

Crossref (access date 17.03.2021). Google Scholar

Crossref. html (access date 17.03.2021). Google Scholar

Palomba D., Vazquez G.E., Díaz M.F.: Journal of Molecular Graphics and Modelling 2012, 38, 137.
Crossref Google Scholar

Palomba D., Vazquez G.E., Díaz M.F.: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 2014, 139, 121.
Crossref Google Scholar

Cravero F., Martínez M.J., Vázquez G.E. et al.: Journal of Integrative Bioinformatics 2016, 13(2), 286.
Crossref Google Scholar

Cravero F., Schustik S.A., Martínez M.J. et al.: Journal of Chemical Information and Modeling 2020, 60(2), 592.
Crossref Google Scholar

Weininger D.: Journal of Chemical Information and Computer Sciences 1988, 28(1), 31.
Crossref Google Scholar

Crossref (access date 17.03.2021). Google Scholar

Wskaźniki altmetryczne

Cytowania w Google Scholar

CITEDBY SCOPUS

Statystyki

Total abstract views : 262

PDF Downloads : 206