QMOF Database

This repository hosts the Quantum MOF (QMOF) Database. See the corresponding documentation for information on how to download other files and data.If you use or wish to cite the QMOF Database, please refer to the following publications. Both should be cited if you are using the dataset with 20k+ structures.A.S. Rosen, S.M. Iyer, D. Ray, Z. Yao, A. Aspuru-Guzik, L. Gagliardi, J.M. Notestein, R.Q. Snurr. "Machine Learning the Quantum-Chemical Properties of Metal–Organic Frameworks for Accelerated Materials Discovery", <i>Matter</i>, <b>4</b>, 1578-1597 (2021).A.S. Rosen, V. Fung, P. Huck, C.T. O'Donnell, M.K. Horton, D.G. Truhlar, K.A. Persson, J.M. Notestein, R.Q. Snurr. "High-Throughput Predictions of Metal–Organic Framework Electronic Properties: Theoretical Challenges, Graph Neural Networks, and Data Exploration," <i>npj Comput. Mat.</i>, <b>8</b>, 195 (2022).<br>

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A.S. Rosen、S.M. Iyer、D. Ray、Z. Yao、A. Aspuru-Guzik、L. Gagliardi、J.M. Notestein、R.Q. Snurr：《用于加速材料发现的金属有机框架量子化学特性机器学习》，《Matter》，第4卷，第1578-1597页（2021年）。
A.S. Rosen、V. Fung、P. Huck、C.T. O'Donnell、M.K. Horton、D.G. Truhlar、K.A. Persson、J.M. Notestein、R.Q. Snurr：《金属有机框架电子特性的高通量预测：理论挑战、图神经网络与数据探索》，《npj计算材料（npj Comput. Mat.）》，第8卷，第195页（2022年）。