MOFTransformer

- the pretrained model with 1M hMOFs (best_mtp_moc_vfp.ckpt) - dataset for public database (qmof_v13_realse.tar.gz, coremof_release.tar.gz) - downstream dataset for finetuning (downstream_dataset.tar.gz) === Feature importance tutorial === - the finetuned model with PBE bandgap in QMOF database (with 20,135 structures) (finetuned_bandgap.ckpt) - the finetuned model with H2 uptake (with 20,000 structures) (finetuned_h2_uptake.ckpt)

- 基于100万个高通量金属有机框架（hMOFs, high-throughput Metal-Organic Frameworks）训练得到的预训练模型，权重文件为best_mtp_moc_vfp.ckpt；该模型配套的公开数据库数据集包含qmof_v13_realse.tar.gz与coremof_release.tar.gz两个压缩包；另有专门用于微调的下游数据集downstream_dataset.tar.gz
=== 特征重要性教程 ===
- 针对QMOF数据库（QMOF, Quantum Chemistry Metal-Organic Frameworks Database）中的PBE带隙任务微调得到的模型，共包含20135个结构，权重文件为finetuned_bandgap.ckpt
- 针对氢气吸附量任务微调得到的模型，共包含20000个结构，权重文件为finetuned_h2_uptake.ckpt

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MOFTransformer数据集包含预训练模型、公共MOF数据库和下游微调数据集，主要用于金属有机框架（MOFs）的计算化学研究，特别是带隙和H2吸附能力的预测。该数据集还提供了特征重要性教程和多个版本的模型文件，适用于不同研究场景。