用于模拟快速实时固态 NMR 光谱的 python 工具箱。
项目描述
Mrsimulator 项目
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| 执照 |  |
| 指标 |     |
在核磁共振 (NMR) 光谱诞生后不久，人们意识到自旋和空间自由度可以在比核自旋跃迁的相干寿命更快的时间尺度上进行操纵。这导致了磁共振中多脉冲和样本重新定向方法的爆炸式增长，用于在广泛的长度和时间尺度范围内探测物质的结构和动力学。
长期以来，这些方法对 NMR 光谱的数值模拟一直是其分析的关键部分。最稳健和最严格的数值方法采用全密度算子，非常适合处理有限脉冲效应、弱到中到强耦合、非对易哈密顿量以及松弛和交换过程。然而，这种方法可能效率很低，特别是当哈密顿人通勤时，脉冲是理想的，并且横向弛豫可以被视为临时线展宽。mrsimulator是一个开源 python 包，通过将自身限制在这些更简单的情况下，在光谱模拟和分析中实现了高基准。幸运的是，在这个限制内工作只会阻止mrsimulator来自一小部分流行的 NMR 方法的光谱建模。与传统的密度算子模拟相比，这种方法的效率提升是巨大的。
为什么要使用mrsimulator？
- 它是开源和免费的。
- 它是一种快速且多功能的固态 NMR 模拟器，可对经历化学位移（核屏蔽）和四极耦合相互作用的原子核的一维和二维静态、MAS 和 VAS 光谱进行分析。
- 它包括对经历 J 和偶极耦合的弱耦合原子核的模拟。
- 它使用稳定而简单的 API 进行了完整记录，并且可以轻松地集成到您的 Python 脚本和 Web 应用程序中。
- 它与现代 python 包兼容，如 scikit-learn、Keras 等。
- 使用 mrsimulator 的软件包：
安装
pip install mrsimulator
有关详细信息，请参阅我们的安装文档。
一维静态和 MAS 示例
from mrsimulator import Simulator, SpinSystem, Site
from mrsimulator.method.lib import BlochDecaySpectrum
import matplotlib.pyplot as plt
# Make Site and SpinSystem objects
H_site = Site(isotope="1H", shielding_symmetric={"zeta": 13.89, "eta": 0.25})
spin_system = SpinSystem(sites=[H_site])
# Make static and MAS one-pulse acquire Method objects
static = BlochDecaySpectrum(channels=["1H"] )
mas = BlochDecaySpectrum(channels=["1H"], rotor_frequency=1000) # in Hz
# Setup and run the Simulation object
sim = Simulator(spin_systems=[spin_system], methods=[static, mas])
sim.run()
# Plot the spectra
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(6, 3), subplot_kw={"projection": "csdm"})
ax[0].plot(sim.methods[0].simulation.real, color="black", linewidth=1)
ax[0].set_title("Static")
ax[1].plot(sim.methods[1].simulation.real, color="black", linewidth=1)
ax[1].set_title("MAS")
plt.tight_layout()
plt.show()
这应该产生下图。
查看我们广泛的文档和更多示例。
特征
该mrsimulator软件包目前提供以下
-
一维和二维固态核磁共振光谱的快速模拟。
-
耦合和非耦合自旋系统的模拟
- 对于自旋 I=1/2，四极 I>1/2 核
- 在任意宏观磁通密度
- 在任意转子角度
- 在任意旋转频率
-
NMR方法库，
- 一维布洛赫衰减谱
- 一维布洛赫衰减中心跃迁谱
- 二维多量子可变角度旋转 (MQ-VAS)
- 2D 卫星过渡变角旋转 (MQ-VAS)
- 2D 各向同性/各向异性边带相关谱（例如 PASS 和 MAT）
- 2D 魔角翻转 (MAF)
- 2D 动态角度旋转 (DAS)
- 自定义用户定义的方法（Method）
-
无定形材料中张量参数分布的模型。
- 切热克
- 扩展捷克语
- 自定义用户定义模型
有关详细信息，请参阅 文档。
报告错误
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欢迎在Github 讨论页面上进行讨论。
如何引用
如果您在出版物中使用 mrsimulator，请考虑引用以下内容。
-
Deepansh J. Srivastava、Matthew Giammar、Maxwell C. Venetos、Shyam Dwaraknath、Philip J. Grandinetti 和 Alexis McCarthy。（2021 年）。mrsimulator：v0.6.1。泽诺多。https://doi.org/10.5281/zenodo.5559730
-
Srivastava DJ、Vosegaard T、Massiot D、Grandinetti PJ (2020) 核心科学数据集模型：用于多维科学数据集的轻量级便携式模型和文件格式。PLOS ONE 15（1）：e0225953。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225953
此外，如果您使用 lmfit 进行最小二乘拟合，请考虑引用 lmfit 包。泽诺多。https://doi.org/10.5281/zenodo.4516651
mrsimulator -0.7.0.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | f119e5a4b49d05cd63b01683fc66e5ea7e6aa320bcf38ee914549f94d517e30e |
|
| MD5 | eb904e6376e472ba028d00fac560d1b1 |
|
| 布莱克2-256 | 6a980f3a181f843324207058f9d6c13f986e40b2e68d08e3a0b1cbd6b00933c0 |
mrsimulator -0.7.0-cp310-cp310-win_amd64.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | ee3fc5685d43d6994fc1735e7dcad22a30c90d7679ac4ae365a66a963160d7df |
|
| MD5 | 3c879ec86cbeee08a3c97f1eacbe47f0 |
|
| 布莱克2-256 | a2f5069b970183dac91298575faacbaea86c2d1891def9d59ff9d1930004ac7e |