Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

X-ray Diffraction of Biological Samples01:10

X-ray Diffraction of Biological Samples

3.8K
X-ray diffraction or XRD is an analytical tool that utilizes X-rays to study ordered structures such as crystalline organic and inorganic samples, polycrystalline materials, proteins, carbohydrates, and drugs.
According to Bragg's law, when X-rays strike the sample positioned on a stage, the rays are  scattered by the electron clouds around the sample atoms. The  X-ray diffraction or scattering is caused by constructive interference of the X-ray waves that reflect off the internal...
3.8K
X-ray Crystallography02:18

X-ray Crystallography

23.8K
The size of the unit cell and the arrangement of atoms in a crystal may be determined from measurements of the diffraction of X-rays by the crystal, termed X-ray crystallography.
Diffraction
Diffraction is the change in the direction of travel experienced by an electromagnetic wave when it encounters a physical barrier whose dimensions are comparable to those of the wavelength of the light. X-rays are electromagnetic radiation with wavelengths about as long as the distance between neighboring...
23.8K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Bio-BLIP: A Multimodal Architecture for Transferable Reasoning in Genomic Variant Interpretation.

bioRxiv : the preprint server for biology·2026
Same author

Aluminylation: a generalizable route towards low-valent aluminum under moderate conditions with controlled product nuclearity through precursor design.

Chemical science·2026
Same author

Generative modeling enables molecular structure retrieval from Coulomb explosion imaging.

Nature communications·2026
Same author

Engineering Mn<sup>2+</sup>-Doped CdS/ZnS Quantum Dot Surfaces to Control Auger Upconversion Photocatalysis.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same author

Crystal Symmetry-Driven Spin-Optical Dynamics in Cr<sup>3+</sup> Molecular Spins.

Inorganic chemistry·2026
Same author

PULSAR: a Foundation Model for Multi-scale and Multi-cellular Biology.

bioRxiv : the preprint server for biology·2025
Same journal

On-Cell Detection of Polysaccharide One-Bond <sup>1</sup>J<sub>CH</sub> Couplings by Proton-Detected Solid-State NMR.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

Correction to "Unraveling the Effects of Fe Incorporation on High-Performance Water-Splitting Photoanodes".

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

Proximity-Driven Protein Ligation Beyond the Concentration Limit.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

GraPhAI: Neural Networks for Solving Centrosymmetric Crystal Structures.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

Probing Stage Transition Kinetics in Li-Graphite Intercalation Compounds by Time-Resolved In Situ Solid-State NMR via <sup>13</sup>C Labeling.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

Dynamic Covalent Programming at DNA Base-Pairing Interfaces.

Journal of the American Chemical Society·2026
Ver todos los artículos relacionados
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: Jun 12, 2025

X-ray Powder Diffraction in Conservation Science: Towards Routine Crystal Structure Determination of Corrosion Products on Heritage Art Objects
09:16

X-ray Powder Diffraction in Conservation Science: Towards Routine Crystal Structure Determination of Corrosion Products on Heritage Art Objects

Published on: June 8, 2016

16.2K

Determinación de la estructura cristalina a partir de patrones de difracción de polvo con aprendizaje automático

Eric A Riesel1, Tsach Mackey1, Hamed Nilforoshan2

  • 1Department of Chemistry, Massachusetts Institute of Technology; Cambridge, Massachusetts 02139, United States.

Journal of the American Chemical Society
|September 19, 2024
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Un nuevo modelo generativo de aprendizaje automático ahora puede resolver estructuras cristalinas directamente a partir de datos de difracción de rayos X en polvo (PXRD). Este avance acelera el descubrimiento de materiales al automatizar la determinación de la estructura para materiales nuevos y de alta presión.

Más Videos Relacionados

Derivatization of Protein Crystals with I3C using Random Microseed Matrix Screening
14:04

Derivatization of Protein Crystals with I3C using Random Microseed Matrix Screening

Published on: January 16, 2021

4.7K
Author Spotlight: Advancing Protein Structure Analysis for Drug Development
07:08

Author Spotlight: Advancing Protein Structure Analysis for Drug Development

Published on: March 8, 2024

3.4K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jun 12, 2025

X-ray Powder Diffraction in Conservation Science: Towards Routine Crystal Structure Determination of Corrosion Products on Heritage Art Objects
09:16

X-ray Powder Diffraction in Conservation Science: Towards Routine Crystal Structure Determination of Corrosion Products on Heritage Art Objects

Published on: June 8, 2016

16.2K
Derivatization of Protein Crystals with I3C using Random Microseed Matrix Screening
14:04

Derivatization of Protein Crystals with I3C using Random Microseed Matrix Screening

Published on: January 16, 2021

4.7K
Author Spotlight: Advancing Protein Structure Analysis for Drug Development
07:08

Author Spotlight: Advancing Protein Structure Analysis for Drug Development

Published on: March 8, 2024

3.4K

Área de la Ciencia:

  • Ciencias de los materiales
  • La cristalografía
  • Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

  • La difracción de rayos X en polvo (PXRD) es crucial para la caracterización de materiales, pero la determinación completa de la estructura es desafiante y requiere mucho tiempo.
  • Los métodos de aprendizaje automático (ML) existentes para el análisis de PXRD solo predicen información estructural parcial.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un modelo ML generativo pionero para la determinación completa de la estructura cristalina directamente a partir de los datos experimentales de PXRD.
  • Para superar las limitaciones de los enfoques actuales de ML en el análisis de PXRD.

Principales métodos:

  • Desarrolló un modelo generativo de aprendizaje automático capaz de analizar patrones PXRD.
  • Valido el modelo en datos de difracción simulados y experimentales de bases de datos como RRUFF y Materials Project.
  • Aplicó el modelo para determinar estructuras no reportadas previamente del archivo de difracción de polvo y materiales de alta presión recién sintetizados.

Principales resultados:

  • El modelo ML logró un rendimiento de vanguardia en datos simulados y experimentales de PXRD.
  • Predijo con éxito estructuras cristalinas para 134 patrones experimentales y miles de patrones simulados.
  • Determinadas estructuras no declaradas para materiales que incluyen NaCu2P2, Ca2MnTeO6 y compuestos de alta presión como Rh3Bi.

Conclusiones:

  • El modelo ML generativo desarrollado permite soluciones completas de la estructura cristalina a partir de datos PXRD.
  • Este enfoque acelera significativamente el descubrimiento de materiales, especialmente para materiales nuevos y en condiciones que impiden el crecimiento de un solo cristal.
  • El modelo está preparado para avanzar en las tuberías de descubrimiento de materiales automatizados y explorar nuevos dominios químicos.