本发明涉及计算化学与纳米复合催化材料领域，公开了一种有机框架设计方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括S1，通过巨正则蒙特卡洛模拟进行计算筛选，获取FHMOF在不同温度下的对映体过量百分数ee；S2，把FHMOF的有机链接转化为分子指纹；S3，选择机器学习算法，把分子指纹作为输入，预测FHMOF中手性分离性能与特定指纹特征之间的关系。本发明基于机器学习技术和分子指纹，不仅效率高，而且由于分子指纹的加入，使得机器学习能够更加准确地找出FHMOF中关键官能团与对映体过量百分数ee的关系，且能更加精准地预测出具有高对映体分离能力的新型FHMOF。
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来源：北方有色网
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