基于石墨烯的2D计算模型的自动生成工具

软件X 12（2020）100586原始软件出版物GOPY：一种用于构建基于石墨烯的2D计算模型的工具放大图片作者：Sebastian Murarua，Jorge S.Burnsa，Mariana Ionitaa，ba布加勒斯特理工大学医学工程学院，Gh Polizu 1-7，011061布加勒斯特，罗马尼亚bAdvanced Polymer Materials Group，University Politehnica of Bucharest，Gh Polizu 1-7，011061 Bucharest，Romaniaar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2020年3月25日2020年8月30日收到修订版，2020年保留字：石墨烯计算模型PDBa b st ra ctGOPY是一个免费的开源Python工具，专门用于自动生成2D石墨烯分子模型，如原始石墨烯（PG）和几种石墨烯衍生物即氧化石墨烯（GO）、还原氧化石墨烯（rGO）、胺化聚乙二醇官能化还原氧化石墨烯（rGO-PEG-NH2）和N-掺杂石墨烯（NG），以蛋白质数据库文件格式（PDB）。这些模型通常是手动构建的，但这个过程可能会变得冗长和繁琐。当研究较大的分子时，例如分子动力学（MD）模拟中使用的分子时，情况尤其如此使用GOPY可以将该过程从数小时显著加快到数分钟，减少了在石墨烯层上手动放置官能团可能带来的潜在偏差此外，构建过程对研究人员来说变得毫不费力，从而有可能产生比手动构建更大，更复杂的分子模型在其更密集的任务中，在CodeOcean胶囊上生成4 x 4 nm2 rGO-PEG-NH2层需要约9分钟每个模型都以PDB格式生成，该格式可以轻松转换为各种其他分子格式。©2020作者（S）。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本1.0此代码版本使用的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2020_144法律代码许可证GPL使用的代码版本控制系统无软件代码语言使用Python 3.6编译要求，操作环境依赖性Numpy，Scipy如果可用，链接到开发人员文档/手册https://github.com/Iourarum/GOPY/blob/master/README.md问题支持电子邮件sebmuraru@gmail.com软件元数据当前软件版本1.0此版本可执行文件的永久链接https://github.com/Iourarum/GOPY法律软件许可证GPL操作系统Microsoft Windows，Linux，OS X安装要求依赖Numpy，Scipy（Python 3.6）如果可用，用户手册链接-如果正式出版，请在参考列表https://github.com/Iourarum/GOPY/blob/master/README.md问题支持电子邮件sebmuraru@gmail.com*通讯作者。电子邮件地址：sebmuraru@gmail.com（S. Muraru），jpjsburns@gmail.com（J.S.伯恩斯），玛丽安娜polimi.it。Ionita）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.1005861. 动机和意义石墨烯是一种新型2D材料，具有优异的电子、磁性、光学、机械和热性能[1这主要是由于其独特的2D sp2杂交2352-7110/©2020作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softxS. Muraru，J.S.Burns和M.Ionita软件X 12（2020）1005862碳原子以蜂窝状晶格排列的网状结构。在其表面上添加不同的官能团、产生空穴或掺杂石墨烯层是可以严重改变石墨烯片的性质的一些改性[7]。所有这些方面使石墨烯及其衍生物在广泛的场景中有用[7，8]。除了在湿实验室研究中被广泛使用外，石墨烯在补充实验技术的计算研究中也受到了极大的关注计算机模拟方法，如分子动力学（MD）模拟，用于提供单独通过实验手段无法实现的独特视角。它们使研究人员能够从纳米尺度的角度研究感兴趣的分子之间发生的相互作用。这一方面使得分子系统的设计和测试与建立实验室实验相比更容易，同时也允许更精细的调整。由此产生的见解可以突出显示在实验环境中可能无法检测到的内容，并改进实验室方案。石墨烯已经参与了不同领域的大量MD研究，例如石墨烯基生物传感器[9-在运行任何MD模拟之前的一个必要步骤包括构建感兴趣的分子到目前为止，我们还不知道用于自动生成原始石墨烯（PG）之外的基于石墨烯的2D材料的模型的现有解决方案，例如VMD的Nanotube插件[30]。我们假设计算研究中使用的氧化石墨烯（GO）、还原氧化石墨烯（rGO）和其他形式的石墨烯的大多数计算模型都是使用类似于Avogadro的软件手动构建的[31]。不幸的是，向石墨烯层手动添加官能团是一个耗时的过程，受到潜在偏差的影响，并且不适合生成更大和更复杂的模型。考虑到这些限制，我们开发了GOPY，它已在我们以前的 工 作 中 用 于 生 成 基 于 石 墨 烯 的 分 子 模 型 [12] ， 并 在https://github.com/Iourarum/GOPY上提供。GOPY可用于以蛋白质数据库文件格式（PDB）生成原始石墨烯、氧化石墨烯、还原氧化石墨烯、胺化聚乙二醇官能化还原氧化石墨烯（rGO-PEG-NH2）我们预见我们的工具将为手动构建基于石墨烯的计算模型提供更智能的替代方案。2. 软件描述2.1. 软件架构概述GOPY是用Python 3编写的，使用了scipy和numpy库。该工具可用于生成以下五种分子模型之一：原始石墨烯、氧化石墨烯、还原氧化石墨烯、胺化聚乙二醇官能化还原氧化石墨烯和N掺杂石墨烯。五个不同功能背后的主要逻辑方法都基于两个类，分别称为Atom（）和Typical_Bond（），以及identify_bonds函数。Atom（）类：该类的每个对象实例包含存储在PDB文件中的常用信息 ， 因 此 有 以 下 实 例 属 性 ： atom_number 、 atom_name 、residue_name、residue_ number和原子的X、Y和Z坐标。Typical_Bond（）类：该类的每个对象实例都有一个长度和一个标识实例属性。对象实例应该描述两个原子种类之间可以形成的键，即键的典型长度。由相应的原子名和残基名这两个物种的距离，并有助于选择适当的距离，以确定是否形成键，基于所涉及的原子创建PDB文件：GOPY允许通过read_in_graphene和read_in_GO函数导入包含PG或GO层PDB文件的重命名应遵守图中所示的指导方针。 1：构成石墨烯层的原子预计被命名为“CX”或“CY”，属于名为“GGG”的残基。类似地，当导入GO层时，属于羧基、环氧基和羟基的原子也应该遵守图1所示的命名规则。1，并且属于命名为羧基的“C1A”、环氧基的“E1A"和羟基的”H1A“的残基。如果PG层是使用VMD生成的，则GOPY将默认将“CGRAX”视为“CXGGG”。 只有被识别的原子才会被导入，并成为Atom类的新对象实例。identify_bonds函数描述了使用在确定新原子的放置（例如当向石墨烯表面添加官能团时）是否可以被认为是有效的或者是相当不正确的并且必须被丢弃时，给定一个Atom（）对象，以及一个包含所有Atom（）对象的列表，该函数最初用于编译一个列表，该列表包含在某个大于Typical_Bond（）对象的所有值的欧几里得距离内的所有相邻原子。然后将作为输入的Atom（）对象与其每个相邻对象之间可能形成的绑定与现有的Typical_Bond（）对象进行比较，同时查看身份和长度属性。如果这些匹配，则认为该绑定是在GOPY中，新的原子被一个接一个地放置，因此identify_bonds函数本质上被期望返回一个列表，该列表只包含一个元素，以使放置被认为是成功的。预期两种元素的唯一情况是环氧基的加成。为了帮助更好地理解和使用GOPY，用户可以通过键入“pythonwww.example.comhelp”来寻求快速介绍https://github.com/Iourarum/GOPYGOPY.py此外，流程图（补充图1）和功能图（补充图2）可作为补充材料。原始石墨烯生成原始石墨烯代表以蜂窝晶格排列的sp2碳原子的单层[4]。依赖于函数generate_pristine_graphene，GOPY提供生成一个PG层，作为输入给出所需的X和Y尺寸。这个特性背后的al-taxm相当简单，生成一组对应于碳原子的坐标，稍后将其写入PDB文件。碳原子之间的键长被认为固定在1.418 nm，所有原子将位于Z轴上的坐标0.000处。因此，如图所示。2，在X轴上，每1. 228 π发现一个新的碳原子，而在Y轴上，它要么在0. 709 π或1. 418 π之后被发现。通过将X轴上所需的长度除以1.228并将结果四舍五入，可以获得达到它所需的六边形环的“半”的数量因此，当石墨烯片中的一个原子的坐标已知时，所有其他原子的位置应该是容易确定的。用于生成工作表的函数generate_pristine_石墨烯依赖于 另外两个函数 ：fill_hexagon和fill_row 。给定 六边形“halves”的数量函数fill_hexagon用于返回给定一个原子坐标的正六边形顶点的坐标。不管作为输入提供的值是什么，第一行都不放置编号为6的原子，作为第一步（用于编号为S. Muraru，J.S.Burns和M.Ionita软件X 12（2020）1005863Fig. 1. GOPY可用作输入的预期PDB文件的列表，在PG和GO层含有羧基、环氧基和羟基官能团的情况下，预期的原子和残基名称。图二. 在X和Y轴上PG层中观察到的距离，以及六方环中碳原子的编号。在GOPY中，PG层中的所有碳原子位于Z轴上的坐标0.000原子见图。 2）的情况。对于在顶部添加的每一行，编号为2、3和4的原子变成额外的新行上编号为1、5和6的原子每一个新的行增加了2.127英寸的高度（Y轴）到现有的结构，因此所有可以垂直放置的完整六边形将作为第二步放置，填充每行到所需的长度。最后，通过将Y的输入值除以2.127，分析小数的值：如果接近1，则添加整个新行;如果接近0.66，则添加新行，而不添加其原子编号3，或者如果接近0.33，则在第一行添加原子编号6。因此，在这些步骤之后，生成的层的尺寸将尽可能接近作为输入给出的尺寸。氧化石墨烯生成氧化石墨烯表示具有基面的广泛氧化改性的化学改性的石墨烯，导致包含大量氧官能团的结构，包括羧基（-COOH）、羟基（-OH）和环氧化物（-O-）官能团，其中C/O原子比取决于合成方法[32]。GO模型的生成依赖于create_GO函数。该函数要求输入PDB文件的路径，描述PG层，以及要添加的羧基、环氧基和羟基的期望数量。使用简单的几何方法在PG层上添加官能团。该技术依赖于已知的键长（作为对象存储在Typical_Bond（）类中）和官能团原子之间形成的已知分子角度。原子是随机添加的，在PG层的上方或下方，一次一个。如果发现新添加的原子只有一个键，则认为放置成功，这是使用identify_bonds函数按距离确定的环氧基团是一个例外，因为成功放置需要两个羧基仅位于PG层边缘的碳原子上，其应该具有至多两个可检测的键，并且不应该已经连接到官能团。羟基和环氧基团被放置在PG层上的任何地方。环氧基需要两个可用的碳原子，第二个是从与第一个键合的碳原子中随机选择的。为了说明的目的，（-COOH）或（-OH）官能团的放置遵循以下步骤：（1）最初，从包含仍然必须添加的所有官能团的列表中选择官能团;（2）从与所选官能团相容的那些中随机挑选石墨烯层上的碳原子;（3）根据典型的键长和分子角添加官能团的第一个原子;测试新原子是否仅形成一个有效键。使用identify_bonds函数进行步骤（2）中挑选的碳原子的添加;如果为假，则一切返回步骤（2）最多50次;（4）以类似的方式一个接一个地添加官能团的其余原子;（5）当一个官能团的所有原子都被成功放置后，这些原子被添加到Atom（）对象列表中。环氧基的放置是按照类似的步骤进行的，尽管它需要两个有效的键到两个碳原子上，这两个碳原子之间也形成一个键。官能团、相应原子之间的距离和3 nm x 3 nm生成的GO层如图所示。3.第三章。胺化聚乙二醇官能化还原氧化石墨烯生成胺化聚乙二醇官能化还原氧化石墨烯是一种官能化形式，其引入PEG间隔基以保持氨基远离GO表面并改变理化性质[33]。获得rGO-PEG-NH2分子涉及还原GO，通过从其表面去除含氧基团来部分恢复原始石墨烯的性质[34]。使用GOPY，具有式-NH在这S. Muraru，J.S.Burns和M.Ionita软件X 12（2020）1005864图三. 3D可视化A.羧基B。环氧基C。羟基和D.石墨烯环。图表示和相应的原子间距离的E。羧基，F.环氧基G.羟基和H。石墨烯环;I. 3x 3 nm2GO层和A.-A. D.产生了在这种情况下，这些分子是25个原子长，并显示线性结构。因此，使用与GO情况相同的放置策略，纯粹基于已知的键长和角度，发现在准确性方面是次优的。考虑到该石墨烯衍生物是在实验室中从GO分子开始获得的，主要功能add_NH_PEG_NH2依赖于在进行rGO-PEG-NH2分子的生成之前导入的GO层需要将待除去的羧基、环氧基和羟基的百分比作为输入。所有去除的环氧基和羟基基团被第一段中提到的线性分子取代。线性分子的每个原子一次放置一个，检查它与预先放置的原子只形成一个可识别的键。为了最大化有效放置的机会并优化过程的速度，采用了以下策略：知道新原子应该与已经存在的原子结合，以及它们之间的典型键长，大量随机点均匀分布在球体表面上。球中心的坐标与现有原子的坐标相同，其半径等于典型的键长，见图。凌晨4这是通过hydrogen_coord_gen函数完成的，该函数将一个具有坐标X，Y和Z的随机点放置在以X0，Y0，Z0为中心的半径为r的球体的表面上θU（0， 2π）cosαU（− 1， 1）X=X0+r×cosθ×sinαY=Y0+r ×sinθ ×sinαZ =Z0+r ×cosα随机选择其中一个点，其坐标将用于新原子。然而，为了防止它太靠近附近的原子，与典型的键长相关的相邻原子的一定距离内的点首先被移除，导致如图1所示的点分布。凌晨4使用identify_bonds函数测试将新原子放置在与所选点相同的坐标处的有效性，预期只有一个键。当在C之后添加H原子时，获得了更好的放置成功O和N原子组成了线性分子的骨架。图图4B和C显示了成功生成的3 nm x 7.5 nm rGO-PEG-NH2分子的3D可视化，而所得链几何形状的实例可以在图4D中看到。使用Mayavi绘制了球体上点分布的可视化[35]。在这种情况下描述的策略可以通过考虑键和二面角等参数来改进，这些参数是通常用于MD中的能量最小化步骤，进一步裁剪初始点分布。通过目前的实施方式，GOPY可以在CodeOcean胶囊上在约9分钟内生成具有106条25个原子的链的4 x 4 nm2rGO-PEG-NH2在典型的运行中，线性链的第一个原子（称为N2）按照以下步骤放置：（1）随机选择先前与官能团连接的碳原子;（2）找到并放置与来自步骤（1）的原子结合的所有碳原子。在列表中;（3）大量随机点均匀分布在球体的表面上，其中心位于来自步骤（1）的原子处，其半径定义为N2原子和碳原子之间的典型键长;（4）球体的中心位于来自步骤（2）的原子处，其半径定义为N2和碳原子之间的典型键长;（5）移除位于（3）处的位于至少两个球体的体积内的所有点，并从剩下的点中随机挑选一个点;（6）如果所选点遵守先前与来自步骤（1）的碳原子键合的移除官能团的上方或下方位置，并且当使用identify_bonds函数时仅具有一个可识别的键，则原子N2位于该位置构成链的其余原子以类似的方式放置。空穴产生函数hole_generation以PDB格式的PG层的路径、所需的孔数和根据要去除的原子数描述其大小此外，还应指定孔是否应以单向或多向方式生长，以及是否应允许其与其他孔融合或不接触层或其他现有孔的边缘，如图5所示。空穴的大小是从给定的间隔中随机选择的，而为了创建新的空穴而被移除的第一个原子也是随机选择的在空穴生成过程结束时，由少于六个原子组成的石墨烯层的所有小片都被去除，这些原子不与该层的其余部分形成任何键在PG层中创建孔涉及以下步骤：(1) 使用get_map_anywhere函数生成所有可用碳原子的列表;（2）使用get_contour函数生成位于石墨烯层或现有孔的边缘上的碳原子的列表;（3）根据输入中指定的偏好选择一个原子：如果允许孔熔合，则可以从S. Muraru，J.S.Burns和M.Ionita软件X 12（2020）1005865见图4。 A.球（C1，R1）表面上的大量均匀分布的随机点，其中心在现有原子上，半径等于现有原子和新原子之间的典型键长。虚线箭头指向球体（C2，R2）表面上均匀分布的随机点的类似示例，其中由于与另一个平面外球体（C3，R3）相交而去除了一部分点，其中另一个平面外球体（C3，R3）的中心位于附近的原子处，并且半径等于附近原子与必须放置的原子之间的典型键长; B. C.从不同角度3D可视化生成的rGO-PEG-NH2层;D.- NH-（C2 H4 O）-C2 H4-NH 2链的三维可视化几何结构图五.答：D. PG层A中生成的孔的示例B.通过仅取出最近移除的原子的一个相邻原子（单向）来产生空穴，从而导致更线性的空穴; D.空穴是通过去除最近被去除的原子的多个邻居（多方向）产生的，导致更多的椭圆形空穴;和C.在生长过程中允许接触边缘，而B.和D.却没有(2) ，否则只能在（1）中找到它;它的邻居是使用identify_bonds函数确定的;（4）根据指定的标准来生长空穴：“单向”随机从（3）中选择原子的一个邻居;“多向”将选择所有可用的邻居;“内部”将防止在步骤（2）中删除列表中找到的原子;“外部”允许从邻居列表中选择任何原子以扩大空穴;（5）删除的原子成为步骤（3）中的原子，并且重复该过程，直到删除所N掺杂产生在N掺杂的石墨烯中，碳原子的自旋密度和电荷分布受到邻近的氮掺杂剂的影响，这在分子表面上诱导了N原子在石墨烯层上可能采用的三种键合构型被称为N-石墨、N-吡啶和N-吡咯[36，37]，并且可以在图11中观察到。 六、函数generate_N_doping需要PDB格式的PG或GO层的路径以及所需数量的N-吡啶、N-吡咯和N-石墨N原子作为输入。构成石墨烯层且未连接到官能团的碳原子基于它们形成的键的数目以以下方式过滤：如果形成三个键，则碳原子可以被N-石墨N原子取代否则，如果仅鉴定出两个键，则其可被N-吡啶取代。N原子。在特殊情况下，它的一个邻居也只能形成两个键，如identify_bonds函数所识别的，那么这个原子可以被一个N-吡咯N原子取代然后随机替换原子，直到达到所需的N个原子数。N-石墨原子和N-吡啶原子在完全相同的空间坐标上取代碳原子。对于N-吡咯原子，我们考虑了6原子石墨烯环的几何中心和当去除两个原子时由剩下的四个原子形成的多边形的几何中心，其中每个原子仅具有两个键N原子的位置在0.3-0.6 μ m范围内6原子环的几何中心，而4原子多边形的几何中心可用于确定远离6原子环的几何中心的放置方向。3. 说明性实例生成的原子模型的说明性示例在图1中示出。7 .第一次会议。PG图层显示在第一行，GO图层显示在第二层、第三层上的rGO-PEG-NH2和第四层上的N掺杂层。在每个实施例中的石墨烯层的尺寸是相同的。色谱柱为2 × 2 nm 2，3 × 3 nm 2，5 × 5 nm 2 和10x 10nm2在最后两个。根据式C2O（OH）2（-O-）2（COOH）1生成GO层，这意味着对于原始石墨烯层的每20个碳原子，在层上方或下方随机添加两个羟基、两个环氧基和一个羧基。羧基仅在边缘上添加，而羟基和环氧基分布在石墨烯层的整个表面上。rGO-PEG-NH2分子从GO分子开始通过去除三分之二的现有羧基并用NH-（C2H4O）2-C2H4-NH2链取代所有羟基和环氧基而产生由此产生的看似随机的链取向是手稿中描述的方法的结果。使用生成的PG层产生N掺杂的石墨烯分子一些分子显示有孔。这些是在PG模型生成之后生成的，然后采取GO、rGO-PEG-NH2和N掺杂生成的相应步骤。所示的分子用于说明所提出的软件工具GOPY的能力4. 影响GOPY通过提供简单易用的Python实现来快速生成PDB格式的石墨烯基2D分子的计算模型。的S. Muraru，J.S.Burns和M.Ionita软件X 12（2020）1005866图六、 含有A. N-石墨原子B.N-吡啶原子和C.N-吡咯原子N原子显示为蓝色。见图7。一组说明性实例展示了第一行上的生成的PG层、第二行上的GO层、第三行上的rGO-PEG-NH2和第四行上的N掺杂石墨烯层。所呈现的层的尺寸根据它们所放置的列而变化。某些层包含使用GOPY生成的孔。格式被选择是因为它被广泛使用并且容易转换成多种其它格式，例如.mol，.xyz，.gro等。通过Avogadro等工具[31]。由于类似工具的可用性有限，我们怀疑以前的计算化学研究中使用的模型，特别是MD，可能是手动构建的。然而，手动构建模型是耗时的，并且可能会受到偏见的影响。最重要的是，它是低效的，并且可能导致人们通常避免构建大型和复杂的系统，就像rGO-PEG-NH 2分子的情况一样。本质上，GOPY可以生成PG、GO、rGO、rGO-PEG-NH2和N掺杂的石墨烯模型。对于其每个功能，该工具都具有很大的灵活性，可以在几秒钟或几分钟内为更大和更复杂的场景生成新模型。所涉及的算法，特别是用于rGO-PEG-NH2的算法，可以扩展到广泛的分子阵列，这些分子旨在充当2D表面上的官能团。我们计划进一步开发GOPY，目的是使其成为生成二维材料及其衍生物的简单和非常复杂的计算模型的首选工具。还将设计一个图形用户界面（GUI），为尚未对使用命令行有信心的研究人员提供更好的可访问性作为未来的功能，该软件可能会扩展，并包括一个能量最小化步骤，通常在大多数MD模拟执行。因此，通过GOPY，我们的目标是通过将构建复杂的功能化模型所花费的时间减少到几分钟，最大限度地减少潜在的偏差，并在生成多个模型时用较短的等待时间取代工作的5. 结论GOPY是用Python编写的开源且简单易用的命令行工具，用于以PDB格式生成基于石墨烯的分子模型。与手动构建计算模型相反，使用此工具旨在最大限度地减少潜在偏差，并取代生成大型，多个和复杂模型的庞大任务，只需几分钟的短等待时间。生成所需石墨烯衍生物的多个独特模型成为一项容易实现的任务。我们相信GOPY和所提出的潜在分子构建策略将对未来的计算研究有重大帮助，特别是对于那些探索石墨烯功能化和分子动力学模拟的研究。S. Muraru，J.S.Burns和M.Ionita软件X 12（2020）1005867竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作。确认这项工作得到了研究和创新部的资助，运营计划竞争力轴1-E部分，由欧洲区域发展基金共同资助的计划附录A. 补充数据与本文相关的补充材料可以在https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100586上找到。引用[1] 李平，王志，乔志，刘英，曹翔，李伟，等。高效氢气纯化膜的研究进展。《科学杂志》2015;495：130-68。http://dx.doi.org/10.1016/j.memsci.2015.08.010网站。[2] Papageorgiou DG，Kinloch IA，Young RJ.石墨烯及其纳米复合材料的力学性能ProgMaterSci2017;90：75-127.http://dx.doi.org/10.1016/j.pmatsci.2017.07.004网站。[3] Geim AK ， Novoselov KS. 石 墨 烯 的 崛 起 。 Nature Mater 2007;6 ： 183http://dx.doi.org/10.1038/nmat1849网站。[4] Rao CNR，Sood AK，Subrahmanyam KS，Govindaraj A.石墨烯：新的二维纳米材料。AngewChemIntEd2009;48：7752-77.http://dx.doi.org/10.1002/anie.200901678网站。[5] 张文，王文.石墨烯的研究及其产出：现状与展望。J Sci：Adv Mater Dev2020;5（1）：10-29. http://dx.doi.org/10.1016/j.jsamd.2020.01.006网站。[6] Almonti D，Ucciardello N.电镀石墨烯改善微型头部发动机热性能的实验与热模拟。材料制造工艺2019;34（14）：1612-9。http://dx.doi.org/10.1080/10426914.2019.1594263.[7] 黄新，尹正，吴胜，齐新，何庆，张庆，等。石墨烯基材料：合成、表征、性质和应用。Small2011;7：1876-902.http://dx.doi.org/10.1002/smll.201002009网站。[8] 放大图片作者：Mohan VB，Lau K-T，Hui D，Bhattacharyya D.石墨烯基材料及其复合材料：生产，应用和产品限制的评论。复合材料B 2018;142：200-20.http://dx.doi.org/10.1016/j的网站。 compositesb.2018.01.013。[9] 徐志，雷X，涂Y，谭志杰，宋B，方H。氧化石墨烯吸附ssdna过程中氢键与π堆积的动态协同作用ChemEurJ2017;23：13100http://dx.doi.org/10.1002/chem.201701733网站。[10] 曾松，陈玲，王勇，陈军。石墨烯和氧化石墨烯吸附DNA机理的分子模拟研究。JPhys D ： Appl Phys 2015;48 ： 275402. http://dx.doi.org/10.1088/0022-3727//27/275402.[11] 陈军，陈玲，王永，陈顺.氧化石墨烯吸附DNA片段的分子动力学模拟。J PhysD ： ApplPhys2014;47：505401.http://dx.doi.org/10.1088/0022-3727/47/50/505401网站。[12] [10]李文辉，李文辉. 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