OrgFlow: Generative Modeling of Organic Crystal Structures from Molecular Graphs
Drexel University, College of Computing and Informatics（德雷塞尔大学，计算机与信息学院）；Drexel University, Department of Chemical and Biological Engineering（德雷塞尔大学，化学与生物工程系）
Mohammadmahdi Vahediahmar, Matthew A. McDonald, Feng Liu
Crystal structure prediction is a long-standing challenge in materials science, with most data-driven methods developed for inorganic systems. This leaves an important gap for organic crystals, which are central to pharmaceuticals, polymers, and functional materials, but present unique challenges, such as larger unit cells and strict chemical connectivity. We introduce a flow-matching model for predicting organic crystal structures directly from molecular graphs. The architecture integrates molecular connectivity with periodic boundary conditions while preserving the symmetries of crystalline systems. A bond-aware loss guides the model toward realistic local chemistry by enforcing distributions of bond lengths and connectivity. To support reliable and efficient training, we built a curated dataset of organic crystals, along with a preprocessing pipeline that precomputes bonds and edges, substantially reducing computational overhead during both training and inference. Experiments show that our method achieves a Match Rate more than 10 times higher than existing baselines while requiring fewer sampling steps for inference. These results establish generative modeling as a practical and scalable framework for organic crystal structure prediction.
OXtal: An All-Atom Diffusion Model for Organic Crystal Structure Prediction
University of Oxford（牛津大学）；Synteny；Google（谷歌）；Mila；Université de Montréal（蒙特利尔大学）；Caltech（加州理工学院）；NVIDIA（英伟达）；Lila；AITHYRA；FutureHouse；Imperial College London（伦敦帝国学院）
Building-Block Aware Generative Modeling for 3D Crystals of Metal Organic Frameworks
Deep Principle, Inc.（Deep Principle 公司）；Frontiers Science Center for Transformative Molecules, School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院变革性分子前沿科学中心）；University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；Peking University（北京大学）；Cornell University（康奈尔大学）；Harvard Law School（哈佛法学院）
Fast Organic Crystal Structure Prediction with Unit Cell Flow Matching
MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）；University of Zagreb（Zagreb大学）；University of Toronto（多伦多大学）；Vector Institute for Artificial Intelligence（人工智能矢量研究所）；Acceleration Consortium（加速联盟）；Canadian Institute for Advanced Research（加拿大高级研究研究院）；NVIDIA（NVIDIA公司）
Electronic Coupling between the Unoccupied States of the Organic and Inorganic Sub-Lattices of Methylammonium Lead Iodide a Hybrid Organic-Inorganic Perovskite Single Crystal
Single crystal field-effect transistors based on an organic selenium-containing semiconductor
我们报道了基于二苯基苯并二硒（DPh-BDSe）的单晶场效应晶体管（FET）的制备和表征。这些有机场效应晶体管（OFFET）用作p沟道累积模式器件。在室温下，对于最好的器件，阈值电压小于-7V，并且载流子迁移率几乎与栅极偏压无关，范围从1 cm 2/Vs到1.5 cm 2/Vs，取决于源漏偏压。通过冷却到室温以下，迁移率略有增加，并且在280 K以下降低。
Search for Active and Inactive Ion Insertion Sites in Organic Crystalline Materials
Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；University of Houston（休斯顿大学）；Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室）；Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
Organic ferroelectric Croconic Acid: A concise survey from bulk single crystals to thin films
有机铁电材料具有节能、环保等优点，是无机铁电材料的重要替代品。虽然第一个发现的铁电体，罗谢尔盐，是一种有机化合物的盐，有机铁电体并不像无机铁电体那样丰富。此外，迄今为止发现的有机系统中的小偏振值已经成为其应用的一个不利因素。然而，围绕这些材料的科学兴趣和活动，为了基本的理解和实际应用的目的，最近已经显着上升，特别是在发现克酮酸（4，5-二羟基-4-环戊烯-1，2，3-三酮，H2 C5 O 5）晶体中的超室温铁电性之后，其极化值与无机铁电体中发现的极化值相媲美。其大极化、有机性质和真空升华性使克酮酸成为无毒和无铅器件应用的理想候选物。在这篇评论文章中，我们调查的科学活动进行到目前为止，涉及铁电性在这种新型材料，同等重视其散装单晶和薄膜形式。在讨论铁电有序的起源和体材料中极化反转现象的同时，我们也总结了这种薄膜的应用方向。
Modeling Nonlocal Electron-Phonon Coupling in Organic Crystals Using Interpolative Maps: The Spectroscopy of Crystalline Pentacene and 7,8,15,16-Tetraazaterrylene
Two-dimensional Quasi-Freestanding Molecular Crystals for High-Performance Organic Field-Effect Transistors
二维原子晶体由于其令人兴奋的物理和器件应用，近年来得到了广泛的研究。然而，具有可扩展加工性和竞争性器件性能的分子对应物仍然具有挑战性。在这里，我们证明了高质量的少层二辛基苯并噻吩并苯并噻吩分子晶体可以通过范德华外延生长在石墨烯或氮化硼衬底上，具有精确控制的厚度下降到单层，大面积单晶，低工艺温度和图案化能力。晶体层是原子级光滑的，并且由于弱的范德华相互作用而与衬底有效地解耦，从而为高性能有机晶体管提供原始界面。结果，氮化硼上的单层二辛基苯并噻吩并苯并噻吩分子晶体场效应晶体管显示出高达10 cm ~ 2 V ~（-1）s ~（-1）的创纪录的高载流子迁移率和在1V左右的积极缩放的饱和电压。我们的工作揭示了一类令人兴奋的新的二维分子材料的电子和光电应用。
Martensitic-like transition between liquid crystalline and crystalline phases of prototypical discotic organic semiconductor
Rice University（莱斯大学）；Stanford Synchrotron Radiation Lightsource, SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福同步辐射光源，SLAC国家加速器实验室）；Prairie View A & M University（普雷里维尤A&M大学）
An Improved Process for Fabricating High-Mobility Organic Molecular Crystal Field-Effect Transistors
在本文中，我们提出了一种改进的方法，用于生产弹性体晶体管邮票和高迁移率的有机场效应晶体管（FET）的半导体并苯分子晶体的基础上。特别地，我们已经消除了使用硅烷化的Si晶片来固化印模以及处理易碎的微米厚度的聚二甲基硅氧烷（PDMS）绝缘膜并将其无气泡地层压在PDMS晶体管印模上的需要。我们发现，尽管改变了设计，更粗糙的PDMS表面，以及在空气中对器件进行层压和测量，我们仍然实现了10 cm^2/Vs量级的电迁移率，与有机FET的当前技术水平相当。我们的器件显示空穴导电，阈值电压为-9V，对应的陷阱密度为1.4 x 10^10 cm^-2。
