Predicting transition state geometries is one of the most challenging tasks in computational chemistry, which often requires expert-based knowledge and permanent human intervention. This short communication reports technical details and preliminary results of a python-based tool (AMADAR) designed to generate any Diels–Alder (DA) transition state geometry (TS) and analyze determined IRC paths in a (quasi-)automated fashion, given the product SMILES. Two modules of the package are devoted to performing, from IRC paths, reaction force analyses (RFA) and atomic (fragment) decompositions of the reaction force F and reaction force constant $$\kappa$$ . The performance of the protocol has been assessed using a dataset of 2000 DA cycloadducts retrieved from the ZINC database. The sequential location of the corresponding TSs was achieved with a success rate of 95%. RFA plots confirmed the reaction force constant $$\kappa$$ to be a good indicator of the (non)synchronicity of the associated DA reactions. Moreover, the atomic decomposition of $$\kappa$$ allows for the rationalization of the (a)synchronicity of each DA reaction in terms of contributions stemming from pairs of interacting atoms. The source code of the AMADAR tool is available on GitHub [ CMCDD/AMADAR(github.com) ] and can be used directly with minor customizations, mostly regarding the local working environment of the user.

中文翻译：

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AMADAR：一个基于python的包，用于Diels-Alder过渡态几何和IRC路径分析的大规模预测

预测过渡态几何形状是计算化学中最具挑战性的任务之一，这通常需要基于专家的知识和永久性的人工干预。这篇简短的交流报告了基于 python 的工具 (AMADAR) 的技术细节和初步结果，该工具旨在生成任何 Diels-Alder (DA) 过渡态几何 (TS) 并以（准）自动化方式分析确定的 IRC 路径，假设产品微笑。该软件包的两个模块专门用于从 IRC 路径执行反作用力分析 (RFA) 和反作用力 F 和反作用力常数 $$\kappa$$ 的原子（片段）分解。该协议的性能已使用从 ZINC 数据库中检索到的 2000 DA 环加合物的数据集进行了评估。以 95% 的成功率实现了相应 TS 的顺序定位。RFA 图证实了反作用力常数 $$\kappa$$ 是相关 DA 反应（非）同步性的良好指标。此外，$$\kappa$$ 的原子分解允许根据来自相互作用原子对的贡献来合理化每个 DA 反应的 (a) 同步性。AMADAR 工具的源代码可在 GitHub [ CMCDD/AMADAR(github.com) ] 上获得，并且可以通过少量自定义直接使用，主要是关于用户的本地工作环境。$$\kappa$$ 的原子分解允许根据来自相互作用原子对的贡献来合理化每个 DA 反应的 (a) 同步性。AMADAR 工具的源代码可在 GitHub [ CMCDD/AMADAR(github.com) ] 上获得，并且可以通过少量自定义直接使用，主要针对用户的本地工作环境。$$\kappa$$ 的原子分解允许根据来自相互作用原子对的贡献来合理化每个 DA 反应的 (a) 同步性。AMADAR 工具的源代码可在 GitHub [ CMCDD/AMADAR(github.com) ] 上获得，并且可以通过少量自定义直接使用，主要是关于用户的本地工作环境。