01 · Visão geral
Do arquivo de coordenadas
ao espectro comparativo
O workflow encadeia três domínios — mecânica quântica (Gaussian), mecânica estatística (DICE) e análise espectral (Python). A automação conecta essas camadas sem eliminar as decisões científicas.
Manual hoje
Automatizável
Semi-automatizado
Permanece científico
Geometria inicial — otimização PM3
O
.gjf inicial é submetido para otimização de baixo custo (PM3 ou HF/STO-3G). A geometria convergida é exportada como coords_optimized.xyz — porta de saída para todos os estágios seguintes.Geração de inputs em batch
A partir de
coords_optimized.xyz e templates Jinja2, o gerador cria os .gjf para cada combinação método × base × configuração (in vacuo, PCM, SP). Scripts SLURM/PBS gerados junto. Trocar método é editar o config.yaml.Cálculos Gaussian → verificação automática
Jobs submetidos com encadeamento
afterok. Após cada opt+freq, o freq_checker verifica frequências imaginárias e dispara rerun com calcfc se necessário. SP e solvente explícito são excluídos da verificação.Extração CHELPG → preparação do DICE
Cargas CHELPG extraídas dos
.log e convertidas para parâmetros Lennard-Jones (.dfr + .pot). Caixa de solvatação com condições periódicas e dice.inp montados automaticamente.Simulação Monte Carlo (DICE)
DICE roda como subprocess. Termalização e amostragem configuráveis. Se o processo quebrar, o scratch_cleaner é acionado antes de qualquer resubmissão — o cluster fica limpo para o próximo job.
Seleção da concha via RDF / MDDF
Output do DICE processado: RDF ou MDDF calculada, raio de corte configurável (padrão 2,5 Å). Moléculas dentro do corte compõem a concha exportada como
shell_N.xyz.Single points com solvente explícito
A concha alimenta
.gjf de SP para cada método, gerados pelos mesmos templates. Frequências imaginárias aqui são esperadas e não disparam reruns.Extração, scaling e tabelas
Parser lê todos os
.log via cclib: frequências, Raman/IR, SCF, ZPVE, entropia, dipolo, HOMO/LUMO, gap óptico (TD-DFT). Scaling por método aplicado automaticamente. Tabelas .xlsx e .csv para os três ambientes.Espectros comparativos
Broadening Lorentziano/Gaussiano configurável. Sobreposição dos três ambientes por método, com barras de modos vibracionais. PNG 300 dpi e SVG vetorial — sem Origin.
Tabela de atribuição vibracional
Lê
vibdisps dos mesmos .log do Passo 08 via cclib — nenhum job novo no Gaussian. Para cada modo relevante (atividade Raman > 5% do máximo), identifica os dois átomos com maior deslocamento e classifica a vibração como ν (estiramento) ou δ (deformação) pela geometria do vetor de deslocamento. Cruza com groups_<mol>.yaml — um arquivo de mapeamento átomo→grupo funcional definido uma vez por molécula. Entrega attribution_<mol>_<method>.csv com proposta de atribuição e grau de confiança por modo. O pesquisador valida linha a linha — a proposta não substitui o julgamento científico.Validação e análise das atribuições
O pesquisador parte da tabela do Passo 09b — não de uma tela em branco no GaussView. Confirma atribuições mistas, compara com a literatura para a molécula, decide quais modos discutir no texto e interpreta os shifts em termos de ligações de hidrogênio e efeitos de solvatação. A tabela validada alimenta diretamente o material suplementar.
Escrita e submissão do manuscrito
Com figuras prontas, tabelas formatadas e propriedades organizadas, o tempo do pesquisador vai inteiramente para discussão, conclusões e submissão.
02 · Organização
Estrutura de pastas
espelha o workflow
Cada pasta corresponde a um estágio. A numeração força a ordem de execução. O código reutilizável fica separado dos dados — ao aplicar o pipeline para uma nova molécula, copia-se a estrutura de dados, não o código.
filesystem — h2o_pipeline/
gerado pipeline
dado cluster
saída análise
h2o_pipeline/ — raiz: uma pasta por molécula estudada
│
├──
01_geometry/ otimização inicial de geometria
│ ├──
input/
│ │ └──
h2o.gjf gerado PM3 opt
│ ├──
output/
│ │ ├──
h2o_pm3.log dado
│ │ └──
h2o_pm3.chk dado
│ ├──
coords_optimized.xyz saída ⟶ porta de saída para estágios seguintes
│ └──
job_pm3.sh gerado
│
├──
02_gaussian_batch/ inputs em batch por método × configuração
│ ├──
HF/6-311++G(d,p)/ subpasta por método (flexível via config.yaml)
│ │ ├──
in_vacuo.gjf gerado
│ │ ├──
pcm.gjf gerado
│ │ ├──
sp.gjf gerado
│ │ └──
job.sh gerado
│ ├──
B3LYP/6-311++G(d,p)/ mesma estrutura
│ ├──
CAM-B3LYP/aug-cc-pVDZ/ mesma estrutura
│ ├──
M06-2X/6-311++G(d,p)/ mesma estrutura
│ ├──
logs/ *.log organizados após conclusão dos jobs
│ └──
chelpg/ saída ⟶ cargas CHELPG para o DICE
│
├──
03_dice/ simulação Monte Carlo
│ ├──
fortran_build/ binário separado dos dados
│ │ ├──
Makefile
│ │ └──
dice binário compilado
│ ├──
setup/
│ │ ├──
h2o.dfr gerado parâmetros do soluto
│ │ ├──
h2o.pot gerado Lennard-Jones a partir de CHELPG
│ │ └──
box.inp gerado caixa com condições periódicas
│ ├──
run/
│ │ ├──
dice.inp gerado
│ │ └──
run_dice.sh gerado
│ ├──
output_raw/
│ │ ├──
dice.out dado
│ │ ├──
cfgs/ configurações amostradas pelo MC
│ │ └──
rdf.dat dado
│ ├──
analysis/
│ │ ├──
rdf_plot.py
│ │ └──
mddf.py
│ └──
shell_selected/
│ ├──
last_config.xyz última geometria MC
│ └──
shell_N.xyz saída ⟶ porta de saída para estágio 04
│
├──
04_explicit_solvent/ SP com concha de solvatação explícita
│ ├──
HF/
│ │ ├──
sp_explicit.gjf gerado montado a partir de shell_N.xyz
│ │ ├──
sp_explicit.log dado
│ │ └──
job.sh gerado
│ ├──
B3LYP/ mesma estrutura
│ ├──
CAM-B3LYP/ mesma estrutura
│ └──
M06-2X/ mesma estrutura
│
├──
05_analysis/ parser, espectros, tabelas, propriedades
│ ├──
parser/
│ │ ├──
parser.py extração via cclib
│ │ ├──
extractor.py ZPVE · entropia · dipolo · HOMO/LUMO
│ │ └──
scaling.py aplica scaling factors por método
│ ├──
spectra/
│ │ └──
visualizer.py broadening · sobreposição · PNG/SVG
│ ├──
tables/
│ │ ├──
freq_scaled.xlsx saída
│ │ └──
modes_comparison.csv saída
│ ├──
properties/
│ │ └──
properties_summary.csv saída ZPVE · ΔH · S · μ · HOMO-LUMO · Eg
│ ├──
td_dft/
│ │ ├──
uv_vis_spectrum.py UV-Vis via TD-DFT
│ │ └──
optical_gap.csv saída
│ ├──
attributions/ módulo 09b — tabelas de atribuição vibracional
│ │ ├──
attribution_<mol>_b3lyp.csv saída
│ │ ├──
attribution_<mol>_camb3lyp.csv saída
│ │ └──
attribution_<mol>_m062x.csv saída
│ ├──
figures/ PNG 300 dpi + SVG por método
│ └──
report/
│ ├──
summary.md
│ └──
validation_notes.md
│
├──
pipeline/ código reutilizável — não misturar com dados
│ ├──
generators/
│ │ ├──
gen_inputs.py gera .gjf em batch
│ │ └──
templates/ Jinja2: opt.gjf.j2 · freq.gjf.j2 · sp.gjf.j2
│ ├──
parsers/
│ │ ├──
log_parser.py frequências · Raman · IR · energias
│ │ └──
dice_parser.py RDF · MDDF · seleção de shell
│ ├──
analysis/
│ │ ├──
spectra.py broadening · sobreposição · PNG/SVG
│ │ └──
attribution.py módulo 09b — vibdisps → proposta de atribuição
│ ├──
config/
│ │ └──
groups/ mapeamento átomo→grupo por molécula
│ │ ├──
epinefrina.yaml validação — atribuições já publicadas
│ │ └──
ldopa.yaml catecol reutilizável de EP/NP
│ ├──
utils/
│ │ ├──
freq_checker.py verifica freqs imaginárias + rerun
│ │ ├──
job_checker.py Normal termination · SCF failure
│ │ └──
scratch_cleaner.py limpeza em caso de falha de processo
│ └──
orchestrator/
│ └──
run_pipeline.py ponto de entrada único — lê config.yaml
│
├──
config.yaml TODOS os parâmetros: métodos · bases · escala · scheduler · scratch
├──
README.md
└──
requirements.txt
Princípio de design
Cada estágio tem uma "porta de saída" bem definida: coords_optimized.xyz (01→02), chelpg/ (02→03), shell_N.xyz (03→04). Nenhum estágio lê diretamente de dentro de outro — a automação entre estágios é trivial e o debugging é localizado.
03 · Parâmetros configuráveis
Flexível em métodos,
bases e escala
Toda parametrização do pipeline reside em config.yaml. Trocar de método, adicionar uma função de base, ajustar o fator de escala ou mudar o modelo de solvatação é editar esse arquivo — nenhum código precisa ser tocado.
Métodos DFT / HF
Lista configurável de métodos
O campo
methods aceita qualquer funcional reconhecido pelo Gaussian. Adicionar wB97X-D ou MP2 é incluir uma entrada na lista.
| Método | Uso típico |
|---|---|
HF | Referência histórica, scaling 0.909 |
B3LYP | Vibracional geral |
CAM-B3LYP | UV-Vis / transferência de carga |
M06-2X | Interações não-covalentes |
Funções de base
Mapeamento método → base
Cada método tem sua própria base. O mapeamento gera automaticamente a subpasta e o cabeçalho do
.gjf.
| Método | Base padrão |
|---|---|
HF | 6-311++G(d,p) |
B3LYP | 6-311++G(d,p) |
CAM-B3LYP | aug-cc-pVDZ |
M06-2X | 6-311++G(d,p) |
Fatores de escala
Scaling por método — editável
Nenhum valor está hardcoded. Atualizar com referências NIST ou Merrick et al. é editar o config.
| Método | Fator | Fonte |
|---|---|---|
HF | 0.909 | Merrick 2007 |
B3LYP | 0.967 | Merrick 2007 |
CAM-B3LYP | 0.983 | NIST |
M06-2X | 0.983 | NIST |
Solvatação
Modelo de solvente configurável
Trocar de água para etanol ou DMSO exige mudar duas linhas. Raio de corte MDDF também configurável.
| Parâmetro | Padrão |
|---|---|
solvent | water |
pcm_model | PCM | SMD | CPCM |
mddf_cutoff | 2.5 Å |
n_molecules | 1330 |
config.yaml — estrutura completa
Todos os parâmetros em um só lugar
molecule: h2o charge: 0 | multiplicity: 1 solvent: water | pcm_model: PCM # PCM | SMD | CPCM methods: # adicionar/remover aqui — sem tocar no código - name: HF | basis: 6-311++G(d,p) | scaling: 0.909 - name: B3LYP | basis: 6-311++G(d,p) | scaling: 0.967 - name: CAM-B3LYP | basis: aug-cc-pVDZ | scaling: 0.983 - name: M06-2X | basis: 6-311++G(d,p) | scaling: 0.983 freq_check: max_cycles: 3 skip_stages: [sp, sp_explicit, explicit] dice: n_steps_thermalization: 80000 | n_steps_sampling: 80000 n_molecules_solvent: 1330 | mddf_cutoff: 2.5 scheduler: slurm # slurm | pbs | local memory: "8GB" | nproc: 8 | walltime: "12:00:00" slurm_partition: short scratch: base_dir: /scratch/$USER/ cleanup_on_fail: true keep_chk: false # .chk são grandes — remover após extração notify_email: "" # opcional: alerta em caso de falha attribution: # módulo 09b — tabela de atribuição vibracional enabled: true # false desativa sem remover o módulo raman_threshold: 0.05 # fração do pico máximo para filtrar modos groups_file: pipeline/config/groups/ldopa.yaml # output: 05_analysis/attributions/attribution_<mol>_<method>.csv
04 · Decisões de design
A lógica por trás
de cada escolha
O pipeline não é uma sequência de scripts colados — cada decisão de implementação tem uma razão técnica ou científica.
🔧
Templates Jinja2 para .gjf
Em vez de scripts que constroem strings, os inputs são gerados por templates parametrizados. Trocar rota, keywords ou modelo de cavidade é editar o template — não o código. Um template por tipo:
opt.gjf.j2, freq.gjf.j2, sp.gjf.j2.📍
XYZ como porta de saída
A geometria é sempre exportada como
.xyz puro, não como .chk. O .chk é binário e depende da versão exata do Gaussian. O .xyz é portável, versionável no git e abre em qualquer visualizador.🧱
Fortran do DICE intocado
O núcleo Monte Carlo permanece em Fortran — necessário para ~1330 moléculas com condições periódicas. Python atua como orquestrador: prepara, invoca como
subprocess, processa. Não há ganho em reescrever o núcleo.📊
cclib como parser agnóstico
A
cclib lê Gaussian, ORCA, NWChem e outros com a mesma API. Adicionar suporte a ORCA no futuro não exige reescrever os parsers. Frequências, Raman, IR, ZPVE, HOMO/LUMO e TD-DFT cobertos nativamente.⛓
Encadeamento afterok
O freq_checker e o orquestrador são submetidos como dependências do job principal. Se detecta problema, submete o rerun — que dispara novo checker. A cadeia se propaga até
max_cycles.📁
pipeline/ separado dos dados
O código fica em
pipeline/, os dados em 01_ a 05_. Para uma nova molécula, copia-se a estrutura de dados e ajusta o config.yaml — o código não é duplicado nem modificado.MDDF vs RDF
A MDDF é preferida à RDF clássica para moléculas com múltiplos sítios de interação porque usa a menor distância entre qualquer par de átomos soluto-solvente — não a distância entre centros de massa. Essencial para moléculas com grupos funcionais em regiões distintas da estrutura.
05 · Orquestração e controle
Cluster sempre trabalhando,
nunca sobrecarregado
A estratégia garante que o computador institucional esteja sempre ocupado com o próximo job disponível, mas que nunca mais de um estágio pesado rode simultaneamente — o gargalo é controlado por dependências de jobs, não por supervisão manual.
⛓
Encadeamento por dependência (afterok)
Cada job submete o próximo como dependência condicional — o job seguinte só entra na fila quando o anterior termina com sucesso. Se o job falhar, a cadeia para automaticamente.
afterok — continua somente em sucessoafternotok — aciona tratamento de falhaafterany — aciona limpeza de scratch sempre
📋
Estados de job monitorados
COMPLETED→ dispara próxima etapa
RUNNINGaguardando — sem ação
PENDINGna fila — sem ação
FAILED→ limpeza scratch + alerta
TIMEOUT→ limpeza scratch + alerta
CANCELLED→ limpeza scratch
🔁
Cadeia completa de submissão — exemplo com HF in vacuo
# 1. Submete o cálculo principal
JID_CALC=$(sbatch --parsable job_HF_in_vacuo.sh)
# 2. freq_checker roda após sucesso
JID_CHECK=$(sbatch --parsable --dependency=afterok:$JID_CALC run_freq_checker.sh)
# 3. Limpeza de scratch roda SEMPRE (sucesso ou falha)
JID_CLEAN=$(sbatch --parsable --dependency=afterany:$JID_CALC scratch_cleaner.sh)
# 4. Próxima etapa só após checker OK
JID_NEXT=$(sbatch --parsable --dependency=afterok:$JID_CHECK prepare_dice.sh)
# 5. Tratamento de falha
sbatch --dependency=afternotok:$JID_CALC handle_failure.sh
Gargalo controlado
O cluster tem recursos compartilhados. A cadeia afterok garante que o estágio 03 (DICE, pesado em memória e I/O) só seja submetido depois que todos os jobs do estágio 02 terminaram com sucesso. O pesquisador não precisa supervisionar — o scheduler controla a ordem.
Limpeza de scratch em caso de falha
O /scratch do cluster é rápido mas finito e compartilhado. Jobs interrompidos deixam arquivos temporários grandes (.chk, Gau-*, arquivos de restart do DICE) que ocupam espaço e podem corromper reruns. O scratch_cleaner.py cuida disso automaticamente.
🔍
Detecta diretório de scratch
Lê
$SCRATCH_DIR do ambiente ou do config.yaml. Identifica o subdiretório pelo $SLURM_JOB_ID passado como argumento.📦
Salva o que é recuperável
Antes de apagar: copia o
.log parcial e o último .chk (se configurado) para o diretório de output do projeto. Podem conter geometria útil para resubmissão manual.🗑
Remove temporários
Apaga:
Gau-*, *.rwf, *.d2e, *.int, *.skr, restarts do DICE (*.rst, cfgs/ parciais). Mantém .log e .gjf originais.📝
Registra no relatório
Grava no
pipeline_events.log: timestamp, job ID, estágio, motivo da falha (FAILED / TIMEOUT / CANCELLED) e arquivos removidos.🔔
Alerta por e-mail (opcional)
Se
notify_email estiver no config.yaml, envia um resumo com nome do job, estágio e link para o log de eventos via mail.✅
Cluster liberado
Scratch limpo. Estado do pipeline gravado no log — retomar é ler o último evento e resubmeter a partir daquele estágio.
# scratch_cleaner.py — chamado via job SLURM ou diretamente
python scratch_cleaner.py \
--job_id $SLURM_JOB_ID \
--stage 02_gaussian_batch/HF/in_vacuo \
--reason FAILED \
--save_partial_log
# script de limpeza encadeado automaticamente (afterany)
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=scratch_clean
#SBATCH --dependency=afterany:$JID_CALC
#SBATCH --time=00:05:00
# detecta o estado do job pai e passa como argumento
STATE=$(sacct -j $PARENT_JID --format=State --noheader | head -1 | xargs)
python pipeline/utils/scratch_cleaner.py \
--job_id $PARENT_JID \
--config config.yaml \
--reason $STATE
Atenção — scratch vs. projeto
Nunca salvar dados permanentes no scratch. O diretório /scratch pode ser limpo pela administração sem aviso. Todos os .log, .xyz e saídas de análise devem ser escritos diretamente no diretório do projeto ou copiados pelo próprio job antes de terminar.
06 · Controle de qualidade
Verificador de frequências
imaginárias — freq_checker
Uma frequência negativa num cálculo de frequências (não SP) indica que a geometria não convergiu para um mínimo real — o sistema está num ponto de sela. O freq_checker.py automatiza a detecção e a correção.
freq_checker.py — lógica de execução
pipeline/utils/freq_checker.py
max_cycles configurável
Job opt+freq termina — cálculo de frequências concluído pelo Gaussian
Verifica
Normal termination no .log — se ausente, status error imediatoEstágio SP ou explícito? → pula. Frequências imaginárias são esperadas nesses sistemas — verificar causaria reruns sem sentido.
Nenhuma frequência negativa → status OK. Cadeia continua para o próximo estágio.
Frequências negativas encontradas → extrai última Standard orientation como
geometry_cycleN.xyz. Salvo para inspeção antes de qualquer resubmissão.Gera novo .gjf com
opt=(calcfc,maxcycles=100). O calcfc força cálculo analítico das constantes de força — estratégia padrão para pontos de sela.Submete o rerun ao scheduler. Novo checker encadeado como
afterok do rerun.Limite de ciclos atingido → status
max_cycles. Relatório JSON gerado, log de erro visível. Ação manual necessária.Por que calcfc e não reotimizar direto?
Sem constantes de força analíticas, o otimizador Berny usa uma hessiana aproximada que pode ser ruim próximo a um ponto de sela — e continuar descendo pelo mesmo caminho errado. O calcfc constrói uma hessiana correta antes de qualquer passo, aumentando muito a probabilidade de convergir para o mínimo real.
# verificação de um .log específico
python freq_checker.py \
--log 02_gaussian_batch/HF/in_vacuo.log \
--method HF \
--stage in_vacuo \
--max_cycles 3
# todos os métodos × estágios de uma vez
python freq_checker.py --check_all --max_cycles 3
# dry run — simula sem submeter
python freq_checker.py --check_all --dry_run
# encadeamento — checker dispara automaticamente após o job
JID=$(sbatch --parsable job_hf_in_vacuo.sh)
sbatch --dependency=afterok:$JID run_freq_checker.sh
Estágios verificados vs. ignorados
O checker verifica in vacuo e PCM. Ignora automaticamente sp, sp_explicit e explicit — frequências imaginárias nesses estágios são consequência esperada da construção do sistema, não um erro de otimização.
07 · Atribuição vibracional
Módulo 09b —
proposta automática de atribuição
O Passo 09b lê os mesmos .log já produzidos no Passo 08 e entrega uma tabela de atribuição vibracional por método — sem nenhum job novo no Gaussian. O pesquisador parte de uma proposta preenchida, não de uma tela em branco no GaussView.
Por que este módulo existe
A banca de defesa identificou ausência de atribuições sistemáticas para três das seis moléculas estudadas — a crítica foi à falta de processo repetível, não à incapacidade de fazer a análise. Este módulo torna a atribuição parte do pipeline: assim como o broadening já é automático, a proposta inicial de atribuição também passa a ser gerada automaticamente.
attribution.py — lógica de execução
pipeline/analysis/attribution.py
nenhum job Gaussian adicional
Lê
vibdisps via cclib — deslocamentos atômicos [n_modos × n_átomos × 3] dos .log do Passo 08. Nenhum dado novo é requerido.Filtra modos relevantes — mantém apenas modos com atividade Raman acima de
raman_threshold × max(vibramans). Padrão: 5% do máximo.Identifica par dominante — para cada modo, encontra os dois átomos com maior norma de deslocamento. Esses são os átomos que "lideram" a vibração.
Classifica tipo de vibração — calcula a componente do deslocamento relativo ao longo do vetor de ligação entre o par dominante. Razão > 0.6 →
ν (estiramento); abaixo → δ (deformação).Cruza com
groups_<mol>.yaml — mapeia índices atômicos do par dominante para o grupo funcional correspondente (catecol, amina, anel aromático, etc.).Atribui grau de confiança — alta quando um par único domina (>80% do deslocamento total); média quando há contribuição secundária relevante; baixa para modos muito misturados.
Gera
attribution_<mol>_<method>.csv — uma linha por modo relevante com: número do modo, frequências vácuo/PCM/explícito, shifts, tipo de vibração, grupo funcional e confiança.Formato do groups_<mol>.yaml
Definido uma vez por molécula
Mapeia índices atômicos do
.xyz para grupos funcionais. O catecol de L-DOPA é reutilizável diretamente da epinefrina.
grupos:
catecol_OH_1: [1, 2]
catecol_OH_2: [3, 4]
anel_aromatico: [5, 6, 7, 8, 9, 10]
amina: [11, 12, 13]
acido_carboxilico: [14, 15, 16]
Formato do CSV de saída
attribution_ldopa_b3lyp.csv
Cada linha é um modo relevante. Colunas: modo, freq_vac, freq_pcm, freq_exp, shift_pcm, shift_exp, átomo_1, átomo_2, tipo_vibr, grupo_funcional, confiança. Importável como tabela de material suplementar.
| modo | freq_vac | shift_pcm | tipo | grupo | conf. |
|---|---|---|---|---|---|
| 24 | 852.1 | −7.8 | δ(C−H) | anel aromático | alta |
| 31 | 1302.5 | −13.4 | ν(C−O) | catecol | média |
O que permanece humano
O módulo propõe — o pesquisador decide
| Tarefa | Por quê permanece humana |
|---|---|
| Confirmar atribuições mistas | Requer inspeção visual no GaussView para modos com contribuição distribuída entre vários átomos |
| Comparar com literatura | Julgamento científico — qual referência usar, quais discrepâncias são relevantes |
| Selecionar quais modos discutir | Depende do argumento do artigo, não apenas da atividade espectral |
| Interpretar shifts em termos de HB | Requer análise estrutural do cluster MC — informação fora do escopo do .log |
# rodar atribuição para todos os métodos de uma molécula
python pipeline/analysis/attribution.py \
--logs 05_analysis/parser/ \
--groups pipeline/config/groups/ldopa.yaml \
--output 05_analysis/attributions/ \
--threshold 0.05
# validação contra dados publicados de EP/NP (teste de qualidade)
python pipeline/analysis/attribution.py \
--logs epinefrina/05_analysis/parser/ \
--groups pipeline/config/groups/epinefrina.yaml \
--validate epinefrina_atribuicoes_publicadas.csv
# via orquestrador (roda automaticamente após o Passo 09)
# config.yaml: attribution.enabled: true
python pipeline/orchestrator/run_pipeline.py --from 09b
Estratégia de validação recomendada
Antes de aplicar a L-DOPA, rodar o módulo contra os dados já publicados de EP/NP e comparar com as atribuições feitas manualmente no artigo. Se a concordância for alta, o módulo está calibrado. O catecol de L-DOPA é estruturalmente idêntico ao de EP — o epinefrina.yaml cobre metade do mapeamento necessário.