GX Spectra Library: spettri di riferimento IR, UV/Vis e NMR su Debian, guida completa

Dalla pagina Releases si scaricano il pacchetto e il file SHA256SUMS; il controllo dell’impronta prima dell’installazione garantisce che il file sia quello pubblicato:

sha256sum -c --ignore-missing SHA256SUMS
# gx-spectra-library_0.1.1-2_all.deb: OK
sudo apt install ./gx-spectra-library_0.1.1-2_all.deb

L’impronta pubblicata della versione 0.1.1-2 è 9c2e43dd5cc357db2bc45ea5f46bc09cf2f6885839c91ee13ffe3284fe7b5887. Il ./ davanti al nome è necessario: senza, APT cerca un pacchetto con quel nome nei repository invece del file locale.

Il pacchetto Debian salva la biblioteca in $XDG_DATA_HOME/gx-spectra-library e, se la variabile non è impostata, in ~/.local/share/gx-spectra-library (lo script packaging/build_deb.py sostituisce in questo senso la cartella dati del sorgente). Per provare il programma senza toccare la propria biblioteca, come è stato fatto per le schermate, basta indicare una cartella temporanea:

XDG_DATA_HOME="$HOME/prova-spettri" LANGUAGE=en gx-spectra-library

• al primo avvio, se il catalogo non esiste ancora, il pacchetto copia l’eventuale biblioteca della vecchia versione autonoma da ~/spettri senza modificarla;
• dal sorgente (git clone, poi ./installa_ambiente.sh e ./avvia_spettri.sh) il programma usa un ambiente virtuale con la dipendenza jcamp da pip e tiene catalogo e dati nella cartella del sorgente (catalogo.sqlite3 e data/), non nella cartella XDG;
• il repository contiene 16 test automatici offline (tests.py, tests_i18n.py): PYTHONPATH=packaging/vendor python3 -m unittest tests tests_i18n li esegue senza rete; nella nostra prova sono passati tutti e 16.

Il codice è in backend.py. Ogni ricerca è una singola interrogazione, non una scansione massiva delle banche dati:

• il servizio di nmrshiftdb2 si chiama search or predict: se il composto non ha uno spettro archiviato restituisce una predizione. Il programma la riconosce dall’assenza dell’identificativo dello spettro (o da un programma di calcolo nei metadati) e la nasconde a meno che non sia attiva Include predicted NMR; anche gli spettri archiviati sono etichettati «experimental origin unverified»;
• ogni richiesta dichiara l’agente GX-SpectraLibrary/0.1, ha tempi limite di 8 s per la connessione e 22 s per la lettura e rifiuta risposte oltre 12 MB per spettro (3 MB per la pagina NIST, 4 MB per la risposta NMR);
• per la risoluzione dei nomi la notazione SMILES (Weininger 1988, doi:10.1021/ci00057a005) e PubChem (Kim et al. 2023, doi:10.1093/nar/gkac956) servono solo a identificare la struttura; nmrshiftdb2 è descritto in Steinbeck, Krause e Kuhn (2003, doi:10.1021/ci0341363) e Steinbeck e Kuhn (2004, doi:10.1016/j.phytochem.2004.08.027), il WebBook in Linstrom e Mallard (2001, doi:10.1021/je000236i).

Le 29 voci IR del benzene sono 29 registrazioni diverse (fase, cella, strumento, digitalizzazione), non duplicati: la descrizione di ciascuna riporta le condizioni ed è la prima cosa da leggere prima di scegliere.

JCAMP-DX è il formato testuale standard per lo scambio di spettri IR (McDonald e Wilks 1988, doi:10.1366/0003702884428734), poi esteso all’NMR (Davies e Lampen 1993, doi:10.1366/0003702934067874). Le intestazioni ##CHIAVE=valore descrivono il dato; i valori sono spesso compressi (forme SQZ, DIF, DUP) e moltiplicati per XFACTOR e YFACTOR: per questo il programma usa un lettore dedicato, il modulo jcamp di Nathan Hagen, licenza MIT. Le intestazioni del file scaricato in questo percorso:

Lo script ir_bands.py (nell’archivio in fondo all’articolo) legge il CSV esportato al passo 08, calcola l’assorbanza A = −log₁₀T e ne elenca i massimi più intensi; su questo spettro:

#!/usr/bin/env python3
# SPDX-License-Identifier: GPL-3.0-or-later
"""Absorbance and strongest bands from an IR transmittance CSV exported by GX Spectra Library.

Reads the two-column CSV (comment lines starting with #, header x,y), converts
transmittance to absorbance A = -log10(T) and lists the N strongest local
maxima of A that are separated by at least --min-sep cm-1. Optionally writes
the absorbance CSV (never overwriting an existing file). The values are those
of the source file: check its YUNITS before applying the conversion.
Bands with T below 0.001 are flagged as saturated: their absorbance is
limited by the 1e-6 floor used here and has no quantitative meaning.

Usage: python3 ir_bands.py benzene_IR_export.csv [--n 8] [--min-sep 40] [--out absorbance.csv]
"""
import argparse, csv, math, os, sys

ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__.split("\n")[0])
ap.add_argument("csv")
ap.add_argument("--n", type=int, default=8)
ap.add_argument("--min-sep", type=float, default=40.0)
ap.add_argument("--out")
a = ap.parse_args()
x, t = [], []
with open(a.csv, encoding="utf-8") as f:
    for row in csv.reader(line for line in f if not line.startswith("#")):
        try:
            x.append(float(row[0])); t.append(float(row[1]))
        except (ValueError, IndexError):
            continue          # header line "x,y"
if max(t) > 1.5:
    sys.exit("values above 1.5: not a 0-1 transmittance; check the units of the source")
A = [-math.log10(max(v, 1e-6)) for v in t]
peaks = [i for i in range(1, len(A) - 1) if A[i] >= A[i - 1] and A[i] > A[i + 1]]
peaks.sort(key=lambda i: A[i], reverse=True)
chosen = []
for i in peaks:
    if all(abs(x[i] - x[j]) >= a.min_sep for j in chosen):
        chosen.append(i)
    if len(chosen) == a.n:
        break
print(f"{len(x)} points, {min(x):g}-{max(x):g} cm-1, T from {min(t):.4f} to {max(t):.4f}")
print(f"{'cm-1':>8s} {'T':>8s} {'A':>8s}")
sat = 1e-3
for i in sorted(chosen, key=lambda i: x[i], reverse=True):
    print(f"{x[i]:8.1f} {t[i]:8.4f} {A[i]:8.4f}" + ("  saturated (T < 0.001): A not quantitative" if t[i] < sat else ""))
if a.out:
    if os.path.exists(a.out):
        sys.exit(f"{a.out} exists: refusing to overwrite")
    with open(a.out, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        f.write("# absorbance A = -log10(T) computed from " + os.path.basename(a.csv) + "\n")
        w = csv.writer(f); w.writerow(["wavenumber_cm-1", "absorbance"])
        w.writerows(zip(x, (f"{v:.6g}" for v in A)))
    print("written", a.out)

$ python3 ../ir_bands.py benzene_IR_export.csv --n 8 --min-sep 40 --out benzene_IR_absorbance.csv
3343 points, 452-3794 cm-1, T from 0.0000 to 0.8868
    cm-1        T        A
  3092.0   0.2122   0.6733
  3048.0   0.1027   0.9884
  2932.0   0.6623   0.1789
  1949.0   0.6921   0.1598
  1821.0   0.6244   0.2045
  1488.0   0.3231   0.4907
  1041.0   0.3963   0.4020
   673.0   0.0000   6.0000  saturated (T < 0.001): A not quantitative
written benzene_IR_absorbance.csv
[exit 0]
$ head -4 benzene_IR_absorbance.csv
# absorbance A = -log10(T) computed from benzene_IR_export.csv
wavenumber_cm-1,absorbance
452.0,0.0561594
453.0,0.0561594
[exit 0]
$ python3 ../ir_bands.py benzene_IR_export.csv --out benzene_IR_absorbance.csv
3343 points, 452-3794 cm-1, T from 0.0000 to 0.8868
    cm-1        T        A
  3092.0   0.2122   0.6733
  3048.0   0.1027   0.9884
  2932.0   0.6623   0.1789
  1949.0   0.6921   0.1598
  1821.0   0.6244   0.2045
  1488.0   0.3231   0.4907
  1041.0   0.3963   0.4020
   673.0   0.0000   6.0000  saturated (T < 0.001): A not quantitative
benzene_IR_absorbance.csv exists: refusing to overwrite
[exit 1]

Il benzene (D_6h) ha quattro fondamentali attive in IR, nelle regioni di 3050 (stiramento C–H, insieme alla banda a 3092 cm⁻¹), 1484, 1038 e 673 cm⁻¹ (deformazione C–H fuori dal piano) secondo le tabelle di Shimanouchi (1972, doi:10.6028/NBS.NSRDS.39); i massimi trovati cadono a 3048, 1488, 1041 e 673 cm⁻¹. Le bande a 1949 e 1821 cm⁻¹ sono combinazioni tipiche degli aromatici. La banda a 673 cm⁻¹ arriva a trasmittanza zero: è saturata, e la sua assorbanza non ha valore quantitativo.

Il benzene ha tre transizioni π→π* note: una debole intorno a 254 nm (¹B_2u, con la tipica struttura vibronica), una intorno a 200 nm (¹B_1u) e una molto intensa intorno a 180 nm (¹E_1u). Il record NIST va da 162,4 a 207,0 nm: contiene la banda a 180 nm, con il massimo log ε = 4,84 a 177,8 nm (ε ≈ 6,9·10⁴ L mol⁻¹ cm⁻¹), e il fianco di quella a 200 nm (log ε ≈ 3,3 a 200 nm), ma non la banda a 254 nm, la più usata nelle misure di routine. Le intestazioni indicano come origine l’Institute of Energy Problems of Chemical Physics dell’Accademia russa delle scienze; per il benzene in fase vapore nell’ultravioletto da vuoto un riferimento classico è Pantos, Philis e Bolovinos (1978, doi:10.1016/0022-2852(78)90041-3).

L’ordinata è il logaritmo decimale del coefficiente di estinzione molare. Per confrontarla con la traccia di uno spettrofotometro va riportata in assorbanza con la legge di Beer–Lambert, A = ε·c·l, conoscendo concentrazione molare c e cammino ottico l; ad esempio con c = 10⁻⁵ mol/L e l = 1 cm, a 177,8 nm si avrebbe A ≈ 0,69. Al contrario, uno spettro in assorbanza diventa log ε solo dividendo per c·l. Sotto 190 nm l’ossigeno e quasi tutti i solventi assorbono: i dati di questa regione richiedono strumenti sotto vuoto o in gas inerte.

Il file scaricato per l’¹H è questo, completo:

##TITLE=SPECTRUM
##JCAMP-DX=5.01
##DATATYPE=NMR PEAK TABLE
##DATACLASS=PEAK TABLE
##.OBSERVENUCLEUS=1H
##.OBSERVEFREQUENCY=60.0
##XUNITS=PPM
##YUNITS=ARBITRARY UNITS
##NPOINTS=1
##PEAKTABLE=(XY..XY)
7.230000019073486,7.230000019073486
##END=

• la tabella dei picchi riporta come «intensità» lo stesso valore dello spostamento (Y = X): non è un’intensità, ed è il motivo per cui il programma disegna barre di altezza fissa (il commento nel codice lo dice esplicitamente);
• la frequenza di osservazione è 60 MHz, quella di uno strumento a onda continua d’epoca; nel record ¹³C vale 0,0, cioè non dichiarata;
• il solvente non è nel file ma nei metadati del catalogo (dalla risposta XML del servizio): tetraclorometano per l’¹H, CDCl₃ per il ¹³C. Lo ZIP lo conserva nel manifest.json, il CSV no.

Lo spostamento chimico dipende dal solvente e dal riferimento: le tabelle di Gottlieb, Kotlyar e Nudelman (1997, doi:10.1021/jo971176v) e di Fulmer et al. (2010, doi:10.1021/om100106e) riportano per il benzene in CDCl₃ 7,36 ppm (¹H) e 128,37 ppm (¹³C). Il valore 7,23 ppm del record, in CCl₄ e a 60 MHz, e 128,5 ppm per il ¹³C sono coerenti entro le differenze di solvente e di epoca, ma mostrano perché la condizione va sempre riportata insieme al numero.

Il catalogo è una sola tabella spectra con le colonne uid, source, kind, compound, cas, detail, url, filename, nmr_status, metadata, created. Alcuni dettagli utili:

• uid sono i primi 24 caratteri esadecimali dello SHA-256 di «fonte|tecnica|URL»: scaricare di nuovo lo stesso record aggiorna la riga esistente invece di duplicarla;
• il file si chiama <composto>_<tecnica>_<uid[:8]>.jdx e viene scritto prima come .tmp e poi rinominato, così un’interruzione non lascia file troncati;
• in metadata (JSON) ci sono lo SHA-256 del file (lo standard è il FIPS 180-4, doi:10.6028/NIST.FIPS.180-4), la dimensione in byte, la pagina NIST o, per l’NMR, SMILES, CID, identificativo dello spettro e solvente.

catalogue_audit.py apre il catalogo in sola lettura e ricalcola l’impronta di ogni file: è il controllo da fare prima di usare la biblioteca per un lavoro quantitativo o dopo averla copiata su un altro computer.

#!/usr/bin/env python3
# SPDX-License-Identifier: GPL-3.0-or-later
"""Audit a GX Spectra Library catalogue: list every record and re-check the SHA-256 of its file.

Reads catalogo.sqlite3 read-only and, for every row, recomputes the SHA-256
of the stored JCAMP-DX file and compares it with the value written at
download time (metadata.sha256). Nothing is modified.

Usage: python3 catalogue_audit.py [LIBRARY_DIR]
       (default: $XDG_DATA_HOME/gx-spectra-library or ~/.local/share/gx-spectra-library)
"""
import hashlib, json, os, sqlite3, sys
from pathlib import Path

base = Path(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else \
    Path(os.environ.get("XDG_DATA_HOME") or Path.home() / ".local" / "share") / "gx-spectra-library"
db = base / "catalogo.sqlite3"
if not db.is_file():
    sys.exit(f"catalogue not found: {db}")
con = sqlite3.connect(f"file:{db}?mode=ro", uri=True)
rows = con.execute("SELECT uid, source, kind, compound, cas, filename, url, metadata, created "
                   "FROM spectra ORDER BY created").fetchall()
bad = 0
print(f"{len(rows)} records in {db}")
for uid, source, kind, compound, cas, filename, url, meta, created in rows:
    meta = json.loads(meta or "{}")
    path = base / filename
    if not path.is_file():
        state, bad = "MISSING FILE", bad + 1
    else:
        digest = hashlib.sha256(path.read_bytes()).hexdigest()
        state = "OK" if digest == meta.get("sha256") else "HASH MISMATCH"
        bad += state != "OK"
    print(f"{state:13s} {kind:8s} {source:12s} {compound:10s} {cas or '-':9s} {filename}")
    print(f"{'':13s} {meta.get('dimensione_byte', '?')} bytes, {created}, {url[:90]}")
sys.exit(1 if bad else 0)

Eseguito sul catalogo dimostrativo della guida:

$ python3 ../catalogue_audit.py gx-spectra-library
5 records in gx-spectra-library/catalogo.sqlite3
OK            IR       NIST         Benzene    71-43-2   data/IR/Benzene_IR_c92c9880.jdx
              32255 bytes, 2026-11-01T11:43:45+01:00, https://webbook.nist.gov/cgi/cbook.cgi?JCAMP=C71432&Index=1&Type=IR
OK            UV/Vis   NIST         Benzene    71-43-2   data/UV_Vis/Benzene_UV_Vis_cb758131.jdx
              6644 bytes, 2026-11-01T11:43:45+01:00, https://webbook.nist.gov/cgi/cbook.cgi?JCAMP=C71432&Index=0&Type=UVVis
OK            NMR 1H   nmrshiftdb2  benzene    -         data/NMR_1H/benzene_NMR_1H_d4aa46e0.jdx
              254 bytes, 2026-11-01T11:43:46+01:00, https://nmrshiftdb.nmr.uni-koeln.de/NmrshiftdbServlet/nmrshiftdbaction/searchorpredict/smi
OK            NMR 13C  nmrshiftdb2  benzene    -         data/NMR_13C/benzene_NMR_13C_32ac5c67.jdx
              230 bytes, 2026-11-01T11:43:46+01:00, https://nmrshiftdb.nmr.uni-koeln.de/NmrshiftdbServlet/nmrshiftdbaction/searchorpredict/smi
OK            IR       Locale       benzene_IR_export -         data/IR/benzene_IR_export_IR_3016be87.jdx
              42687 bytes, 2026-11-01T11:43:51+01:00, file-import://21f9ce427cfa49f351ba5c2c264909f1229f3caa9f97daf4c8f77fd26eede2e2
[exit 0]

Il file ha cinque righe di commento con #, una riga d’intestazione x,y e poi i dati, con il punto decimale e la virgola come separatore. Viene esportato solo il primo record selezionato. In Python con NumPy:

import numpy as np
x, y = np.loadtxt("benzene_IR_export.csv", delimiter=",", comments="#", skiprows=6, unpack=True)
print(len(x), x.min(), x.max())     # 3343 452.0 3794.0

In skiprows NumPy conta anche le righe di commento: 5 commenti più l’intestazione fanno 6. In Octave dlmread("benzene_IR_export.csv", ",", 6, 0) salta le stesse sei righe; GX-TXT e i fogli di calcolo accettano il file come CSV con intestazione. Nel CSV le righe di commento riportano l’URL ma non lo stato fisico né la risoluzione: per un confronto quantitativo vanno annotati a parte, o si usa il JCAMP.

Il manifest.json contiene, per ogni spettro, l’intero record di catalogo (fonte, tecnica, URL, solvente, SMILES, impronta SHA-256 e dimensione) e il percorso del file nell’archivio. verify_zip.py ricalcola le impronte e segnala file mancanti, alterati o non elencati:

#!/usr/bin/env python3
# SPDX-License-Identifier: GPL-3.0-or-later
"""Check a ZIP exported by GX Spectra Library against its manifest.json.

For every spectrum listed in the manifest, the file in the archive is hashed
(SHA-256) and compared with the hash recorded in the catalogue at download
time; files present in the archive but absent from the manifest are reported.

Usage: python3 verify_zip.py collection.zip
"""
import hashlib, json, sys, zipfile

if len(sys.argv) != 2:
    sys.exit(__doc__)
with zipfile.ZipFile(sys.argv[1]) as z:
    manifest = json.loads(z.read("manifest.json"))
    names = set(z.namelist()) - {"manifest.json"}
    print(f"{manifest['application']}, created {manifest['created']}: {len(manifest['spectra'])} spectra")
    bad = 0
    for s in manifest["spectra"]:
        arc = s["file_in_archive"]
        names.discard(arc)
        digest = hashlib.sha256(z.read(arc)).hexdigest()
        ok = digest == s["metadata"].get("sha256")
        bad += not ok
        print(f"{'OK ' if ok else 'BAD'} {s['kind']:8s} {s['source']:12s} {arc}")
        print(f"    {s['url']}")
    for extra in sorted(names):
        print(f"NOT IN MANIFEST {extra}")
        bad += 1
sys.exit(1 if bad else 0)

$ python3 ../verify_zip.py benzene_reference_spectra.zip
GX Spectra Library, created 2026-11-01T10:43:50.405573+00:00: 4 spectra
OK  NMR 1H   nmrshiftdb2  spectra/NMR_1H/benzene_NMR_1H_d4aa46e0.jdx
    https://nmrshiftdb.nmr.uni-koeln.de/NmrshiftdbServlet/nmrshiftdbaction/searchorpredict/smiles/C1%3DCC%3DCC%3DC1/spectrumtype/1H/format/jcamp
OK  NMR 13C  nmrshiftdb2  spectra/NMR_13C/benzene_NMR_13C_32ac5c67.jdx
    https://nmrshiftdb.nmr.uni-koeln.de/NmrshiftdbServlet/nmrshiftdbaction/searchorpredict/smiles/C1%3DCC%3DCC%3DC1/spectrumtype/13C/format/jcamp
OK  IR       NIST         spectra/IR/Benzene_IR_c92c9880.jdx
    https://webbook.nist.gov/cgi/cbook.cgi?JCAMP=C71432&Index=1&Type=IR
OK  UV/Vis   NIST         spectra/UV_Vis/Benzene_UV_Vis_cb758131.jdx
    https://webbook.nist.gov/cgi/cbook.cgi?JCAMP=C71432&Index=0&Type=UVVis
[exit 0]

Il manifest dichiara anche che esportare i file non cambia i diritti d’uso delle banche dati di origine: lo ZIP è uno strumento di tracciabilità, non una licenza.

L’importazione di un CSV crea un JCAMP minimo: ##DATA TYPE=XY DATA, ##XUNITS=ARBITRARY UNITS, ##YUNITS=ARBITRARY UNITS e una tabella (XY..XY); la fonte diventa «Locale» e l’URL file-import:// seguito dallo SHA-256 dei dati. roundtrip_check.py confronta i due file con lo stesso lettore del programma:

#!/usr/bin/env python3
# SPDX-License-Identifier: GPL-3.0-or-later
"""Compare an original JCAMP-DX file with its CSV round trip: numbers and headers.

Uses the same reader as GX Spectra Library (spectrum_io.load_spectrum, run it
from the source checkout or set PYTHONPATH to it) to decode both files, then
reports the number of points, the largest difference in X and Y and the
JCAMP headers that the re-imported file no longer carries.

Usage: PYTHONPATH=/path/to/gx-spectra-library:/path/to/gx-spectra-library/packaging/vendor \\
       python3 roundtrip_check.py original.jdx reimported.jdx [--kind IR]
"""
import argparse
from spectrum_io import load_spectrum

ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__.split("\n")[0])
ap.add_argument("original"); ap.add_argument("reimported"); ap.add_argument("--kind", default="IR")
a = ap.parse_args()
x1, y1, h1, m1 = load_spectrum(a.original, a.kind)
x2, y2, h2, m2 = load_spectrum(a.reimported, a.kind)
print(f"points: {len(x1)} original, {len(x2)} re-imported")
if len(x1) == len(x2):
    print(f"max |dX| = {abs(x1 - x2).max():.3g}, max |dY| = {abs(y1 - y2).max():.3g}")
for key in ("XUNITS", "YUNITS", "DATA TYPE", "STATE", "RESOLUTION", "ORIGIN", "OWNER"):
    print(f"{key:11s} original: {h1.get(key, '-')!s:45.45s} re-imported: {h2.get(key, '-')}")
lost = sorted(set(h1) - set(h2))
print(f"{len(lost)} headers of the original are absent after the round trip:", ", ".join(lost))

$ PYTHONPATH=../../repo:../../repo/packaging/vendor python3 ../roundtrip_check.py gx-spectra-library/data/IR/Benzene_IR_c92c9880.jdx gx-spectra-library/data/IR/benzene_IR_export_IR_3016be87.jdx --kind IR
points: 3343 original, 3343 re-imported
max |dX| = 0, max |dY| = 0
XUNITS      original: 1/CM                                          re-imported: ARBITRARY UNITS
YUNITS      original: TRANSMITTANCE                                 re-imported: ARBITRARY UNITS
DATA TYPE   original: INFRARED SPECTRUM                             re-imported: XY DATA
STATE       original: GAS (70 mmHg, N2 ADDED, TOTAL PRESSURE 600 mm re-imported: -
RESOLUTION  original: 2                                             re-imported: -
ORIGIN      original: DOW CHEMICAL COMPANY                          re-imported: -
OWNER       original: Copyright (C) 1987 by the Coblentz Society    re-imported: -
26 headers of the original are absent after the round trip: $NIST IMAGE, $NIST SOURCE, CAS REGISTRY NO, CLASS, DATA PROCESSING, DATE, FIRSTX, FIRSTY, INSTRUMENT PARAMETERS, LASTX, MAXX, MAXY, MINX, MINY, MOLFORM, ORIGIN, OWNER, PATH LENGTH, RESOLUTION, SAMPLING PROCEDURE, SOURCE REFERENCE, SPECTROMETER/DATA SYSTEM, STATE, XFACTOR, XYDATA, YFACTOR
[exit 0]

I numeri sono identici (differenza zero su tutti i 3343 punti), ma spariscono 26 intestazioni: unità, stato, risoluzione, origine e titolare dei diritti. Si vede anche nella figura 12: gli assi diventano «X axis (units from file)» e «ARBITRARY UNITS», e il titolo del grafico mostra «Locale», l’etichetta interna della fonte non tradotta. Per questo il JCAMP originale va sempre conservato accanto al CSV.

• NIST Chemistry WebBook: NIST Standard Reference Database Number 69, doi:10.18434/T4D303, descritto in Linstrom e Mallard (2001, doi:10.1021/je000236i). Molti spettri IR sono della collezione della Coblentz Society, che ne detiene i diritti: l’intestazione OWNER del file lo dichiara;
• nmrshiftdb2: citare Steinbeck, Krause e Kuhn (2003, doi:10.1021/ci0341363) e indicare l’identificativo dello spettro (qui nmrshiftdb19943 per l’¹H e nmrshiftdb15502 per il ¹³C, dai metadati del catalogo);
• PubChem: Kim et al. (2023, doi:10.1093/nar/gkac956), se l’identità del composto è parte del ragionamento;
• per la documentazione dei dati i principi FAIR (Wilkinson et al. 2016, doi:10.1038/sdata.2016.18) chiedono identificativi persistenti, provenienza e licenza esplicite: il catalogo e il manifest del programma forniscono già URL, data e impronta, da riportare nel metodo di un lavoro.

Per questo motivo i file JCAMP, CSV e ZIP prodotti nel percorso non sono distribuiti con questo articolo: ripetendo i passi 06–10 il programma li ricrea identici dalla fonte.