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1、不對(duì)稱(chēng)反應(yīng)是一項(xiàng)高成本的研究,盡管高通量方法和組合化學(xué)相結(jié)合能夠加速這些研究的進(jìn)程,卻仍然需要進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)。為了能夠高效低成本地獲得高手性純的化合物,在本論文中,我們建立了如下幾個(gè)構(gòu)效關(guān)系研究模型來(lái)進(jìn)行手性選擇性預(yù)測(cè):
1、基于配體屬性的手性Am指數(shù)及其應(yīng)用
取代原子序數(shù),此處采用具有化學(xué)意義的配體性質(zhì),例如配體的大小,來(lái)設(shè)定手性中心的絕對(duì)構(gòu)型,稱(chēng)為類(lèi)S/R構(gòu)型。然后基于每個(gè)原子的絕對(duì)構(gòu)型,我們得到了手性校
2、正因子。最后,通過(guò)引入校正因子由二維拓?fù)渲笖?shù)衍生了手性Am指數(shù)。與手性物理化學(xué)描述符相結(jié)合,新的手性指數(shù)成功地應(yīng)用于脂化酶作為催化劑條件下,手性伯醇產(chǎn)物的手性選擇性預(yù)測(cè)。
2、一個(gè)組合數(shù)據(jù)庫(kù)中手性選擇催化劑的虛擬篩選
我們采用由苯乙酮不對(duì)稱(chēng)氫轉(zhuǎn)移反應(yīng)的催化劑所構(gòu)成的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)作為研究對(duì)象,由構(gòu)象獨(dú)立手性指數(shù),徑向分布函數(shù)編碼和指示變量合并來(lái)表征組合數(shù)據(jù)庫(kù)中的催化劑。該類(lèi)手性催化劑由金屬中心和手性配體所組成,并
3、已經(jīng)通過(guò)對(duì)映體過(guò)量值和產(chǎn)率來(lái)綜合評(píng)價(jià)。我們儀采用數(shù)據(jù)庫(kù)中的一小部分催化劑訓(xùn)練相向傳輸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來(lái)建立催化劑性能的預(yù)測(cè)模型,并應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫(kù)中余下催化劑的虛擬篩選。篩選出虛擬數(shù)據(jù)庫(kù)中<20.8%的預(yù)測(cè)性能最佳的催化劑進(jìn)行研究,則能夠得到高達(dá)85.5%的最佳催化劑。本方案例示了一個(gè)采用化學(xué)信息學(xué),輔助篩選手性選擇催化劑的方法,有利于資源的優(yōu)化。
3、不對(duì)稱(chēng)反應(yīng)的對(duì)映體過(guò)量值預(yù)測(cè)
為了輔助苯乙酮不對(duì)稱(chēng)氫轉(zhuǎn)移反應(yīng)組合數(shù)
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