利用数据驱动策略解析镍催化的C–O键活化过程的演变

《Organic Chemistry Frontiers》：Unravelling the evolution of nickel-catalyzed C–O bond activation with data-driven strategies

镍催化C-O键活化研究获突破，GPT-NiCOBot平台通过整合LLMs与化学工具，实现文献自主解析与关键模式识别，结合引用网络构建高效研究框架，加速镍催化及跨领域研究。

　　

自20世纪70年代以来，镍已被证明是一种非常高效的交叉偶联反应催化剂，尤其是在C–O键的活化方面，这为有机卤化物提供了一种环保的替代方案。化学家们对该领域合成方法和机制的不懈探索，逐步推动了一个日益成熟但复杂的学科的发展。尽管这一领域看似复杂，但其核心规律仍隐藏在一些重要的研究工作中。大型语言模型（LLMs）的发展为探索这一复杂领域并揭示隐藏的模式提供了前所未有的机会。在这里，我们介绍了GPT-NiCOBot，这是一个模块化平台，它将LLMs与化学专用工具相结合，能够自主从同行评审的论文中提取反应信息并识别试剂和催化剂中的关键模式。此外，通过将核心引用网络与深入的化学知识相结合，该平台构建了一个更有效、更全面的研究辅助框架。该系统展示了LLMs在加速镍催化研究方面的潜力，并暗示了其在其他化学子领域中的更广泛应用。