阐明Block化学与数据科学的交叉领域：通过机器学习引导的发现和数字分子制造技术实现功能最大化

《Journal of Chemical Education》：Illuminating the Interface of Blocc Chemistry and Data Science: Maximizing Function with ML-Guided Discovery and a Digital Molecule Maker

自动化合成与AI结合的本科化学实验室课程设计。学生通过分析分子重复键类型，选择迭代合成平台，并利用数字分子制造器（DMM）进行多目标优化，设计有机光伏材料。课程展示了AI辅助的分子功能预测与自动化合成结合的教学模式，有效降低化学入门门槛，提升学生对模块化化学和AI应用的理解。

　　在当代化学研究中，自动化合成与人工智能（AI）的结合正在为分子创新开辟全新的可能性。这种融合不仅提高了分子合成的效率，还使非专业背景的科研人员能够参与到功能分子的设计与发现过程中。本文探讨了一项针对本科生的实验课程，旨在通过引入“blocc化学”（模块化合成化学）和AI技术，帮助学生理解并掌握这一前沿领域。通过该课程，学生学习如何识别分子中的重复化学键，并选择合适的自动化合成平台，从而在模块化合成的基础上，进行功能优化。

### 分子创新的挑战与机遇

在医学、材料科学、农业、能源等多个领域，功能性小分子是推动技术进步的重要基础。然而，这些分子的发现和开发面临诸多挑战。传统的小分子合成过程通常需要大量的化学反应和试剂，且每种分子都需要独特的合成策略。这种复杂的流程不仅耗时费力，还对合成者的专业知识提出了较高要求，使得非专业背景的人员难以参与其中。此外，预测性AI模型在分子设计中的应用虽然潜力巨大，但其依赖于大量高质量的数据，而这正是传统合成方法难以提供的。

为了解决这一问题，研究人员开发了一种名为“blocc化学”的新方法，该方法专注于可迭代的碳-碳键形成，使得分子合成过程更加模块化和高效。通过使用有限的化学反应类型（如耦合反应和脱保护反应）以及通用的纯化策略（如“catch-and-release”色谱法），blocc化学能够实现小分子的自动化合成。这种方法的核心在于将分子视为由重复单元构成的“构建模块”，从而降低了合成的复杂性，使得非专业人员也能参与其中。

### 实验课程的设计与实施

本实验课程分为两个主要部分：干实验（dry lab）和湿实验（wet lab）。干实验部分主要通过在线平台进行，学生在计算机或平板上学习如何识别分子中的重复化学键，并利用AI工具进行功能优化。湿实验部分则涉及实际的化学合成操作，包括Suzuki-Miyaura交叉偶联反应和通用纯化方法。课程的目标是让学生通过实践和理论结合的方式，理解自动化合成与AI在分子创新中的协同作用。

在干实验中，学生首先观看教学视频，了解四种主要的自动化合成平台：寡肽、寡核苷酸、寡糖和小分子。视频还介绍了如何通过识别重复化学键来选择合适的合成平台。随后，学生在实验手册上分析一系列小分子和生物聚合物，识别其中的重复键类型，并据此选择对应的合成策略。为了帮助学生更好地理解，教学助理会在课堂上对某些示例进行讲解，例如如何分析一个特定分子的合成路径。

在“功能小分子优化”部分，学生学习了如何利用AI技术进行单目标优化。他们分析一组有机激光分子的实验数据，计算每个构建模块的平均发射增益截面，并据此判断哪个模块的性能最佳。这一过程让学生认识到AI在数据处理和功能预测中的重要性，同时也能锻炼他们的分析能力。

### 数字分子制造者（DMM）平台的引入

为了进一步拓展学生的视野，课程还引入了一个名为“数字分子制造者”（Digital Molecule Maker, DMM）的在线平台。DMM的设计灵感来源于Scratch编程平台，它允许学生通过拖拽构建模块来设计新的分子结构。该平台有两种主要模式：“结构模式”和“功能模式”。在“结构模式”中，构建模块以传统的结构式展示；而在“功能模式”中，模块则以它们对最终分子功能的预测贡献进行展示。这种设计使得即使缺乏合成经验的学生也能参与到分子设计的过程中。

DMM的另一个重要特点是它与物理合成设备的直接连接。一旦学生设计出一个分子，该分子可以被提交至平台，由管理员传递给自动化合成系统进行实际合成。这一功能不仅展示了数字与物理世界的互动，还让学生能够直观地看到他们的设计如何转化为实际的化学物质。此外，DMM还提供了一个实时更新的功能空间地图，帮助学生了解他们设计的分子在功能上的相对表现。

### 湿实验的实践操作

在湿实验部分，学生需要进行Suzuki-Miyaura交叉偶联反应和通用纯化。他们被分配不同的构建模块，并在反应瓶中加入相应的试剂。教学助理负责收集反应瓶，加入钯催化剂并进行反应。反应完成后，学生使用真空过滤装置和硅胶进行纯化。最后，他们通过紫外-可见光谱（UV-Vis）分析产物的吸收特性，并与提供的核磁共振（NMR）光谱进行对比。

为了降低湿实验的复杂性，课程还提供了一个教学视频，详细讲解了自动化合成平台的设计原理和通用纯化方法。该视频帮助学生理解合成过程中的关键步骤，并为后续实验打下基础。此外，课程还强调了模块化合成的重要性，即通过不同的构建模块可以快速生成具有不同功能的分子。

### 学生反馈与学习成果

为了评估学生对AI-化学接口的理解和兴趣，课程采用了1-7的李克特量表进行前后测。结果显示，学生在多个方面都表现出显著的提升，尤其是在对自动化合成和AI辅助分子设计的认知上。例如，学生对“有机合成是否令人畏惧”的看法平均下降了0.38和0.64分，表明他们对这一领域的兴趣和信心有所增强。

尽管GCII和AGCII课程在某些方面存在差异，例如GCII学生对AI/ML的连接性更为明显，而AGCII学生则在合成路径识别方面表现更好，但总体来看，学生普遍认为这一课程有助于他们理解化学研究的前沿动态。通过这一课程，学生不仅掌握了模块化合成的基本概念，还体验了AI在分子设计中的实际应用。

### 未来发展方向

为了进一步提高课程的可访问性，研究人员计划在未来的课程中加入更多关于化学结构和功能模块的教学内容。例如，他们希望开发更详细的预实验材料，帮助学生更好地理解键线结构和功能模块的概念。此外，课程还计划扩展DMM平台的功能，增加更多类型的构建模块，以覆盖不同的功能需求。

在湿实验方面，研究人员正在与化学供应商合作，推动构建模块的商业化，以减少教学助理的工作负担。同时，他们也在探索如何优化实验流程，使更多的学生能够参与其中。随着AI和自动化合成技术的不断发展，这一课程有望成为连接化学研究与教育的重要桥梁，使更多学生能够参与到功能分子的设计与发现过程中。

### 结论

本实验课程通过引入blocc化学和AI技术，为本科生提供了一个全新的视角来理解分子创新的过程。通过干实验和湿实验的结合，学生不仅能够学习到模块化合成的基本原理，还能体验到AI在分子设计中的实际应用。这种教学方式降低了化学合成的门槛，使得非专业背景的学生也能参与到复杂的分子设计中。

此外，课程还展示了如何利用通用纯化策略和模块化合成平台，提高分子合成的效率和可重复性。通过DMM平台，学生可以自由探索不同的构建模块组合，设计出具有潜在功能的分子。这种数字化与物理化相结合的教学方法，不仅提升了学生的实验技能，还增强了他们对AI和化学研究的兴趣。

总之，这一课程的成功实施表明，通过将AI与自动化合成技术相结合，可以显著提高分子创新的效率，并扩大其在教育和研究中的应用范围。未来，随着技术的不断进步，类似的课程有望在全球范围内推广，让更多学生参与到化学研究的前沿领域。