基于神经网络的ωB97X-D/6-31G*密度泛函计算质子与13C NMR化学位移高效预测方法研究

本研究针对传统密度泛函理论计算ωB97X-D/6-31G*级别NMR化学位移耗时昂贵的问题，开发了神经网络预测模型。通过机器学习方法高效复现DFT计算结果，为有机分子结构鉴定提供新工具，显著提升手性化合物（如[6]螺烯衍生物）的光谱分析效率。

　　

在有机化学与材料科学领域，精确预测核磁共振（NMR）化学位移是解析分子结构的关键。传统密度泛函理论（DFT）计算如ωB97X-D/6-31G*虽准确但计算成本高昂，尤其对于[6]螺烯等复杂手性体系。这类分子在圆偏振发光（CPL）材料中应用广泛，但其轴向手性中心的动态特性使得实验表征极具挑战——例如研究中提及的化合物2、3、4在室温下易外消旋化，难以通过手性高效液相色谱（HPLC）分离。

针对这一瓶颈，Shuangxuan Li等研究人员开发了基于神经网络的预测模型，成功复现了DFT级别的质子与¹³C NMR化学位移。该成果发表于《The Journal of Organic Chemistry》，为快速获取复杂手性分子的光谱数据提供了新范式。研究采用紫外-可见吸收光谱、荧光光谱、循环伏安法、圆二色谱（CD）和CPL光谱等多维表征手段，结合单晶X射线衍射验证了[6]螺烯衍生物7和10a的绝对构型。

关键技术包括：1）神经网络架构优化以实现DFT计算数据的精准映射；2）手性HPLC拆分获得纯对映体（P/M-7和10a）；3）综合光谱学分析揭示结构-光学活性关系。

研究结果

1.分子合成与表征

通过轴向手性前体修饰获得π扩展[6]螺烯7和10a，单晶衍射证实其螺旋结构。CD谱显示对映体呈现相反的Cotton效应，CPL测试表明其具有显著荧光信号差异。

2.手性稳定性分析

发现轴向手性芳烃2-4在室温下易外消旋化，而螺烯衍生物7和10a构型稳定，可通过HPLC拆分。电化学测试揭示其独特的氧化还原特性。

3.光谱预测模型

神经网络模型成功预测ωB97X-D/6-31G*计算的NMR位移，误差范围优于传统经验方法。

该研究不仅建立了复杂手性分子光谱的高效预测方法，更揭示了[6]螺烯衍生物作为CPL发射体的巨大潜力。其开发的机器学习策略可扩展至其他有机光电材料体系，为手性功能分子的理性设计提供重要工具。尤其值得注意的是，模型克服了动态手性体系实验表征的局限性，为快速评估分子构型-性能关系开辟了新途径。