综述：机器学习辅助的染料构效关系研究综述

本综述系统探讨了机器学习（ML）在染料研究中的前沿应用，涵盖构效关系（SPR）建模、分子设计及合成优化（如提升产率、缩短反应时间）。ML通过处理高维数据破解非线性规律，显著加速染料研发（周期缩短90%+），但面临数据标准化不足、模型“黑箱”等挑战。未来需融合多模态数据与化学机理，推动染料研究向智能化闭环范式转型。

　　

结构、性能与合成

染料分子的性能是其微观结构特征与合成过程的宏观体现。分子结构中的发色团、助色团和共轭体系等要素直接决定了染料的关键性质，包括颜色特性、溶解度和光稳定性等。这些性质通过复杂的化学机制受合成参数（如原材料、反应条件和操作流程）的精确调控，微小变动可能导致性能显著差异。传统研究方法高度依赖实验经验，存在研发周期长（通常需3-5年/新染料）、资源消耗大、数据碎片化等局限，难以建立全面的构效关系，直接阻碍了高性能染料的发现。

机器学习方法

机器学习通过构建数学模型，从现有数据中学习构效关系（SPR），识别化学结构与功能特性之间的复杂非线性关联。其优势体现在处理高维数据、高效算法及数据整合能力上，可支持药物发现、材料设计和环境科学等多个领域。具体应用包括：整合碎片化实验数据以挖掘隐藏规律；快速预测性质（如色牢度），将数月流程压缩至数小时，降低成本90%以上；数据驱动的分子设计（筛选符合目标性能的结构）；优化合成参数以提高产率并减少废弃物。然而，ML在染料研究中仍面临关键挑战：实验数据格式不一致阻碍模型训练；许多模型的“黑箱”特性限制预测的可解释性与可信度；以及与化学机制结合不足。

机器学习在染料设计与合成中的应用

ML的应用已超越预测建模，延伸至功能染料和材料的生成式设计与合成优化。生成模型通过从头设计（de novo design）染料结构，正在革命化分子发现流程。例如，集成生成和预测模型的计算材料科学工作流，实现了从分子生成到性能预测的完整管道。这些技术通过迭代指导实验，加速染料发现与优化，推动传统试错模式向数据驱动的闭环工作流转变。

结论

机器学习已从根本上改变了染料科学的研究范式，将其从经验主义方法转变为数据驱动的学科。本综述系统分析了ML在五个关键维度的革命性影响：

（1）数据基础设施建设：实验表征与理论量子化学计算的协同整合，为SPR研究奠定了坚实基础；

（2）构效关系解码：ML模型成功揭示了结构特征与性能间的复杂非线性关系；

（3）智能分子设计：生成模型助力新型染料结构的创新设计；

（4）合成过程优化：数据驱动参数调优，提升效率并减少资源浪费；

（5）挑战与未来方向：当前需解决数据稀缺、模型可解释性差及跨学科整合不足等问题。未来进展将源于多模态数据（实验、计算和理论）的融合以增强模型鲁棒性，以及ML与化学基本原理的结合以提高可靠性和可解释性。这些进展有望将染料研究转变为智能化、可持续和高性能的闭环工作流。