基于可视化编程分类框架的超分子材料溶解度预测与定量构效关系研究

《Digital Discovery》：An accessible property classification framework to predict the solubility of functionalised naphthalenes and rylenes in organic solventsOpen Access

　　

基于超分子自组装材料开发多层薄膜等功能材料，目前因缺乏设计原则和可预测性而受到阻碍。定量构效关系已成为一种将感兴趣性质与分子结构联系起来的有效技术，但尚未在超分子材料领域得到广泛应用。本文描述并分享了一套可访问的可视化编程分类框架，并将其应用于氨基酸官能化萘和联苯酮溶解度的预测。研究表明，在拥有足够高质量的训练数据的情况下，可以有效对溶解度进行分类；并强调，若要开发更复杂、更具信息量的定量构效关系，超分子化学领域需要标准化的表征程序。此类模型最终有望实现功能材料的定制化设计。

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? 2026 作者。由英国皇家化学会出版

2026

作者

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