XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System化学界
推进化学和量子信息科学
跨学科合作 在化学领域，不同分支学科研究人员之间的跨学科活动已促成了化学挑战的新解决方案的开发，这些解决方案可应用于医药、能源、化妆品、农业和其他行业。量子信息系统领域的合作也至关重要，因为该领域涉及从量子力学到信息处理等各种主题。量子信息系统领域的合作历来涉及物理学家、工程师和计算机科学家，最终导致资源利用效率的提高和科学进步的加快。能源部和国家科学基金会应支持跨学科活动，支持量子信息系统和化学界面上的合作，以加快这一新兴领域的发现和发展。
逆合成可达性评分 (RAscore) - RSC 出版
化学发现中的人工智能 (AI) 一直在推动化学界可用工具的改进。这主要发生在新化学实体 (NCE) 的从头生成、1,2 毒理学/生物活性 3 和计算机辅助合成规划 (CASP) 领域。4,5 关于制造哪种分子以及如何制造它的问题是整个学术界和从农用化学品到制药等一系列行业的化学发现项目的核心。6 通常，虚拟筛选 (VS) 工作流程已用于决定制造哪些化合物，从生成的、枚举的、商业的或公共的数据集开始，然后使用各种基于统计和物理的建模技术对其进行过滤，直到搜索空间被细化（图 1）。 7 – 10 在 VS 工作流程结束时，在实验室合成之前，由一组化学家决定制造哪些化合物以及如何制造这些化合物。为了辅助这一筛选过程，过去二十年来，人们采用了各种计算工具，这些工具考虑了可合成性因素。11 – 13
请致电论文-ACS Agro
专题讨论会的目的尽管学术和工业研究的性质看似相反，但它们还是通过合成的创新作为成功的工具而统一的。同样，农业化学研究和制药研究之间的鸿沟正在逐渐侵蚀，表明归根结底，合成的挑战是社区解决问题的问题。的确，已经提出了新技术的库（高吞吐量实验，DNA编码的库，人工智能，机器学习等）在这两个部门中都允许成功追求更复杂的问题和目标。该研讨会旨在突出有机合成中的发现如何超越化学界不同部门之间存在的人工鸿沟。重点将放在小分子反应性的创新（通过催化，信息学，新范式等）中如何使越来越复杂的合成挑战能够解决。该研讨会将以学术团体和早期至中期的工业科学家的演讲为特色，这些演讲涵盖了农业科学和制药行业的一系列功能领域。
光腔中分子振动光谱中的极化效应
Polariton化学反应研究了光子与分子之间的强烈相互作用，近年来一直在越来越多的兴趣。这种日益增长的注意力的起源在于，当光与物质强烈相互作用时，它可以改变其物理和化学特性。虽然物理学家长期以来一直在研究这种现象1，主要是由于其在各个领域的潜力，从光放大2,3到Quantum Computing不等，但4,5在过去的十年中，化学界才开始专注于极化效应。6，即使在无机材料中存在杂交光 - 物质状态，也已经闻名了一段时间，只有在上个世纪末，也证明了这种强的耦合效果可以通过光腔增强。7这个发现对于偏振化学的发展至关重要。但是，对该领域的最新兴趣和丰富的兴趣来自意识到，通过调整光和化学系统之间的耦合，人们可能能够修改其性质，甚至可以控制化学反应8，例如，修改了间隔系统交叉点和锥形交叉点。9,10个示例包括修改pho-Toisomerization的产生11和有机反应的速率，12-14
2D MXene 摩擦学观点
二维早期过渡金属碳化物、氮化物和碳氮化物 (MXenes) 家族规模庞大且发展迅速，引起了材料科学和材料化学界的极大兴趣。MXenes 被发现仅十多年前，已在从储能到生物和医学等各种应用领域展现出巨大潜力。过去两年来，人们在研究 MXenes 用作润滑剂添加剂、复合材料中的增强相或固体润滑涂层时的机械和摩擦学性能方面进行了越来越多的实验和理论研究。尽管对 MXenes 在干燥和润滑条件下的摩擦和磨损性能的研究仍处于早期阶段，但由于 MXenes 具有出色的机械性能和化学反应性，使其能够适应与其他材料结合，从而提高其摩擦学性能，因此该领域的研究取得了快速发展。从这个角度来看，我们总结了 MXene 摩擦学领域最有希望的成果，概述了未来需要进一步研究的重要问题，并提供了我们认为对专家以及 MXenes 研究新手（特别是新兴的 MXene 摩擦学领域）有用的方法建议。
材料人工智能和机器学习......
材料科学概述 高性能计算的近期发展，以及大数据分析、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 方法的进步，彻底改变了商业、医疗保健和社交媒体等各个生活领域。这些技术也引起了工程、材料科学和化学界的广泛关注，尤其是因为它们有可能通过设计、加速合成和材料表征来推动材料领域的发展。为了充分发挥机器学习和人工智能在材料科学应用中的潜力，必须将它们与从头算方法、多尺度材料建模和实验相结合；本次研讨会旨在促进和加强这种协同作用。本课程将重点介绍基于人工智能的技术的最新发展，以 (a) 加速材料的发现，(b) 改进/加速合成方案，(c) 增强现有的表征方法，以及 (d) 开发稳健、高效和准确的材料模型，以及多种长度尺度的模拟方法；还将讨论针对材料化学应用的 ML/AI 算法的进展。总的来说，这个实践研讨会将向学生/博士后和行业科学家介绍机器学习/人工智能在计算化学、材料合成/设计/表征领域的最新成功经验，并为当前的挑战提供创造性的解决方案，并通过机器学习方法开拓材料技术的新领域。
自由基应变释放光催化合成氮杂环丁烷
四元环在药物研发中越来越受欢迎，这促使合成化学界改进和重新发明旧策略来制作这些结构。最近，应变释放概念已被用于构建复杂的架构。然而，尽管有许多策略可用于获取小碳环衍生物，但氮杂环丁烷的合成仍未得到充分开发。在这里，我们报告了一种光催化自由基策略，用于从氮杂双环[1.1.0]丁烷中获取密集功能化的氮杂环丁烷。该方案使用有机光敏剂，该光敏剂通过不同类型的磺酰亚胺精细控制关键的能量转移过程。氮杂双环[1.1.0]丁烷通过自由基应变释放过程拦截自由基中间体，从而只需一步即可获得双功能化的氮杂环丁烷。该自由基过程是通过光谱和光学技术以及密度泛函理论计算的结合揭示的。通过合成各种氮杂环丁烷目标物（包括塞来昔布和萘普生的衍生物）证明了该方法的有效性和通用性。
用于先进材料合成的瓶装液体状矿物质
自从近 25 年前发现液态矿物前体以来，人们就开始研究通过液态矿物前体进行材料合成，因为它们的特性提供了多种优势，例如，能够渗透小孔、产生非平衡晶体形态或模仿生物矿物的纹理，从而产生广泛的潜在应用。然而，液态前体的潜力从未得到充分挖掘，它们在材料化学界受到的关注有限，这主要是由于缺乏高效且可扩展的合成方案。本文介绍了“可扩展的液态前体的控制合成和利用及其技术应用”（SCULPT）方法，该方法可以在克级上分离前体相，并展示了其在合成结晶碳酸钙材料和相应应用方面的优势。研究了不同有机和无机添加剂（如镁离子和混凝土高效减水剂）对前体稳定性的影响，并允许针对特定需求优化工艺。该方法易于扩展，因此可以大规模合成和利用前体。因此，它既可用于修复和保护应用中的矿物形成，又可为碳酸钙基、CO 2 中性水泥开辟道路。
区域选择性光氧化还原催化环加成反应...
非环状羰基叶立德与偶极亲和剂的选择性 [3+2] 偶极环加成反应是一种非常有用的方法，可以合成具有复杂饱和度和取代基变化的五元氧杂环。1 此类环醚（四氢、二氢和呋喃）是许多生物活性天然产物和药物中发现的重要结构基序。2 不幸的是，虽然 [3+2] 环加成仍然是上述产品的可行方法，但 1,3- 偶极羰基叶立德在化学界尚未得到充分利用，原因是催化剂昂贵或无法在温和条件下有效生成叶立德中间体。3 为了解决这些缺点，我们的小组开发了一种有机光氧化还原方案，从二芳基环氧物生成羰基叶立德，该方案在与偶极亲和剂环化后产生环醚。然后将这些环醚用于经典的木脂素天然产物全合成（方案 1）。4 虽然我们的方法范围广泛，并有效地为该木脂素天然产物子类提供了统一的方法，但通过这种方法在环加成过程中实现区域选择性尚未实现。
基于回流的为水晶工程的基础
生物系统利用分子识别的分子识别，这些分子以形状，大小，化学功能和电荷相互补充来完成许多生物学事件，例如细胞通信，酶活性和抗原抗体相互作用，以高效和特定的方式。受自然的启发，化学家设计并制备合成分子受体，以探索特异性，形状识别和结合位点互补性的概念，这是生物受体的典型特征。利用分子识别中合成受体的潜力需要在所研究的复合物方面的结构信息，以类型，数量和强度的相互作用的相互作用。近地面受体的概念，能够接受唐·克拉姆（Don Cram）在1983年提出的有机或无机客人的概念，这是通过第一个carcerand的合成而实现的，这是由于两个cavitands通过四个接头的共价连接而实现的。2通过链接器的不同类型和长度，可以调节内腔外侧门户的大小，形状和尺寸。carcerands被设计为包括有机分子的培养基，控制其反应性，动力学和稳定性。3两个值得一提的选定示例是驯服环丁二烯4和o -benzyne的稳定。5金属指导的自组装方法是通过在90年代初通过富士马的开拓性工作引入了化学界的。6,7这种方法向Cavitand场的转移产生了具有可逆性并克服共价途径的某些合成限制的协调笼。