Shenvi组重磅Nature：Python算法数据库vs DFT理论计算--25个苦毒烷型倍半萜全合成

CBG资讯 2025-01-17 10:45

文章摘要

本文介绍了美国斯克利普斯研究所Ryan A. Shenvi课题组开发的一种Python算法虚拟库模型，用于预测关键HAT反应，从而实现25个苦毒烷型倍半萜天然产物的高效全合成。该模型通过DFT基准测试、虚拟库构建、反应参数化和实验验证四个步骤，成功预测并验证了HAT反应的选择性，显著提高了合成效率。研究结果表明，该算法模型能够准确预测反应性，为复杂天然产物的全合成提供了新的策略。

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