JPCA | 计算辅助的机器学习在Samoquasine A及其未知同系物结构解析中的应用

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英文原题： Accurate Structural Elucidation of Samoquasine A and an Unknown Homologue Using a Computation-Based Machine Learning Protocol 通讯作者： 徐昕，复旦大学；吴安安，厦门大学；叶剑良，厦门大学 作者： Qiwen Chen (陈齐文), Jin Feng (冯瑾) 研究背景 随着密度泛函理论的发展，计算辅助的结构解析已广泛应用于有机化合物和天然产物的结构确认。近期，复旦大学徐昕教授团队将密度泛函与机器学习相结合，提出了一种基于 13 C化学位移的高效精准的有机化合物结构解析的支持向量机方法(SVM-M)。该方法不仅能判断单个给定结构正确与否，同时还能在多个相似候选结构中判断哪个结构更为正确。 Samoquasine A是从番石榴种子中分离得到的一种天然产物，分子式为C 12 H 8 N 2 O，其结构在经历近二十年的争议,提出了多种可能的同系物，最终由全合成确定为苯并萘啶酮（perloline）。而 ………………………………