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設計熒光分子需要考慮多種相互關聯的分子特性，而不是與分子結構直接相關的特性，例如分子的光吸收。盡管熒光分子的研究歷史悠久，但一直沒有明確的指導方針來制備熒光分子。

在此，日本理化學研究所（RIKEN）先進智能研究中心Masato Sumita, Koji Tsuda等人使用從頭分子生成器（DNMG，稱為ChemTS）與量子化學計算（QC）相結合來開發目前無法輕易預測特性的熒光分子，這些分子在各個學科中都引起了廣泛關注。盡管熒光分子具有簡單的勢能面（PES），但很難從第一性原理設計，因為其多樣性使得熒光與分子結構的關聯變得非常困難。

然而，生成器克服了這種多樣性并成功地從頭開始設計了熒光分子，基于QC的從頭計算需要大量并行計算（1024核，5天），最后成功地產生了3643個候選分子。生成器產生吸收長波長光的分子以控制分子的共軛長度，然而無法找到分子的熒光波長/強度與共軛長度/芳環數之間的明確相關性，這表明從頭設計熒光分子的困難性。

圖1. 使用ChemTS設計的未報道的熒光分子

作者根據可合成性和可見熒光標準選擇了7種已知化合物進行驗證和1種候選化合物進行進一步研究。實驗驗證表明，DNMG成功設計了75%（八分之六）的熒光化合物，新合成PC分子的熒光特性（肉眼可見）證明了DNMG 的創新潛力。在設計PC時，在香豆素中引入了一個不熟悉的基團吡唑并嘧啶，這種連接引起了高空間排斥，但仍導致振蕩器強度（OS）增加。

普通化學家很難想出一種通過增加片段之間的空間排斥來增強熒光及其強度的方法，這說明該生成器有可能引發分子設計的范式轉變。此外，具有大規模并行計算的生成器將能夠創建具有多種和有趣功能的復雜分子，可能導致非常復雜的合成路線，這將增加最近開發的基于ML的逆合成路線規劃的要求。

作者對熒光數字化機制和并行化DNMG的實現可在下方地址獲得：

https://github.com/tsudalab/GaussianRunPack

https://github.com/tsudalab/FL_ChemTS

圖2. 未報道過的PC分子的光化學性質

De novo creation of a naked eye–detectable fluorescent molecule based on quantum chemical computation and machine learning, Science Advances 2022. DOI: 10.1126/sciadv.abj3906

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Science子刊: 量子化學計算+機器學習從頭創建肉眼可檢測的熒光分子

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