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第一作者：李小波，Yu Che, Linjiang Chen

通訊作者：李小波，Linjiang Chen?,Andrew I. Cooper,Edward O. Pyzer-Knapp

通訊單位：浙江師范大學，英國伯明翰大學，IBM研究所，利物浦大學

李小波，浙江師范大學雙龍特聘教授。長期致力于光催化劑開發及其在太陽能到化學能源轉化研究。（信息來源：https://smxy.zjnu.edu.cn/2022/0329/c17198a432077/page.htm）

Linjiang Chen，英國伯明翰大學化學學院助理教授。

?浙江師范大學，聯手全球材料化學領域領軍人物，第一單位發Nature Chemistry！

Andrew I. Cooper，全球材料化學領域領軍人物、英國皇家學會院士、利物浦大學材料創新工場學術主任。

?浙江師范大學，聯手全球材料化學領域領軍人物，第一單位發Nature Chemistry！

Edward O. Pyzer-Knapp，IBM英國和愛爾蘭實驗室研究創新的負責人，利物浦大學客座教授。

論文速覽

共軛有機光氧化還原催化劑（OPCs）能夠促進廣泛的化學反應。因為催化劑的活性取決于一系列復雜的相互關聯的屬性，目前從第一原理預測OPCs的催化活性還面臨挑戰。通常，通過設計和試錯的混合方式發現有機光催化劑和其他催化系統。

本論文探討了數據驅動的方法，用于有機光氧化還原催化劑（OPCs）的有目標合成，以及金屬光氧化還原催化反應的后續優化。研究團隊通過貝葉斯優化策略結合分子描述符編碼關鍵物理屬性，從560個候選分子的虛擬庫中識別出有前景的OPCs。

這種方法僅探索了2.4%的可用催化劑配方空間（在4500種可能的反應條件下，評估了107種），便發現了與銥（Ir）基催化劑相媲美的OPC配方。

圖文導讀

圖1：順序閉環貝葉斯優化的工作流程。

圖2：560個候選CNPs的虛擬庫。

圖3：目標合成CNPs用于OPC發現。

圖4：SHAP分析確定光催化劑活性的重要分子特征。

圖5：反應條件優化。

圖6：CNP-127活性與已構建光氧化還原催化劑的比較。

總結展望

本研究通過貝葉斯優化策略，有效地從大量候選分子中識別出了高性能的OPCs，實現了高達88%的交叉偶聯反應產率，可以與Ir基催化劑相媲美。研究亮點包括：

1. 僅通過探索一小部分化學空間即發現高效OPCs。

2. SHAP分析為理解模型預測提供了全局和局部的解釋，識別了影響CNPs光催化活性的重要分子特征。

3. 貝葉斯優化是發現金屬光催化劑配方的有前景的方法，尤其適用于存在巨大搜索空間和有限先驗知識的研究挑戰。

文獻信息

標題：Sequential closed-loop Bayesian optimization as a guide for organic molecular metallophotocatalyst formulation discovery

期刊：Nature Chemistry

DOI：10.1038/s41557-024-01546-5

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