从诺贝尔化学奖看手性差异:AI4S的第一课是 “记对”,研发记录中的隐形关键

博客围绕手性(中心手性与轴手性)在AI驱动的科学研发(AI4S)中的准确记录展开,强调结构绘制、实验记录与数据管理中立体化学信息的完整性。以扁桃酸、丙二烯、联芳基及BINAP为例,说明R/S与Rₐ/Sₐ构型表达的必要性;指出仅写化合物名称或忽略构型标注将导致研发不可追溯。重点提出ee值需关联样品批次、分析方法、峰归属依据及构型确认状态,并依托iLabPower Draw与ELN实现结构-条件-证据闭环管理。

​两个分子,原子组成相同、连接方式相同,却可能因为空间排列不同,表现出不同的性质。就像左右手,互为镜像,却不能完全重合。这种特征,就是手性。

2026年诺贝尔化学奖再次让手性研究成为关注焦点。美国化学会报道,Henri B. Kagan与Kensō Soai共同获奖,其研究涉及不对称合成中的非线性效应和自催化,为理解同手性的形成提供了重要认识。[1]

对药物化学与合成工艺团队而言,这也引出一个日常问题:实验中如此重要的手性差异,在结构图、实验记录和历史数据中,是否同样被准确保留?下面结合扁桃酸、取代丙二烯和联芳基的例子,说明中心手性与轴手性的区别。

扁桃酸的中心手性来自连接四种不同基团的碳原子

扁桃酸又称苯乙醇酸,结构为C₆H₅—CH(OH)—COOH。其中,带有羟基的碳原子连接H、OH、COOH和苯基四种不同基团,形成一对互为镜像、不能完全重合的对映体,即(R)-扁桃酸和(S)-扁桃酸。图1A用实楔键和虚楔键表达朝向与背向观察者的化学键;R/S根据取代基优先顺序和空间排列确定,不表示旋光方向。

如果实验记录中只写“扁桃酸”,或者只保存未指定立体信息的结构,就不足以说明研究的是哪一种对映体、外消旋体,还是组成尚未确定的样品。

这也是手性实验记录的第一项要求:把已知的立体信息写清楚,把尚未确定的信息如实保留。

轴手性同样属于手性,但不一定需要手性碳

图1B以两端不同取代的丙二烯为例:C=C=C骨架两端的取代基分别为OH与CH₃、Cl与CH₃,两端取代基所在平面相互垂直。每个末端碳各连接两种不同基团,因此可以形成不能重合的镜像结构。这类分子无需四面体手性碳,也能具有轴手性。

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图1 中心手性与轴手性对照。
A为扁桃酸的R/S对映体;B为取代丙二烯;C为邻位取代联芳基的空间示意。

IUPAC将适当取代的丙二烯和部分邻位取代联苯列为轴手性的典型例子,轴手性构型可用Rₐ/Sₐ等描述符表示。[2] 图1B、C仅展示镜像关系,不对所绘轴手性结构指派绝对构型。

图1C进一步展示邻位取代联芳基的镜像构型。两个芳环可以围绕连接它们的单键发生相对转动;当取代基带来的空间阻碍使构型互变足够慢时,才能在相应实验条件下区分或分离稳定的阻转异构体。不能仅凭“两个芳环不共面”就判断它们具有可分离的轴手性。在不对称合成中,BINOL(联萘酚)和BINAP是常见的相关实例,其联萘骨架可形成稳定、可区分的轴手性构型。

BINAP也是一个连接基础概念与实际研发的例子:2001年诺贝尔化学奖的科学背景材料介绍了手性钌—BINAP配合物在不对称氢化中的应用。[3]

因此,在实验记录中只写“使用BINAP”,往往仍不够。具体构型、组成、用量和批次,都可能是理解实验结果所需的信息。

创腾科技的“轴手性化合物的数据库存储与检索方法、装置和系统”于2023年9月获得发明专利授权,相关技术面向轴手性化合物信息的存储与检索。[6]

从结构绘制开始,让这些差异进入研发记录

iLabPower Draw提供化学结构与反应式的绘制、编辑和排版能力,也包括了对轴手性化合物绘制与识别的支持。[4][5]

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在手性研发场景中,结构绘制与实验记录结合的价值,是帮助团队明确研究对象,并把它与实验过程联系起来。

例如,研究人员比较两种轴手性配体时,应分别保留对应结构与构型信息,避免仅用“配体A”“配体B”代替完整描述。如果产物构型还没有确证,也应明确标注其判断状态及依据。

软件对结构表达的识别,与实验对样品实际构型的确认,是两个不同环节。目标结构、暂定结构和经证据确认的结构,需要在记录中有所区分。

一次选择性提高需要怎样的实验记录支撑

假设某团队正在优化一项不对称反应,调整配体构型和反应温度,获得如下记录:

实验编号

配体构型

温度

分离产率

ee及主要对映体

CH-001

构型A

25℃

82%

90%,主要对映体为P1

CH-002

构型A

10℃

76%

96%,主要对映体为P1

CH-003

构型B

25℃

80%

88%,主要对映体为P2

以上为虚构教学数据,不对应特定化学反应或产品性能。P1、P2为一对对映体的示例编号,不代表已经确定的R/S构型。

这张表可以帮助团队提出问题:降低温度后,选择性与产率是否存在取舍?更换配体构型后,主要产物是否发生变化?但仅凭这张表,还不能得出可靠的工艺结论。

进一步比较时,需要确认底物批次、溶剂、浓度、催化剂用量、反应时间和后处理是否一致,检查分析方法是否可比,并通过重复实验判断变化是否稳定。

在iLabPower ELN中组织此类记录时,可以围绕实验编号关联这些条件,同时保存原始分析文件、操作偏差和研究人员的判断。表格用于比较,详细记录用于解释比较结果。

ee值之外,还要留下检测和归属依据

ee是对映体过量值(enantiomeric excess),反映一对对映体的组成差异。若两种对映体的比例为98∶2,则ee为96%,并不是98%;ee也不等同于样品的化学纯度或反应产率。

但“ee为96%”本身仍不能回答主要对映体是哪一个,也不能代替化学纯度或产率。因此,一条完整的结果记录还应说明:

  • 测试的是哪个样品、哪个批次;

  • 使用什么分析方法及条件;

  • 峰归属依据是什么,绝对构型是否已经确认;

  • 原始数据在哪里,结果是否经过复核。

如果后来修正了峰归属或构型判断,也应保留修改原因与过程。iLabpower ELN的审计追踪、权限管理和实验记录生命周期管理能力,可用于支持记录变更的追溯。[5]

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图3 建议以样品编号连接结构、实验条件、分析证据和结论。
此图为工作流程示意,不是产品截图,也不表示全部步骤均自动完成。

准确保留手性信息,为下一次研发积累依据

随着项目推进,团队需要找回的不只是某张结构图,还有相关反应、条件、结果,以及当时为什么保留或放弃某个方案。

对于研发团队,可以先选取一组已有实验,做一次简单检查:不同构型能否被清楚区分?每个结果能否追溯到样品和方法?另一位研究人员能否依据记录理解并复现实验?

从扁桃酸的中心手性,到取代丙二烯以及BINOL、BINAP的轴手性,空间结构的细微差异,需要在研发数据中得到同样细致的表达。

欢迎联系创腾,结合实际化合物与实验场景,了解iLabPower Draw与ELN如何支持结构绘制、实验记录与数据管理。

参考来源

[1] ACS 2026年诺贝尔化学奖介绍

[2] IUPAC Gold Book 轴手性定义

[3] NobelPrize.org 2001年诺贝尔化学奖科学背景资料

[4] 创腾科技 iLabPower Draw产品介绍

[5] 创腾科技 iLabPower EDM 2.5电子实验记录本功能发布说明

[6] 创腾科技 轴手性化合物存储与检索专利介绍

内容概要:本文介绍了一个基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统的设计与实现。系统通过构建完整的视频处理闭环,实现了从视频读取、解码、内容分析、智能裁剪到实时预览和重新编码的全流程处理。核心架构分为五个层次:媒体输入与标准化层利用FFmpeg完成视频解复用与解码,并统一帧格式;视觉重要区域分析层通过显著性检测、边缘强度、颜色差异和运动信息识别画面中的主体区域;时序跟踪与轨迹稳定层采用卡尔曼滤波或指数平滑技术对主体位置进行连续优化,确保裁剪窗口在时间维度上的稳定性;比例约束与裁剪决策层根据目标宽高比和主体位置求解最优裁剪框,兼顾内容保留与画面合规;预览、导出与任务控制层基于Qt实现双画面同步预览、参数配置和导出控制,保障交互流畅性。项目还提供了模拟数据生成功能,可批量生成五万条包含分辨率、主体位置、运动速度、覆盖率等字段的结构化样本,支持算法验证与模型训练。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉Qt图形界面开发和FFmpeg多媒体处理技术的中高级研发人员,尤其适用于从事视频处理、智能编辑、自动化内容生产等相关领域的开发者或科研人员。; 使用场景及目标:①解决短视频在横竖屏转换过程中因固定裁剪导致的主体丢失问题,提升内容保留能力;②实现高效稳定的智能裁剪算法原型开发与性能测试;③构建可扩展的视频处理系统框架,支持后续集成人脸检测、人体识别或深度学习模型;④为算法优化提供标准化数据集,支持回归测试与质量评估。; 阅读建议:此资源不仅包含完整的技术架构设计和核心代码示例,还强调工程实践中对资源管理、线程安全、性能优化和异常处理的关注。建议读者结合代码实现深入理解各模块间的协作机制,并尝试替换分析器或调整平滑策略以验证不同算法效果。同时推荐运行数据生成模块,用于训练模型或开展量化对比实验。
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