第六讲 计算机辅助结构确定方法

姚建华 李佳 徐雯丽 蒋舒仰 胡静 李靖靖 王宇飞

1中国科学院能量调控材料重点实验室，中国科学院上海有机化学研究所（上海 200032）

2郑州工程技术学院 （河南郑州 450044）

化学的发展史表明化学是从炼金术发展而来。化学学科的定义也随着人们对化学本质的认识和理解，得到不断修改。从1661年起的化学是混合物的物质原理的学科，到1998年，发展为化学是研究物质及其变化的学科。从本质上说，物质的变化、特性与物质的化学结构密切相关。也就是说，要研究化合物的各种性质、变化过程，确定的化合物的化学结构是必不可少的基本数据。

本文将介绍计算机辅助结构确定的方法。

1 结构确定

确定化合物的化学结构主要由以下3部分组成：结构解析、谱图获取和谱图比较（见图1）。

图1 结构确定示意图

所谓结构解析即根据该化合物的多种化学分析结果数据，如质谱（MS）、红外（IR）、拉曼（RAMAN）、核磁（NMR）、紫外（UV）、元素分析等数据，推断出一个或一组对应的候选化学结构。目前，在结构解析中，用质谱、红外、拉曼和核磁数据用作结构解析的主要依据。

所谓谱图获取即根据化合物的化学结构，采用相应的技术，获得对应的谱图数据，如质谱、红外、拉曼、核磁和紫外等谱图数据。

图1的内容表明了结构解析与谱图获取的关系。

谱图比较即比较用于结构解析的谱图数据与根据推测的化学结构获得的谱图。如果比较结果相同，则结构解析推测的化学结构即为被确定的化合物的化学结构。如果比较结果不同，则表明结构解析推测的化学结构不是被确定的化合物的化学结构。

2 经验型结构确定

经验型的结构解析和谱图获取的工作流程分别如图2和图3所示。

图2显示的流程表明，工作人员通过查文献或谱图手册，判断该谱图是否已有对应的结构报道。如果工作人员未能在文献和谱图手册中查到对应的化合物结构，则将完全凭工作人员的经验，推测出一组或一个对应的化学结构。

图3显示的流程表明，工作人员通过查文献或谱图手册，判断该推测的化学结构是否已有对应的谱图报道。如果工作人员未能在文献和谱图手册中查到对应的谱图数据，那么采用购买或合成化合物的方式，获得推测的化学结构的化合物。然后，用对应的仪器获取该化合物的谱图数据。

图2 经验型结构解析的流程

图3 经验型获取谱图的流程

完成了以上两部分工作后，比较被分析的谱图和实验测得的谱图数据，根据比较结果，判断推测的化学结构是否正确。如果推测的化学结构不正确，将重复以上的工作，直到获得正确的化学结构。

3 计算机辅助结构确定

所谓计算机辅助化学结构确定，即借助结构解析软件和工作人员的经验，完成结构解析工作，推测一组或一个候选结构；使用谱图预测软件，完成获取候选结构的谱图数据；然后，使用谱图比较软件，比较被解析谱图和预测得到谱图的相似度。根据相似度，决定购买或合成化合物，获取测试谱图；或重复以上工作，重新推测候选结构。

计算机辅助结构确定的方法主要有3种：基于数据（D）、基于逻辑（L）和基于原理（P）（如图 4所示）。

图4 计算机辅助结构确定的3种方法

基于数据即利用数据库系统，获得相应的谱图和结构数据；基于逻辑即利用谱图与结构之间的关系及规则，预测一个结构片段，并按规则将片段连接成候选结构；基于原理即利用量化计算的方法计算化学结构对应的谱图。

计算机辅助的结构解析和谱图预测流程分别如图5和6所示。

图5 计算机辅助结构解析的流程

图5 显示的流程表明，计算机辅助结构解析过程中，先利用数据库系统查询信息（即基于数据的方法）。如果数据库中已收录了对应的数据，则可以不用做实验验证；如果该谱图尚未被收录到数据库中，则需要利用谱图与结构之间的关系及规则，同时结合工作人员的经验，预测一组结构片段，然后根据化学理论和片段连接规则，同时结合工作人员的经验，推测一个或一组候选化学结构。

图6 计算机辅助获取谱图的流程

图6 显示的流程表明，计算机辅助获取谱图过程中，先利用数据库系统查询候选结构的谱图（即基于数据的方法）。如果数据库中已收录了对应的谱图数据，则可以从数据库中提取该谱图数据；如果该谱图尚未被收录到数据库中，则需要利用谱图与结构之间的关系及规则，预测该候选结构的谱图，随后使用谱图比较软件，比较被解析谱图和预测得到谱图的相似度，根据相似度制定实验方案。

自1946年计算机出现起，化学家们就期盼使用计算机技术来辅助开展结构确定的工作。基于谱图数据来推断正确结构的专家系统的实质是模拟波谱学家结构解析过程的每个步骤。早在20世纪60年代末和70年代初期，就有人开始致力于开发专家系统[1]。

目前，谱图数据库系统有商业和非商业两大类。商业类的有美国Bio-Rad公司[2]已建立的红外、核磁、质谱等数据库系统等。非商业类的有日本国家先进工业科学技术研究所 (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)建立的化合物多谱图数据库系统，该系统中包含了有机化合物的各类NMR、IR、RAMAN、MS和ESR（电子自旋共振谱）等化学谱图[3]；中国科学院上海有机化学研究所建立的红外等谱图数据库系统[4]。非商业类的谱图数据库系统比较分散，这里就不一一列举。

基于谱图结构确定的相关的商业软件为数不多，如加拿大Advanced Chemistry Development有限公司的“ACD/Structure Elucidator Suite”。该软件具有根据核磁，质谱，紫外，红外和色谱数据处理功能，以及根据这些数据推测出相应的候选结构，预测候选结构的NMR谱及谱图比较功能[5]。

中国科学院上海有机化学研究所在20世纪90年代末，完成了基于2DNMR的结构解析方法研究和模块（CISOC-SES）的开发[6]。

关于谱图预测的工作，在20世纪50年代已有报道[7]，随着预测方法研究的深入，谱图预测的方法从采用取代基常数逐步转化成采用化合物结构与谱图关系的规则[8-10]。经测试，采用基于结构信息的预测方法开发出的系统，其预测性能较前一种好。目前，商业的谱图预测系统有采用基于逻辑的预测软件如加拿大Advanced Chemistry Development有限公司的核磁预测系统[11]等；也有基于原理预测方法的软件，如HyperChem[12],Gaussian[13]等等。

中国科学院上海有机化学研究所与法国国家科研中心ITODYS研究所联合建立了基于逻辑的红外谱图预测方法，并开发了红外谱图预测系统SIRSSS[9-10]；中国科学院上海有机化学研究所还建立了基于逻辑的核磁谱图预测方法，并分别开发了具有自主知识产权的C-13(CISOC-SCNMR)，H-1(CISOCSHNMR)核磁谱图预测系统[6]。这些谱图预测系统已应用于结构确定的工作中。

与经验型的结构确定方法相比，计算机辅助结构确定方法提高了结构确定的准确率和效率，降低了实验的盲目性。