复杂化学反应势能面结构搜索和反应预测新方法和应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21533001
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    260.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0301.化学理论与方法
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The chemical reactivity of matter is a subject of fundamental importance in chemistry. It has long been a goal to predict the reactivity of a given reactant without recourse to experiment. Due to the complexity of reaction potential energy surface, the reactivity prediction is however long regarded as a formidable task, although a chemical reaction may involve only a few molecules at the reaction center. There are two key challenges in theoretical chemistry for chemical reactivity prediction: how to identify the reaction pathway in multi-dimensional potential energy surface; and how to screen out the best reaction channels with a high efficiency in an automated way. In this proposal, we aim to develop new theoretical methods for structure search and reactivity prediction, based on our recently-developed stochastic surface walking (SSW) method. The purpose is to improve the current predictive power of theoretical methods for structure search and chemical reaction prediction by combining different approaches, including the parallel exchange algorithm, constrained optimization techniques, database screening. All these algorithm developed will be casted into a software package for reactivity prediction of complex system and a framework of reaction database for organics reactions will be established. The achievement and results from this research will be beneficial to the fundamental research in chemistry, physics and materials.
从已有物质(分子)设计新化学反应,创造新物质是化学学科的主要目标。由于化学反应的多样性和复杂性,通过理论预测-理性设计-实验创造的途径来研究化学,仍然有相当的难度。针对当前理论计算研究化学反应的两个互相关联的难点,即如何在多维反应空间中寻找最优反应通道;和如何能快速并智能地筛选出合理的反应通道,本项目将对势能面搜索方法及其外延应用进行系统的理论研究,开发新的算法,拓展当前理论化学反应的研究范围。本项目将以随机势能面行走(SSW)方法为核心,结合并发展新的理论计算方法,拓展SSW方法的外延功能,进一步提高预测复杂体系结构和化学反应过程的能力。本研究主要目标是研究发展复杂化学反应网络建立和路径选优的理论方法,完成一套稳定、易用、有效,针对复杂反应体系结构和反应预测的算法集和软件,探索建立有机化学反应数据库。本项目的开展有望对化学、物理和材料等众多学科的基础研究起推动作用。

结项摘要

从已有物质(分子)设计新化学反应,创造新物质是化学学科的主要目标。由于化学反应的多样性和复杂性,通过理论预测-理性设计-实验创造的途径来研究化学,仍然有相当的难度。针对当前理论计算研究化学反应的两个互相关联的难点,即如何在多维反应空间中寻找最优反应通道;和如何能快速并智能地筛选出合理的反应通道,本项目对势能面搜索方法及其外延应用进行系统的理论研究,开发新的算法,拓展当前理论化学反应的研究范围。项目以随机势能面行走(SSW)方法为核心,结合并发展了新的理论计算方法,主要是提出并发展了全局神经网络势函数方法,大大拓展SSW方法的外延功能,进一步提高了预测复杂体系结构和化学反应过程的能力。本研究已经初步完成了复杂化学反应网络建立和路径选优的理论方法,形成了以LASP软件为载体的一套稳定、易用、有效,针对复杂反应体系结构和反应预测的算法集和软件,初步建立了气象有机化学反应数据库。本项目的成果对化学、物理和材料等众多学科的基础研究起到了积极推动作用。

项目成果

期刊论文数量(35)
专著数量(1)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Microporous Titania Crystals with Penta-oxygen Coordination
五氧配位微孔二氧化钛晶体
  • DOI:
    10.1021/acsaem.7b00021
  • 发表时间:
    2018-01-01
  • 期刊:
    ACS APPLIED ENERGY MATERIALS
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Ma, Sicong;Huang, Si-Da;Liu, Zhi-Pan
  • 通讯作者:
    Liu, Zhi-Pan
Pressure-induced silica quartz amorphization studied by iterative stochastic surface walking reaction sampling
通过迭代随机表面行走反应采样研究压力诱导二氧化硅石英非晶化
  • DOI:
    10.1039/c6cp06895b
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Physical Chemistry Chemical Physics
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Zhang Xiao-Jie;Shang Cheng;Liu Zhi-Pan
  • 通讯作者:
    Liu Zhi-Pan
Energy Landscape and Crystal-to-Crystal Transition of Ternary Silicate Mg2SiO4
三元硅酸盐 Mg2SiO4 的能量分布和晶间转变
  • DOI:
    10.1021/acs.jpcc.6b08942
  • 发表时间:
    2016-11-03
  • 期刊:
    JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Guan, Shu-Hui;Zhang, Xiao-Jie;Liu, Zhi-Pan
  • 通讯作者:
    Liu, Zhi-Pan
Proton-Promoted Electron Transfer in Photocatalysis: Key Step for Photocatalytic Hydrogen Evolution on Metal/Titania Composites
光催化中质子促进的电子转移:金属/二氧化钛复合材料光催化析氢的关键步骤
  • DOI:
    10.1021/acscatal.7b00225
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    Acs Catalysis
  • 影响因子:
    12.9
  • 作者:
    Wang Dong;Liu Zhi-Pan;Yang Wei-Min
  • 通讯作者:
    Yang Wei-Min
Accelerated active phase transformation of NiO powered by Pt single atoms for enhanced oxygen evolution reaction.
Pt 单原子加速 NiO 活性相变以增强析氧反应
  • DOI:
    10.1039/c8sc02015a
  • 发表时间:
    2018-09-07
  • 期刊:
    Chemical science
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Lin C;Zhao Y;Zhang H;Xie S;Li YF;Li X;Jiang Z;Liu ZP
  • 通讯作者:
    Liu ZP

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人工智能催化反应模拟和预测
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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