Structure Elucidator Suite 专题介绍（二）：核磁预测技术

      上文介绍中，我们提到了ACD/Structure Elucidator Suite软件主要由四个功能模块组成，分别是：核磁谱图数据库、核磁谱图预测、智能解析以及数据库构建，通过不同功能的协作可帮我们提高结构解析工作的效率。

下面小编为大家接着介绍ACD/Labs的核磁预测功能，究竟它的预测准确性如何？该功能在结构解析工作如何发挥作用？

       ACD/Labs的核磁预测模块名为ACD/NMR Predictors，可基于化合物的二维结构式预测1H、13C、15N、19F、31P、2D NMR谱图((HSQC, HSQC-TOCSY, HMBC, COSY等)。用户可指定溶剂、频率等条件进行1H、13C NMR谱预测，并且支持混合物在不同比例下的谱图模拟。

        ACD/NMR Predictors基于HOSE编码和神经网络算法实现核磁谱图计算，后台庞大的实验化学位移值进行模型训练优化，支撑数据量如下：

      以下是某化合物其中一个碳原子的化学位移预测结果，比较了实验值、ACD/Labs软件以及ChemDraw软件三者的结果。从结果可知，ACD/Labs的预测结果很接近实验值，之所以能预测这么准确，得益于后台庞大的实验数据支撑。右图显示后台支撑的具有类似化学环境的实验数据集：

下面是软件的操作演示视频：

      关于预测准确性的评测，我们先引用上文提到的化合物举例，列出该化合物所有的碳原子化学位移预测结果进行比较：

       上图的结果表明，ACD/Labs的NMR预测结果比ChemDraw的更准确，RSD标准偏差为1.3758。

    当然，这仅是一个化合物的数据比较，下面通过一篇第三方文献(https://doi.org/10.1016/j.fitote.2018.10.003)的评测数据，展示三款软件(ACD/Labs、Mnova、ChemDraw)批量预测天然产物13CNMR化学位移的结果比较，作者通过80个天然产物结构，根据不同的结构类型分别进行了比较：

        ACD/Labs(蓝色)、Mnova(红色)、ChemDraw(绿色)三款软件对80个天然产物的碳谱化学位移预测结果比较

       结果表明，ACD/Labs比其他两款软件的预测准确性要更高。基于ACD/Labs能提供73%误差在+-1.25ppm范围的结果，作者构建了专属的天然产物ACD预测谱图库成功用于结构排重。

        那么，在实际的化合物结构鉴定工作中，基于化合物结构式预测核磁谱图的预测技术应该如何发挥作用呢？下面举几个例子：

        对于化学合成的研究者，可通过ACD的核磁预测技术进行快速的结构确认，比如把目标化合物结构的预测谱图与实验谱进行比对评分，在ACD/Spectrus processor基础模块中提供了一键归属验证的功能就是基于该技术开发而来，如下图所示：

        在化合物的结构定性中，往往出现同分异构体的不同可能性，这时候可利用核磁预测谱与实验谱的比对，通过误差值比较来判别哪种结构更有可能，如下图所示，通过不同取代位置的预测谱图与实验谱比对，可快速确认可能的取代位置。

        得益于ACD/Labs的核磁预测准确性较高，我们可构建预测碳谱数据库，如上文提到的文献，作者正是通过构建专属的天然产物预测碳谱数据库进行结构排重(https://doi.org/10.1016/j.fitote.2018.10.003)。文章思路如下图：

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