【摘 要】
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作为新型药物重要来源的天然产物,其生物、药物活性通常只有特定的绝对构型所具有。因此,对天然产物绝对构型的确定,是开展天然产物研究的重要环节。天然产物通常具有多个手性中心,其结构远比通常有机分子复杂,且多数天然产物的单晶难以获得,从而限制常用的谱学手段,如X射线单晶衍射、圆二色等的应用。近年来,随着核磁共振技术的发展,特别是多维技术的发展,核磁共振技术已经成为了天然产物结构鉴定和描述的最主要、也是最
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作为新型药物重要来源的天然产物,其生物、药物活性通常只有特定的绝对构型所具有。因此,对天然产物绝对构型的确定,是开展天然产物研究的重要环节。天然产物通常具有多个手性中心,其结构远比通常有机分子复杂,且多数天然产物的单晶难以获得,从而限制常用的谱学手段,如X射线单晶衍射、圆二色等的应用。近年来,随着核磁共振技术的发展,特别是多维技术的发展,核磁共振技术已经成为了天然产物结构鉴定和描述的最主要、也是最重要的手段。然而,天然产物在结构鉴定过程中,由于其通常具有多个手性中心,仅依靠核磁共振实验技术通常无法区分具有相似结构的非对映异构体,有时甚至给出错误的结构指认。随着计算方法和统计方法的发展,作为实验互补工具的计算化学也日益成为研究天然产物绝对构型必不可少的研究工具。尽管在计算值与实验值的比较过程中引入了各种统计手段消除了计算的不确定性,然而计算的精确与否对于天然产物的结构鉴定有着至关重要的影响。近年来,人工智能的高速发展使得人工神经网络能应用于天然产物核磁谱图的精确预测。本论文在原有理论计算的基础上使用人工神经网络来精确预测天然产物的13C化学位移,主要工作包括以下几个方面:1.天然产物构象产生及构象筛选程序化:在分子动力学基础上运用模拟升温退火方法产生多种原始构象,并通过程序自动筛选出符合要求的构象用于计算核磁共振化学位移。2.在神经网络中,原子描述符对预测结果有着至关重要的影响。我们采用OPBE泛函计算的化学位移和原子周围的NBO电荷作为描述符来预测13C化学位移。该描述符能有效地降低OPBE泛函计算误差,在验证集上的误差的绝对平均值（MAD）可达 1.5 ppm。3.我们选取了5个天然产物分子,并将在验证集上选取的模型运用于这5个天然产物13C化学位移的预测,预测的13C化学位移的MAD为1.2 ppm,接近于CCSD（T）/CBS的精度。同时我们将该模型运用于绝对构型有争议的天然产物并成功地给出了正确的指认。
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