【摘要】 通过涉及的组合方法启动过渡态搜索松弛弦法和二次同步渡越,最后通过反应化学键和虚振动频率的分析以及本征反应坐标法验证了过渡态。
过渡态搜索是与机理研究、反应性和区域选择性预测以及催化剂设计相关的多种类型计算化学预测的核心。结合了化学信息学、分子力学和量子化学领域的计算技术,自动找到反应物中的原子和产物之间最可能的对应关系,生成过渡态猜测。
通过涉及的组合方法启动过渡态搜索松弛弦法和二次同步渡越,最后通过反应化学键和虚振动频率的分析以及本征反应坐标法验证了过渡态。我们的方法不针对任何特定的反应类型,也不依赖于训练数据;相反,它对各种反应类型具有普遍适用性。
工作流程高度灵活,允许进行修改,例如选择精度、理论水平、基础集或溶剂化处理。成功定位的过渡态可用于设置相关反应中的过渡态猜测,节省计算时间并增加成功的概率。
该方法的实用性和性能在有机化学、药物化学和均相催化研究典型反应中的过渡态搜索应用中得到了证明。特别是,我们的代码在迈克尔加成、氢提取、狄尔斯-阿尔德环加成、卡宾插入以及涉及钼络合物的酶反应模型中的应用得到了展示和讨论。
自动 TS 预测器(我们称之为 AutoTS)建立在薛定谔软件库和程序的基础上,其中包含处理分子 SMILES 表示、SMARTS 分子模式识别、查找两个或多个结构之间的 MCS、执行约束优化的功能力场和量子力学计算。作为 TS 搜索工作流程的一部分,所有计算中使用的力场为 OPLS2005[1-3]。所有量子力学计算均使用 Jaguar, 使用伪谱近似进行,这将 DFT 计算速度加快了 2−5 倍。精度损失可以忽略不计。
在执行所有 IRC 计算时,我们使用非质量加权坐标;从技术上讲,这会产生一条最小能量路径(MEP),但由于我们只对该路径的端点感兴趣,因此区别并不重要。为了模拟溶液相过程,我们使用了泊松玻尔兹曼有限元法(PBF),这是一种隐式溶剂化模型[4-6]。在应用中探索了密度泛函和基组的几种组合。
TS 搜索的更高程度的自动化为建模和虚拟筛选在反应化学应用中发挥更突出的作用提供了诱人的前景,例如药物发现中的共价抑制剂设计、毒性研究等领域、合成化学、催化和化学工程。
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