有机催化剂的催化机制往往涉及柔性的分子骨架和多元的非共价相互作用，其过渡态往往通过密度泛函计算获得，具体机制的实验验证也相对困难。近来，已经有相关的研究工作通过数据科学的手段解析有机催化剂在小分子有机物转化中的机制和普适性（例如Jacobsen, Nature 2024, 1052；Sigman, JACS 2020, 16382；List, Angew. Chem. Int. Ed. 2023, e202218659等），但在聚合过程中使用的有机催化剂中还未见机制研究的应用案例。
近期，刘允课题组基于前期开发的有机催化聚二硫化物体系（2023, JACS），与厦门大学汪骋课题组进行合作，利用机器学习与化学机理研究相结合的方法，系统揭示了表奎宁衍生硫脲类有机催化剂在1,2-二硫环戊烷开环聚合反应中过渡态稳定化的关键机制，为得到活性-选择性兼顾的硫脲催化剂提供了指导原则（图1）。
图1 利用取代基位置与电性的变化构建了催化剂库，并用数据科学方法解析了过渡态稳定化关键的基元。
团队以（R）-硫辛酸甲酯为模型单体，通过实验测定了44种催化剂的聚合反应速率（kp）和区域选择性（Pss）作为实验输入，利用XGBoost算法（极端梯度提升树）结合逐步回归机器学习的框架（图2），从62种催化剂骨架特征描述符中筛选出了影响反应活性和选择性的关键特征，并通过SHAP（Shapley Additive Explanations）分析量化各特征的贡献。研究发现，硫脲结构中存在制约活性与选择性的电子与构象因素，最终卤素类取代基能够实现最优的平衡。关键结果也通过密度泛函理论计算得到的过渡态加以验证。
图2 机器学习模型：（A）XGBoost与逐步回归相结合的工作流程。XGBoost对（B）反应速率kp和（C）区域选择性Pss的表现。
该成果近日以“Revealing Transition State Stabilization in Organocatalytic Ring-Opening Polymerization Using Data Science”为题发表在 Angew.Chem.Int. Ed. 上。论文的通讯作者是伊人直播-伊人直播ios 刘允研究员和厦门大学化学化工伊人直播 汪骋教授，第一作者是伊人直播-伊人直播ios 科研助理张苗苗和厦门大学化学化工伊人直播 已毕业研究生苏禹铭。该研究得到了国家自然科学基金委、北京分子科学国家研究中心、嘉庚创新实验室的支持。
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