QM有机化学课堂

关于量子力学实战应用的常见问题解答

QM小课堂 | 第三十八章

自量子力学有机化学实战系列文章发布以来，我们收到了读者很多反馈。本文就其中关注度最高的九个问题做出相应解答。汇总如下：

1. 使用什么软件进行QM计算？

Gaussian、Gamess 和 ORCA 是有机化学家常用的计算软件。药明康德为我们提供了Spartan软件的使用权，它使用Q-Chem作为计算引擎。

图1. 科学文献中被高度引用的QM计算程序^[1]

2. 通用计算泛函和基组是什么？

目前我们使用ωB97X-D/6-31G*这一计算级别。这个组合在计算速度与准确度之间达到一个平衡，能够满足有机化学家日常应用需求。

图2. 超多的泛函选择^[2]

3. 有推荐的书单用来指导QM在有机化学中的实战应用么？

我们尝试搜索可能对有机化学家有用的QM实战教科书，但很遗憾并未找到。因此，我们的化学家们觉得有必要分享他们在工作中学习到的实用QM知识。截止2022年5月，QM工作小组已完成37篇文章的编辑发布。前28章内容已汇编成册，您可以在这里免费查阅各章节内容、下载电子书（量子力学在有机化学上的应用，第二版）。我们正在进行第三版中文电子书的编辑工作（涵盖已发布三十余篇章节），相信很快可以与大家见面！

图3. 量子力学在有机化学上的应用 中文第二版

4. 药明康德的化学家们如何学习QM？

我们从对工作中的反应进行回顾性分析开始，尤其是那些无法直观地正确预测的具有挑战性的反应。我们优化方法，开发计算标准流程，并将QM变成一种前瞻性工具。我们讨论并且相互传授我们学习到的东西，共同成长与进步。

 图4. 学习金字塔

5. 使用QM和ML进行反应预测有什么区别？

QM (Quantum Mechanics) 专注于物理现实，可以考察每种底物、每种试剂的特性。ML (Machine Learning) 侧重于数据，统计平均值。目前，在直观地做出正确的前瞻性分析有困难的情况下，QM提供了更好的指导，并且在反应性差异的回顾性分析中更有用。随着QM被纳入机器学习，我们预计化学ML工具将继续改进。

图5. 数据引导决策。数据存在差异性^[3]

6. 需要多长时间可以精通QM？

文献报道的计算方式对分析解决实际工作中的问题帮助有限。药明康德的化学家致力于开发实用的分析方法。我们将此项工作交给在有机知识和计算知识储备都较为丰富的同事，并鼓励每个人都去学习。随着不断研究感兴趣的化学反应，我们的分析能力在不断增强。QM的计算方法以及算力的发展非常快，化学反应也在不断推陈出新。随着时间的推移，我们不断思考和践行“计算什么、如何计算、如何解释结果、如何改进方法”，并定期复盘。这是一个终身学习的历程。

图6. 活到老，学到老

7. QM分析相对较慢，您能否进一步详细说明您的团队如何以足够快的速度进行合成计划的前瞻性分析？

我们为不同的反应类型建立分析SOP，通过计算必需的参数去分析解决问题。所需时间从仅仅几分钟的分子轨道计算及静电势图分析，到需数小时的反应能量分布、过渡态计算等等。已有可访问的包含预先计算好的大量有机分子特性的QM数据库非常有用。

图7. 有的放矢的计算对于前瞻性分析来说足够快

8. 你们使用什么计算机系统进行QM计算？合成实验室能负担得起吗？

QM计算高度依赖于CPU的算力，因此我们一般在具有8核及以上的台式机上运行。这样的一个硬件配置并不昂贵。人们在计算的成本和时间、人工、试剂和废物处理的成本之间的考量，QM计算正成为一种有价值的资源优化且绿色的化学工具。

图8. 多核处理器加速常规QM计算

如有特定化学计算需求，请发送电子邮件至 IDSU_Operation@wuxiapptec.com
本文由王秋月、王健、卫小文编撰。

References:

[1] L. Talirz, L.M. Ghiringhelli, B. Smit, Living Journal of Computational Molecular Science, 2021, 3(1), 1483.

[2] a) R. Peverati, Int. J. Quantum Chem. 2021;121:e26379  b) L. Goerigk, N. Mehta, Aust. J. Chem. 2019, 72, 563.

[3] a) F. Strieth-Kalthoff, F. Sandfort, M.H.S. Segler, F. Glorius, Chem. Soc. Rev., 2020, 49, 6154. b) Y.F. Guan, C.W. Coley, H.Y. Wu, A. Ranasunghe, E. Heid, T.J. Struble, L. Pattanaik, W.H. Green, K.F. Jensen, Chem. Sci., 2021, 12, 2198.

[4] https://www.davidparkins.com

[5] a) Spartan Spectra and Physical Properties Database: https://www.wavefun.com  b) QM7-X: J. Hoja, L.M. Sandonas, B.G. Ernst, A. Vazquez-Mayagoitia, R.A. DiStasio Jr, A. Tkatchenko, Sci Data, 2021, 8, 43.