核磁共振是鉴定有机化台物结最重要的方法，但解析复杂核磁谱却愁坏了不少化学同仁，许多小伙伴（高手除外）直呼：解谱太难啦！
不久前，英国剑桥大学Goodman等人开发了一个电脑程序DP4-AI，该程序可以自动解析1H和13C NMR数据，分配峰，并给出一组最有可能的结构。DP4-AI“为结构不确定性提供了全自动解决方案，节省了解析NMR光谱的时间，同时也使分析充满信心。”
在有机合成和天然产物化学中，分子结构的确证都是具有挑战性的问题。结构上接近的异构体（例如区域异构体）和非对映异构体通常在1D-NMR光谱中仅表现出细微的差异，因此很难确定其结构和相对立体化学。虽然可以通过其他NMR实验（例如NOE光谱或合成天然产物的异构体），然后将所得观察到的NMR光谱与公开的NMR光谱进行比较，来解决这一问题，但两种方法都非常昂贵且耗时。
多年来，自动解析NMR光谱一直是结构化学的主要目标。DP4程序应运而生，成了一种非常具有吸引力的方法，DP4不仅可以预测分子的相对立体化学和其他变化，而且可以使用贝叶斯定理给出每个候选分子是正确分子的可能性，现已成功用于确定许多天然产物的立体化学。自发布以来，DP4的计算已得到简化，并且用户输入最小化，所有计算现在都由Python程序PyDP4自动管理。
图1 （a）DP4-AI的结构。该系统提供了全自动的立体化学说明，用户只需输入原始NMR数据。（b）具有立体化学的示例结构可以使用集成在PyDP4中的DP4-AI完全自动地正确预测。
标准DP4要求用户输入带有立体化学不确定的分子结构和1D 13 C和1 H NMR光谱，其中最耗费精力的部分是峰的分配，而且容易出错。DP4-AI的目的是消除这种人工输入。它可以获取原始NMR数据并自动处理，分析光谱并将其与DFT计算的光谱进行比较，以输出对试验结构的置信度的定量度量。与手动过程相比，DP4-AI可以在大约60秒内完成一个分子的完整计算，而这可能需要人工花费8个小时的时间。这与商业软件Mnova不同。Mnova旨在帮助用户处理和解释其光谱，而DP4-AI使用分配例程结合DFT计算。
图2 DP4-AI在一系列阶段中处理原始NMR数据，以产生实验的多重位移值及其积分。然后，程序对分子中的每个原子进行使用DFT计算的位移，并将其分配给实验峰。然后使用该分配为每个非对映异构体计算DP4概率
研究人员在47个分子上评估了DP4-AI，每个分子平均具有3.49立体中心和不同范围的碳骨架。令人印象深刻的是，DP4-AI在32和64个非对映异构体中正确分配了分子NP1和NP2的相对立体化学。
DP4-AI 作为一种强大的系统，可通过自动处理和分配原始13 C和1 H NMR光谱自动解决结构不确定性，并已作为开源软件发布。这种自动化将允许对数据库和大量分子进行快速DP4分析，这在以前是不可能的。利用由专业化学家撰写的NMR描述，DP4-AI保持与DP4相同的正确率。此外，该系统可以可靠地处理和分配NMR谱，速度约快60倍，节省了大量科研人员的时间。此外，该新系统为将来开发新功能（例如J值分析，2D-NMR分配，分配复杂混合物的光谱和辅助构象分析）提供了强大的框架。
图5 NMR-AI可以在一分钟左右的时间内完成一个分子用于DP4的计算，这一任务以前需要大约8个小时的用户时间。这相当于每天可处理的分子数量增加约60倍。
Goodman并不担心自动化过程的发展会降低有机化学家手动分析NMR光谱的能力。计算器并没有阻止人们进行算术，而是允许人们更快，更准确地执行复杂的算术。他计划探索如何将DP4-AI扩展到其他原子核，而不仅仅是1 H和13C。
“我们对化学界对DP4-A的想法感到兴奋。任何人都可以以自己的方式使用和编辑系统来解决有趣的问题（人们已经是）。我们将非常感兴趣地看到人们将来如何使用和开发该软件。”
DP4-AI可作为开源软件在https://github.com/KristapsE/DP4-AI处获得。
开源软件：http://www-jmg.ch.cam.ac.uk/tools/nmr/
https://github.com/KristapsE/DP4-AI
需Python环境：https://www.python.org/downloads/
参考文献
A Howarth，K Ermanis和JM Goodman，Chemical Science，2020，DOI：10.1039 / d0sc00442a
https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2020/sc/d0sc00442a
