在合成化學(xué)、藥物研發(fā)和材料科學(xué)領(lǐng)域，核磁共振（NMR）是分子結(jié)構(gòu)確證的重要手段。然而，從原始數(shù)據(jù)處理、信號(hào)歸屬到結(jié)構(gòu)判斷和文獻(xiàn)核對(duì)，完整的解譜過程往往耗時(shí)較長，并高度依賴研究人員的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)。隨著高通量合成和快速研發(fā)的發(fā)展，如何兼顧解譜效率、嚴(yán)謹(jǐn)性與可復(fù)核性，成為科研人員普遍關(guān)注的問題。

SpinMind將實(shí)測譜圖、預(yù)測譜圖、分子結(jié)構(gòu)、峰表數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)記錄集中在同一界面，讓AI參與譜圖處理、信號(hào)歸屬、候選結(jié)構(gòu)生成與校驗(yàn)，同時(shí)支持研究人員進(jìn)行編輯和復(fù)核。平臺(tái)并非簡單地“上傳譜圖、輸出結(jié)果"，而是將AI融入專業(yè)NMR解譜流程，使每一步分析有據(jù)可查、最終結(jié)論可以追溯。

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圍繞NMR解譜的典型科研場景，SpinMind將高頻解析任務(wù)整合為三個(gè)彼此銜接的功能模塊，構(gòu)成一條可核對(duì)、可復(fù)核、可追溯的專業(yè)解譜工作鏈。

對(duì)有機(jī)合成用戶來說，NMR檢測通常不是從零推導(dǎo)結(jié)構(gòu)，而是快速確認(rèn)合成產(chǎn)物是否匹配預(yù)期結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)人工核驗(yàn)需要逐峰比對(duì)化學(xué)位移與積分，過程繁瑣且易遺漏細(xì)節(jié)。

SpinMind 「結(jié)構(gòu)驗(yàn)證」功能針對(duì)這一場景量身打造。

用戶上傳1H / 13C NMR數(shù)據(jù)后，可通過CAS號(hào)、化合物名稱、SMILES式、分子式或內(nèi)置結(jié)構(gòu)編輯器輸入目標(biāo)分子。平臺(tái)支持對(duì)原始FID文件進(jìn)行基線、相位校正等預(yù)處理，再從化學(xué)位移、1H/13C計(jì)數(shù)、峰歸屬等多維度自動(dòng)交叉核對(duì)，清晰標(biāo)注支持證據(jù)與待復(fù)核位點(diǎn)，一鍵生成標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)驗(yàn)證報(bào)告。

無需人工逐峰比對(duì)，實(shí)測譜圖即可為預(yù)期結(jié)構(gòu)提供逐項(xiàng)佐證，大幅縮短產(chǎn)物確證周期。

面對(duì)未知單一化合物的結(jié)構(gòu)解析，傳統(tǒng)方式依賴研究人員憑借經(jīng)驗(yàn)推導(dǎo)候選結(jié)構(gòu)，再逐一驗(yàn)證，過程耗時(shí)且對(duì)經(jīng)驗(yàn)門檻要求極高。

SpinMind 「譜圖解析」功能基于大規(guī)模NMR譜圖-分子結(jié)構(gòu)配對(duì)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的專用結(jié)構(gòu)生成模型與候選校驗(yàn)?zāi)Ｐ?，用戶上?H / 13C NMR譜圖后，可補(bǔ)充分子式、允許元素、樣品來源等先驗(yàn)約束，平臺(tái)將在30s內(nèi)智能生成并排序Top5候選結(jié)構(gòu)。

候選生成并非解譜終點(diǎn)。SpinMind會(huì)對(duì)top5候選結(jié)構(gòu)進(jìn)行一致性校驗(yàn)，量化評(píng)估每個(gè)候選對(duì)實(shí)驗(yàn)信號(hào)的解釋程度，最終輸出與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)匹配度最高的解析結(jié)論與完整報(bào)告。

性能表現(xiàn)

文獻(xiàn)中相關(guān)化合物的NMR化學(xué)位移、實(shí)驗(yàn)條件與譜圖記錄，是結(jié)構(gòu)判斷的重要佐證依據(jù)。傳統(tǒng)方式需要跨數(shù)據(jù)庫檢索、手動(dòng)比對(duì)數(shù)據(jù)，效率低下且覆蓋范圍有限。

SpinMind內(nèi)置文獻(xiàn)譜庫，支持一鍵檢索相關(guān)化合物的文獻(xiàn)NMR記錄，快速調(diào)取化學(xué)位移數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)條件與文獻(xiàn)來源，為結(jié)構(gòu)結(jié)論提供雙重支撐。

真實(shí)的NMR解譜，從來不是 “上傳譜圖 - 輸出結(jié)果" 的單向黑盒，而是由任務(wù)判斷、譜圖識(shí)別、信號(hào)歸屬、結(jié)構(gòu)核對(duì)、文獻(xiàn)佐證、報(bào)告復(fù)核組成的嚴(yán)謹(jǐn)專業(yè)流程。SpinMind深度復(fù)刻這套科研邏輯，讓AI服務(wù)于解譜流程，而非替代專業(yè)判斷。

化合物結(jié)構(gòu)、實(shí)測譜圖、預(yù)測譜圖與峰表數(shù)據(jù)集成于同一分析界面，實(shí)現(xiàn)譜峰與原子位點(diǎn)的雙向高亮聯(lián)動(dòng) — 點(diǎn)擊譜峰自動(dòng)對(duì)應(yīng)分子結(jié)構(gòu)位點(diǎn)，選中原子同步高亮對(duì)應(yīng)譜峰信號(hào)。

研究人員無需在結(jié)構(gòu)圖、譜圖與峰表間反復(fù)切換匹配，直觀完成信號(hào)核對(duì)與歸屬驗(yàn)證，還原人工解譜時(shí)多維度信息交叉驗(yàn)證的思考習(xí)慣。

自動(dòng)解析結(jié)果易受譜圖基線、雜峰干擾等因素影響，往往需要結(jié)合專業(yè)經(jīng)驗(yàn)做細(xì)節(jié)修正。平臺(tái)開放多重峰拆分、積分修正、峰型調(diào)整、雜質(zhì)標(biāo)記、候選狀態(tài)調(diào)整等全維度編輯權(quán)限，用戶可在自動(dòng)解析基礎(chǔ)上，基于專業(yè)判斷手動(dòng)修正譜峰信息。

多重峰編輯模塊的尋峰、積分、峰間距計(jì)算等核心操作邏輯，與主流商品化核磁軟件保持高度一致，無需重新學(xué)習(xí)適配，科研人員可沿用原有操作習(xí)慣快速上手。調(diào)整完成后，系統(tǒng)自動(dòng)重新執(zhí)行結(jié)構(gòu)校驗(yàn)與結(jié)論推導(dǎo)，同步更新解析結(jié)果與報(bào)告，兼顧解譜效率與專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)性。

無論是結(jié)構(gòu)驗(yàn)證還是譜圖解析，SpinMind在輸出最終結(jié)論的同時(shí)，均自動(dòng)生成符合譜學(xué)專業(yè)規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)化解析報(bào)告，省去人工整理峰表、梳理推導(dǎo)邏輯的重復(fù)工作。

報(bào)告嚴(yán)格遵循專業(yè)解譜邏輯展開：從不飽和度計(jì)算、特征官能團(tuán)識(shí)別等整體性質(zhì)判斷切入，再以表格化形式呈現(xiàn)逐峰、逐原子的精準(zhǔn)信號(hào)指認(rèn)。每一項(xiàng)結(jié)構(gòu)推導(dǎo)都對(duì)應(yīng)明確的化學(xué)位移、峰型、積分值、峰歸屬與文獻(xiàn)記錄依據(jù)，完整保留推理鏈路，結(jié)論可追溯、可復(fù)核。

報(bào)告支持Word、PDF雙格式下載，可直接用于實(shí)驗(yàn)記錄歸檔、課題數(shù)據(jù)復(fù)盤或論文補(bǔ)充材料，無需二次排版整理。

多課題并行、樣品批量測試的科研場景下，零散的解譜記錄往往難以系統(tǒng)整理，復(fù)盤查找耗時(shí)費(fèi)力。

SpinMind支持對(duì)解析數(shù)據(jù)進(jìn)行分類歸檔，可自定義修改任務(wù)命名，以區(qū)分不同樣品與實(shí)驗(yàn)批次，適配課題組日?？蒲泄芾砹?xí)慣，方便實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)復(fù)盤、結(jié)果比對(duì)與復(fù)用。

中國科學(xué)院自主研制科學(xué)儀器應(yīng)用示范中心，承擔(dān)著國產(chǎn)科學(xué)儀器實(shí)測檢驗(yàn)和應(yīng)用驗(yàn)證工作，為產(chǎn)品優(yōu)化提供真實(shí)場景反饋。

針對(duì)SpinMind智能解譜平臺(tái)，中心王雨松老師團(tuán)隊(duì)從獨(dú)立用戶視角，將平臺(tái)用于日?？蒲袌鼍安㈤_展持續(xù)測試。結(jié)合一線NMR解譜經(jīng)驗(yàn)，團(tuán)隊(duì)圍繞解析報(bào)告、峰型識(shí)別、多重峰解析精度及操作交互提出改進(jìn)建議，為平臺(tái)功能完善和實(shí)際應(yīng)用能力提升提供了重要參考。

同時(shí)，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)汪義豐教授課題組提供的實(shí)測NMR數(shù)據(jù)，為SpinMind的模型測試提供了專業(yè)支持。

當(dāng)前版本適用范圍

本次首發(fā)版本聚焦小分子純化合物的核心解譜場景，具體適配邊界與支持能力如下：

• 解析對(duì)象：僅支持單一化合物的結(jié)構(gòu)驗(yàn)證與譜圖解析?；衔锏脑亟M成限于 C、H、O、N、P、S、F、Cl、Br、I 和 B；現(xiàn)階段暫不考慮立體化學(xué)效應(yīng)

• 支持譜圖：1H、13C NMR數(shù)據(jù)

• 支持溶劑：CDCl?
  

下一步持續(xù)擴(kuò)展

• 提升1?F NMR數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確率

• 支持DEPT等譜圖分析

• 接入二維NMR譜圖分析

隨著更多核種與實(shí)驗(yàn)類型接入，實(shí)測譜、預(yù)測譜、分子結(jié)構(gòu)和信號(hào)關(guān)聯(lián)將形成更完整的解譜證據(jù)鏈。

科研數(shù)據(jù)安全性

用戶上傳的譜圖、結(jié)構(gòu)、實(shí)驗(yàn)參數(shù)、分析結(jié)果和歷史報(bào)告不會(huì)用于模型訓(xùn)練，也不會(huì)被整理為公開數(shù)據(jù)集或營銷素材。

平臺(tái)采用加密通道傳輸數(shù)據(jù)，并通過賬號(hào)權(quán)限和用戶數(shù)據(jù)隔離限制訪問范圍。用戶也可以在平臺(tái)內(nèi)管理和刪除自己的分析歷史

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