钯催化C-N偶联反应是药物化学中应用最广泛的转化之一，但构建能够准确预测复杂药物分子偶联产率的机器学习模型仍是一大挑战。近日，MIT的Jensen课题组、Buchwald课题组与默克公司合作，在《J. A···

在药物研发中，C(sp²)–C(sp³) 偶联反应是构建三维复杂分子的关键工具，但其底物空间巨大，传统高通量实验(HTE)难以全面覆盖。近日，UCLA的Doyle课题组与诺华团队在《J. Am. Chem. Soc.》上发···

在药物化学的研发前线，时间就是生命，效率决定成败。面对日益复杂的分子结构与严苛的合成要求，传统的试错式实验方法正遭遇瓶颈。自动化技术，尤其是高通量实验平台，已成为突破这一瓶颈的关键···

从预测合成路线到自主优化实验，AI正在改写化学发现的游戏规则想象一下，一位化学家面对一个复杂分子，无需耗时数月尝试，只需轻点几下，人工智能系统便能规划出最高效的合成路线，并指导机器人···

在化学的殿堂里，每一次新反应的发现都如同点亮一盏新的灯，照亮合成未知分子的前路。然而，传统的反应发现严重依赖研究者的直觉、经验，以及偶尔的“意外惊喜”。这是一个缓慢、费力且充满不确···

在化学合成的世界里，一场静默的革命正在进行——烧瓶和搅拌桨正悄然让位于精密的管道与泵组，间歇的批次反应正被连续流动的分子转化所替代。连续流化学，这门融合了合成化学、化学工程与过程控···

你是否曾想过，未来的化学实验室可能不再需要瓶瓶罐罐、不再依赖人工反复试错，甚至能在“流动”中完成高效、精准的合成?近年来，连续流化学正在彻底改变我们进行化学合成的方式。它不仅在制药、···

想象一下，你只需要告诉AI：“我需要一个能高效催化某反应的反应器”，它就能自主设计、3D打印并优化出最佳方案——这不是科幻，而是发表在《Nature Communications》上的现实。来自西班牙海梅一···