核磁共振晶体学-解决有机和无机结构

核磁共振晶体学擅长使用先进的光谱仪和计算工具来详细描述材料的短程结构，在燃料电池和制药等领域有应用，并通过综合实验和计算技术不断发展。

 

到目前为止，我们可以安全地将核磁共振晶体学领域划分为成熟的。事实上，它已经可以庆祝一个周年纪念日了——国际晶体学联盟通过建立一个专门的核磁共振晶体学和相关方法委员会，认识到它的重要性已经有十年了。IUCr认为实验和计算技术的结合使用是在原子尺度上理解固体结构和动力学的现代方法。

 

核磁共振晶体学的增长能力

核磁共振波谱对材料的近程结构细节具有独特的敏感性。化学位移、电场梯度、j耦合的测量值有助于量化缺陷引起的结构紊乱和局部畸变。这一信息是对传统的基于衍射的晶体学的一个很好的补充，该晶体学观察晶体中的长程秩序。计算和原子建模是核磁共振晶体学成功的基本要素。实验光谱当然是有价值的，但该方法的真正力量来自量子力学计算中产生的信号分配。在实验领域，世界各地的实验室里都有越来越多的强力永磁体。仅举几个例子，苏黎世联邦理工学院有一台1.2GHz和28GHz的特斯拉光谱仪，华威大学有一台1GHz和23.5T的光谱仪(正在采购一台新的1.2GHz机器)，佛罗里达州塔拉哈西国家高磁场实验室的超高场固态核磁共振(1.5GHz,36T)，格勒诺布尔的1GHz和22T。像布鲁克和安捷伦这样的老牌制造商不断改进实验设计。最强大的机器极其昂贵——例如，沃里克的设备是基于英国政府1700万英镑的拨款。

 

核磁共振晶体学的优点

所以这些实验既复杂又昂贵，这突出了从结果中提取每一点有用信息的必要性。在这里，计算来拯救。固态核磁共振计算早在2001年就被引入，当时Pickard和Mauri解决了周期边界条件下的量程不变性问题[1]；这篇论文现在有近2000次引用。英国政府为核磁共振晶体学的协作计算项目提供了专门的资金，该项目收集了与该领域相关的软件和数据。BIOVIA Materials Studio包含一个CASTEP NMR模块，该模块目前用于生成固态NMR的大多数第一性原理结果，尽管其他电子结构包对实现该功能越来越感兴趣。

 

那么，核磁共振晶体学最近有哪些令人兴奋的应用?让我们看两个不同的例子，一个处理固体氧化物燃料电池(sofc)的无机材料，另一个致力于分子晶体在制药应用中的表征。SOFC电解质必须满足几个要求，包括在中等温度下的快速离子导电性(例如，低于800°C至1000°C范围的钇稳定氧化锆)。来自利物浦大学和NHMFL的国际团队研究了来自melilite家族的材料LaSrGa3O7的结构和性能。由于正离子层和阴离子层的局部无序，这种层状材料通常是扭曲的。在600~800℃的温度范围内，la掺杂相的结构有良好的氧输运前景。似乎导致氧高迁移率的基本结构特征是三种不同的Ga-O结构单元的存在。la掺杂材料具有四连接Ga(1)O4、三连接Ga(2)O4和Ga(2’)O5。实验需要最高的35.2 T磁场来分辨来自不同镓离子的信号。在记录的71Ga光谱中，我们可以真正看到的是，与化学计量谱相比，la掺杂样品中出现了两个额外的、相当弱的峰。对这些变化本质的更深入的理解来自CASTEP核磁共振结果，它解释了每个附加峰的起源。

 

总的来说，这是一个令人印象深刻的案例，它结合了迄今为止世界上最强大的实验装置和强大的计算工具，可以解码隐藏在核磁共振光谱中的结构细节。

 

无机材料，如用于燃料元件或新型电池的固态电解质，通常表现出复杂的化学性质，并以不寻常的组合组合多种元素(例如，上面SOFC示例中的Ga和La四极原子核)。对于核磁共振晶体学家来说，制药应用呈现出一套不同的复杂性。这里的元素是预先定义好的(C、O、H和N通常会涵盖几乎所有有趣的组合)。另一方面，晶体的堆积和多态使事情变得复杂。再一次，该方法的力量在于将实验与计算相结合。核磁共振化学位移提供了诸如不对称单元中分子数量等细节，这些信息对晶体结构预测工作流程具有重要价值。1H、13C和15N的化学位移对氢键等非共价相互作用很敏感，它们可以用来表征无序性，区分盐和共晶等。

 

华威大学核磁共振中心的科学家与阿斯利康的研究人员合作多年，致力于提高现有工具的可用性。他们制作了一个在CCP-NC工作流程中广泛使用的工具箱[3]。作者使用BIOVIA Materials Studio强大的脚本层来自动计算，提取数据并将结果可视化。这样的发展为最近的大规模研究铺平了道路，这些研究进一步推动了核磁共振晶体学应用的界限。

 

来自阿斯利康和EPFL的一个团队解决了一个看似不可能完成的任务:他们应用了对有序结晶相非常有效的原理来解决无定形分子固体的结构。他们的论文将传统的原子建模与机器学习方法相结合[4]。传统方法计算特定结构的化学位移，并将结果与实验结果进行比较。这对于大型非晶系统来说是行不通的，原因很简单，计算成本太高。来自EPFL的团队开发了一个机器学习模型ShiftML2，该模型在数千种不同化学环境下的系统的DFT结果上进行了训练，并描述了理想和扭曲的结构。该模型结合了固态核磁共振实验和经典分子动力学模拟[4]。通过考虑分子中所有1H和13C原子位置的组合移位，研究小组确定了药物AZD4625的无定形结构。值得注意的是，在这项研究之前，即使是纯化合物的晶体结构也不为人所知。

 

来自阿斯利康、C4X Discovery和华威大学的联合团队[5]展示了核磁共振晶体学和数据科学工具的不同组合。这里要解决的问题是——如何区分柔性分子的结晶多晶型。像速尿这样的晶体是由具有多个构象自由度的分子堆积而成的。正如作者在论文中所述，活性药物成分(原料药)的不需要的多态性可以在能量上接近所需的形式，并且它们在制造过程中不断出现。如果有一种明确的方法来区分和描述这种多态性，风险可以有所降低。实现这种降低风险的途径可以基于对感兴趣的分子的溶液和固态形式的实验和计算核磁共振数据的回归分析。本文采用蒙特卡罗随机抽样方法对溶液的结构进行了计算，计算了溶液状态的化学位移，并对溶液和固体形态的测量值和计算值进行了比较。

 

毫无疑问，后两种方法([4]和[5])将在不久的将来统一起来。对于溶剂化分子的特殊构型，可以使用基于ml的化学位移来代替dft计算的数据，从而将总体计算成本降低几个数量级。

 

在过去的几十年里，核磁共振晶体学显然已经成熟了——我不会再把它称为“新兴领域”，因为它在CCP-NC网站上被描述为“新兴领域”。即使是对最近应用的简要总结，也显示了固态核磁共振在设计和表征新型电池、燃料电池和药物材料方面的广度和相关性。对新应用的渴望推动了新的更强大的实验机器的制造，建立了许多国家核磁共振中心，并发展了新的计算方法，这是一个反馈循环。使用BIOVIA CASTEP等工具进行DFT计算仍然是理论研究的基石。DFT数据现在可以被收集到数据库中——CCP-NC提供了一个例子——并用于训练机器学习模型。该领域迅速扩展，代表了达索系统V+R哲学在行动中的体现:虚拟(模拟和机器学习)和真实(核磁共振实验)之间的共生关系。计算实验并不意味着取代物理实验，尤其是当两者可以很好地协同工作的时候!

 

最后，这里有两个即将发生的核磁共振晶体学界感兴趣的事件。

 

1.2024年核磁共振晶体学智能会议(2024年9月，葡萄牙阿威罗)汇集了计算、衍射、磁共振和其他光谱技术领域的科学家，以促进和开发更智能的方法，以最佳地结合各种技术，用于复杂无机、有机和生物材料的结构解析。该活动的网站在这里。以下受邀演讲者已经确认他们将出席阿威罗大学：Bradley Chmelka(加州大学圣巴巴拉分校)，michael Leskes(魏茨曼研究所)，Ute Kolb(美因茨约翰内斯古腾堡大学)和Zhehao Huang(斯德哥尔摩大学)。

 

2.牛津大学于2024年7月8日至10日举办CASTEP核磁共振计算高级大师班。组织者希望参与者在使用CASTEP进行核磁共振计算方面有一定的经验，并将其作为当前研究的一部分。涵盖的主题包括：

(1)固体核磁共振参数的GIPAW理论(屏蔽,EFG,J)对核磁共振参数(重原子)的相对论效应。

(2)可视化和后处理工具(如MagresView, MagresPython, NICS)。

 

文章详情：

https://blog.3ds.com/brands/biovia/nmr-crystallography-solving-organic-and-inorganic-structures/

 

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