来自实验数据的精确预测

　　绝大多数食物、药品、燃料、塑料和合成纤维缺少了催化剂根本就不会存在，催化剂能为化学反应开启一段快乐的旅程。然而，化学家还没有完全搞清楚大多数催化剂是如何工作的，开发新型催化剂通常仍然依靠在实验室中进行的反复试验来完成。

　　 但美国犹他大学的化学家获取了在关键化学反应步骤上的足够数据，可以精确地预测大多数有效催化剂的结构，在产生极少量副产品的情况下，加速试验过程。

　　 找到关键规律，支撑全球化工

　　 “我们能在反应空间内很好地预测任何催化剂及其基质的形成。”犹他大学化学系教授马修·西格曼说。

　　 西格曼表示，新的路径能帮助化学家设计催化剂，不仅仅能够在增量上让新的催化剂更好，还能制造全新的产品。当分子之间相互依附和进行形状转换的时候，借助于这种更清晰的认识，化学家或许能够进一步掌控现在被认为不重要或者不可行的化学反应。

　　 “现在我们能够找出来究竟什么对我们是重要的，这是事情的规律所在。”博士后研究人员阿奈特·米洛说，“这对于开发下一代催化剂具有绝对重要的意义。”

　　 催化剂的价值很难准确衡量。有一种估计认为，超过三分之一的全球经济产值依靠催化剂参与的生产过程。

　　 从化学制造业减少废物流的努力取决于这项技术带来的新型催化剂，可再生能源技术如燃料电池和人工光合作用也同样如此。

　　 避免“伸错手”，杜绝大量浪费

　　 在新的研究中，研究人员专注于在很多有潜在强大药理作用的化合物中构建一个碳环结构的反应。他们选择这个实验是因为在实践中它很重要，但同时由于它还是一个复杂的反应，所以使用标准的技术手段并不能将这种反应检测出来。

　　 “对于这些反应人们知之甚少，所以设计起来异常困难。”西格曼说。

　　 最戏剧性的部分是用被设计过的“左右手性质”来操控反应以产生不同的结构。基于碳的化合物可以组装成镜像图像或映射形式。它们都有相同的原子，但是原子空间排列的变化会改变三维结构。

　　 这种形式的不同很大程度上像人类的左手和右手。一般而言只有其中一种形式会拥有被设计的化学活性。“你可以想象在一个分子和它的目标之间进行的一种握手。”米洛说，“你不能伸错手。”

　　 一个完美的催化剂能够让化学反应只产生一种被设计过的镜像形式，原始材料不应该被浪费在无效对应异构体的合成上，研究人员的努力也是在试图杜绝这种浪费。

　　 他们生成了一系列催化剂，在分子的特定位置上，用一系列不同的原子或者原子团来替换进而改变大小和电子属性，在一整套催化剂所作用的化学基质中也可以采取同样的手段。

　　 使用上述整套实践方式，可以让研究人员测量选择性的给定催化剂如何生产出经过设计的产品。

　　 数据库巨大，可精确预测方案

　　 这些实践也催生了一个巨大的测量数据，重要的是，研究人员并没有放弃任何结果。

　　 “这是大数据的前提。”西格曼说，“没有所谓的‘坏’结果，每个结果都很重要。”研究人员使用这个数据库进行数据分析，来辨别催化剂和基质的结构特征。

　　 他们发表在《科学》杂志的论文声称，他们已经开发出一个能预测结果的计算机模型。用20种不同的催化剂和基质进行配对的另一种试验结果显示，这个模型可以精确地预测选择性。

　　 为了继续跟踪完善这个强大的数据库，研究人员需要搜集所有有关的信息。在其中一个实例中，他们根据分子被修改的位置，绘制出每种催化剂在与不同基质匹配时候变化的选择性。“这是最有趣的部分。”米洛说。

　　 西格曼说：“我们的计划是将之辅助应用并寻找新的问题。”