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这篇文档发表于《Journal of Cheminformatics》2025年第17卷第19期，由Rafal Mulka（中国科学院上海有机化学研究所）、Dan Su、Wen-Shuo Huang、Li Zhang、Huaihai Huang、Xiaoyu Lai、Yao Li（通讯作者）及Xiao-Song Xue（通讯作者）等来自中国科学院上海有机化学研究所和杭州高等研究院的研究团队共同完成。论文题为《FluoBase: A Fluorinated Agents Database》，聚焦于构建首个针对氟化学试剂的综合性数据库。

论文的核心学术观点在于建立专门化数据库对氟化学研究的关键价值： 第一，开创性地系统整合氟化学试剂的分散信息。作者指出，有机氟化合物（organofluorine compounds）因其独特的物理化学性质，在医药（约30%农用化学品和20%上市药物含氟）、材料等领域应用广泛。但现有氟化试剂（fluorinating reagents）和功能分子（functional molecules）的结构、性质及功能数据分散于海量文献，研究者获取效率低下。由此，团队建立了包含2050个分子（1810种氟化试剂+240种功能分子）、7373项性质参数、747个3D结构、200个晶体数据及1208篇文献引用的FluroBase数据库，采用MongoDB非关系型数据库架构，支持GraphQL和REST API双接口查询。

第二，提出模块化数据库设计框架。技术层面：（1）采用BSON格式存储实现灵活数据结构，通过ID伪外键系统关联文献来源；（2）集成化学结构搜索功能——用户可通过名称（中英文）、CAS号、SMILES字符串或Ketcher工具绘制结构进行检索；（3）开发属性筛选系统，支持按晶体信息、3D结构、均裂/异裂键解离能（BDE）、氧化还原电位等18种参数精确定位；（4）内置19F NMR预测工具，基于3376个实验化学位移数据训练图卷积网络（GCN）模型，预测误差低至3.636 ppm（MAE）。这种架构既保证数据 traceability（每个条目链接原始文献），又提供机器学习接口。

第三，验证数据库在合成化学中的实践价值。论文展示的应用案例包括：（1）试剂分类体系——将氟甲基化（fluoromethylating）、三氟甲基化（trifluoromethylating）等20类试剂按亲核/亲电/自由基反应性智能分类；（2）功能分子扩展——已收录天然产物（如4’-氟-5’-O-磺酰腺苷）、制冷剂、麻醉剂等四大类，未来将增加绝缘气体、药物分子等模块；（3）用户协作机制——开放数据提交端口，支持上传SDF/CIF格式的3D结构，并通过五步验证流程确保数据质量。这些设计使得该数据库成为首个兼具基础研究和工业应用价值的氟化学资源平台。

第四，阐明人工智能与化学数据库的融合路径。作者特别强调：（1）通过API接口实现与AI系统的无缝对接，可训练物性预测模型；（2）未来计划整合logP/水溶性等药学关键参数，并将数据库应用于反应路线设计。这为计算机辅助氟化学研究提供了基础设施。

该研究的学术价值体现在三方面：首先，解决了氟化学领域数据碎片化痛点，通过结构化存储提升研究效率；其次，开创了试剂反应性分类的新标准，为理性筛选试剂提供理论依据；最后，建立的开放式平台架构为后续功能扩展（如反应数据库、毒性预测模块）奠定基础。应用价值则体现在加速含氟药物/材料的研发周期，论文中提到多家跨国制药企业已接入该数据库。

研究的亮点在于：（1）覆盖全面性——包含迄今最完整的氟化试剂体系，且80%数据经实验验证；（2）技术创新性——首次在化学数据库中同时实现结构搜索、属性预测和用户贡献功能；（3）多语言支持——中英双语界面显著提升亚洲研究者的使用体验。团队透露，下一步将开发移动端APP和插件式分析工具，进一步降低使用门槛。