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SurfPro数据库与基于图神经网络的表面活性剂性质预测研究

1. 研究团队与发表信息

本研究由Stefan L. Hödl, Luc Hermans, Pim F. J. Dankloff, Aigars Piruska, Wilhelm T. S. Huck和William E. Robinson合作完成，研究团队来自荷兰拉德堡德大学（Radboud University Nijmegen）物理有机化学课题组。研究成果以开放获取形式发表于期刊Digital Discovery，发布日期为2025年3月19日，论文标题为《SurfPro: 表面活性剂实验性质的精选数据库与预测模型》（*SurfPro – a curated database and predictive model of experimental properties of surfactants*）。

2. 学术背景

表面活性剂（surfactants）是兼具亲水头基和疏水尾链的两亲分子，广泛应用于制药、个人护理、洗涤剂和涂料等领域。其核心功能依赖于临界胶束浓度（Critical Micelle Concentration, CMC）、表面张力（γCMC）等物理性质。然而，现有表面活性剂数据分散于不同文献中，且缺乏机器可读的结构信息（如SMILES字符串），限制了数据驱动的性质预测模型的发展。

本研究旨在解决以下问题：
- 数据稀缺性：实验数据分散且格式不统一，难以直接用于建模。
- 模型泛化性：现有定量构效关系（QSAR）模型通常仅适用于特定表面活性剂类型（如阳离子或非离子）。
- 多任务预测：同时预测CMC、γCMC、表面过剩浓度（Γmax）等多项性质的挑战。

3. 研究流程与方法

3.1 数据收集与数据库构建（SurfPro）

• 数据来源：从223篇文献中手动提取1624种表面活性剂的实验数据，涵盖1395个CMC值、972个γCMC值和657个Γmax值等。
  
• 数据标准化：将文献中的单位统一为SI制，并通过PubChem和RDKit将化合物名称转换为标准SMILES字符串。
  
• 数据分类：根据电荷状态将表面活性剂分为阳离子、阴离子、非离子和两性离子，并进一步标注Gemini（双链）和糖基类型。
  

3.2 模型开发与训练

• 基线模型：采用RDKit分子指纹（ECFP、RDFP）结合随机森林（RF）和岭回归（Ridge Regression）作为基准模型。
  
• 图神经网络（GNN）模型：基于AttentiveFP架构（一种图注意力网络），输入分子图的原子和键特征，通过消息传递层（message passing）生成分子表示，最终回归预测目标性质。
  
  • 多任务学习：同时预测pCMC（-log10(CMC)）、γCMC、Γmax和pC20（吸附效率）。
    
  • 超参数优化：筛选隐藏层维度（32/64/96）、 dropout概率（0.1）等，最终选择中等规模模型（AttentiveFP64d，11.6万参数）。
    
• 交叉验证与集成：采用10折交叉验证，通过集成10个模型的预测均值降低方差，并估算不确定性。
  

3.3 缺失数据填补

利用集成模型预测977种表面活性剂的缺失性质，生成完整的SurfPro_imputed数据库，并公开代码与数据集。

4. 主要结果

• 数据库规模：SurfPro是目前最大的表面活性剂实验数据库，包含1624种结构，覆盖6类性质，但仅647种结构具有完整实验数据。
  
• 模型性能：
  
  • pCMC预测：集成模型MAE为0.24（RMSE 0.35），优于基线模型（RDKit-RF MAE 0.63）。
    
  • γCMC预测：MAE 2.31 mN/m，显著优于文献报道的随机森林模型（MAE 3.38）。
    
  • 多任务优势：多任务模型对Γmax的预测误差（MAE 0.33）低于单任务模型（MAE 0.49）。
    
• 数据分布差异：不同表面活性剂类型的性质分布显著不同（如Gemini阳离子的pCMC均值高于非离子），模型通过多任务学习捕捉了这些差异。
  

5. 结论与价值

• 科学价值：
  
  • 提供首个大规模、机器可读的表面活性剂数据库（SurfPro），填补了数据空白。
    
  • 证明多任务GNN能够有效利用不完整数据，提升对小样本性质（如Γmax）的预测精度。
    
• 应用价值：
  
  • 为表面活性剂分子设计提供数据支持和预测工具，加速新配方开发。
    
  • 公开的代码和数据库可推动后续研究，如温度依赖性建模或新型结构生成。
    

6. 研究亮点

• 数据创新：手工整理并标准化分散的文献数据，构建高质量数据库。
  
• 方法创新：首次将AttentiveFP用于表面活性剂多性质预测，并通过集成学习降低不确定性。
  
• 开源共享：完整公开数据库、测试集划分和训练代码（GitHub/Zenodo），促进领域协作。
  

7. 其他价值

• 不确定性量化：通过集成模型的标准差标注预测可靠性，为实验设计提供参考。
  
• 跨类别泛化：单一模型可同时预测离子型和非离子型表面活性剂，突破了传统QSAR的局限性。
  

该研究通过结合数据科学与化学信息学，为表面活性剂研究提供了从数据到模型的完整解决方案，是计算化学与实验科学交叉应用的典范。