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主要作者及机构：本文由Lucy Botros、Yang Liu、Charlotte Corbett、Dan Sørensen、Christina Szabo、Anton Bzhelyansky、Matthias Niemitz、Petrus Korhonen、Guido F. Pauli、Patrick Giraudeau和G. Joseph Ray共同撰写。作者来自多个机构，包括美国药典委员会（USP）、伊利诺伊大学药学院、NMR Solutions等。本文发表于《Journal of Natural Products》2025年3月9日刊，卷88，页码877-888。
主题：本文的主题是重新连接现代定性和定量核磁共振（NMR）分析实践与其理论基础，特别是量子力学（QM）与NMR光谱之间的关系。文章探讨了如何通过计算量子力学光谱分析（QMSA）提升NMR光谱解释的客观性和准确性，并提出了NMR术语的进化调和，以解决当前分析中的模糊性。
主要观点：
NMR光谱的理论基础与实践的重新连接
文章指出，NMR光谱的理论基础源于量子力学（QM），但在近年来的实践中，NMR与QMSA的关系逐渐减弱。作者强调，重新连接这两者可以显著提升NMR光谱解释的客观性和准确性。通过将视觉表型分析与基于QM的计算基因型分析相结合，NMR光谱的解释可以更加科学和严谨。文章还提到，QMSA工具的发展使得这一过程更加自动化，从而提高了分析的效率和可重复性。
QMSA在NMR分析中的优势
QMSA通过提取NMR参数（如化学位移和耦合常数）来解释实验光谱，从而避免了传统视觉解释中的主观性。QMSA的优势在于它能够处理复杂的峰重叠问题，特别是在低场和台式NMR分析中。文章还提到，QMSA的应用不仅可以提高结构解析的准确性，还可以增强定量NMR（qNMR）的精确度。通过QMSA，NMR数据可以转化为更小的数值参数集，这些参数可以直接用于分子结构的描述和定量分析。
NMR术语的进化调和
文章强调，NMR术语的模糊性是目前分析中的一个主要问题。作者提出，从表型（peak focus）向基因型（QM-based pattern analysis）的转变是NMR光谱解释的下一步。这种转变不仅有助于更准确地传达天然产物和其他分子的结构信息，还为生物医学相关分子的知识库提供了经过QMSA验证的数据。文章还讨论了如何通过更新NMR术语来解决当前分析中的不一致性，并提出了具体的术语定义建议。
QMSA与密度泛函理论（DFT）的区别
文章详细区分了QMSA和DFT在NMR分析中的不同作用。DFT是一种从给定结构计算化学位移和耦合常数的工具，而QMSA则是从实验光谱中提取这些参数。尽管两者都基于QM，但它们的功能和目的不同。DFT主要用于结构到光谱（C2S）的预测，而QMSA则用于光谱到结构（S2C）的完整分析。文章还指出，QMSA可以结合DFT数据，但DFT无法直接利用QMSA的结果。
QMSA在复杂NMR光谱中的应用
文章通过多个实例展示了QMSA在复杂NMR光谱分析中的应用。例如，QMSA可以解析高次耦合效应和信号重叠问题，从而提供更准确的结构信息。文章还提到，QMSA的迭代优化过程可以确保计算光谱与实验光谱的完全匹配，从而提高了分析的可靠性。此外，QMSA的应用还使得NMR数据的重复使用成为可能，特别是在数据库驱动的应用中。
NMR数据采集与分析的最佳实践
文章总结了NMR数据采集和分析的最佳实践，包括如何提高光谱的分辨率和信噪比。作者建议使用适当的窗口函数和采集时间（AQ）来优化光谱的质量。文章还提到，现代NMR仪器的分辨能力已经非常强大，但数据的解释仍然依赖于准确的参数提取。通过QMSA，NMR数据的解释可以更加客观和准确。
论文的意义与价值：
本文通过重新连接NMR光谱的理论基础与实践，提出了一种更加科学和严谨的NMR分析方法。QMSA的应用不仅提高了NMR光谱解释的准确性和可重复性，还为复杂分子的结构解析提供了新的工具。此外，文章还通过更新NMR术语，解决了当前分析中的模糊性问题，为未来的NMR研究提供了清晰的理论框架。本文的成果对天然产物化学、生物医学研究以及其他依赖NMR分析的领域具有重要的科学价值和应用前景。
亮点：
本文的亮点在于其强调了NMR光谱理论与实践的重新连接，并提出了QMSA作为一种提升NMR分析准确性和客观性的工具。此外，文章还通过更新NMR术语，解决了当前分析中的模糊性问题，为未来的NMR研究提供了清晰的理论框架。QMSA的应用不仅提高了NMR光谱解释的准确性，还为复杂分子的结构解析提供了新的工具。