人们发现基于动态共价化学的传感器能够用于快速检测对映体过量有机小分子。目前人们成功的开发了一系列传感器，但是对于一些立体结构中心位点远离官能团的柔性分子能够进行检测的传感器仍非常缺乏。

有鉴于此，犹他大学Matthew S. Sigman、德克萨斯大学奥斯丁分校Eric V. Anslyn等报道发展了一种迭代的数据驱动的流程用于设计和分析光学手性分子传感器检测γ-立体结构中心的有机醇的能力。

本文要点：

（1）

通过优化传感器，通过计算化学对用于手性分子进行参数化、数值建模、高精度DFT计算等结合，对传感器的检测机理进行解释。通过能够实现立体化学识别的现象，提出共价相互作用之外的竞争性非共价相互作用对传感器的整体性能起到关键性的影响。

（2）

本文发展的数据驱动方法能够为发展和理解动态化学成键、超分子传感器提供帮助。

参考文献

Jordan J. Dotson, Eric V. Anslyn*, and Matthew S. Sigman*, A Data-Driven Approach to the Development and Understanding of Chiroptical Sensors for Alcohols with Remote γ-Stereocenters, J. Am. Chem. Soc. 2021

DOI: 10.1021/jacs.1c09443

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.1c09443