结构搜索

    全站搜索

    在线客服

  •  诊断医药客服  新材料客服

    当前位置: 行业资讯

利用基态轨道描述符加速开发有机室温磷光材料

2024-01-11 来源:转载自第三方

本文转自x-mol
有机室温磷光(RTP)材料在光电子学和生物电子学领域备受关注。然而,研发这类材料往往依赖于实验经验和昂贵的激发态计算,发展筛选有机RTP材料的高效工具是该领域面临的挑战之一。针对这一问题,南京工业大学的安众福教授、马会利教授团队构建了兼具高筛选效率和精度的基态轨道描述符,结合机器学习与高通量虚拟筛选,预测了几百个长寿命的有机RTP分子,并得到了实验证实。
目前,主要存在两种预测磷光寿命的思路:(1)利用机器学习模型,关联结构分子描述符与磷光寿命,这一方法计算花费小,但关联度有待改善,且难以保证因果关系(流程Ⅲ,见图1);(2)作者前期工作证实T1态的 (π, π*) 占比与磷光寿命存在线性关系(J. Am. Chem. Soc. 2019, 141, 1010; Acc. Chem. Res. 2021, 54, 940),但这一描述符需要昂贵的激发态计算,难以用于高通量筛选(流程Ⅰ)。鉴于激发态由与轨道跃迁组成的,因此可以将前线轨道的π电子占比作为描述符,利用机器学习模型构建其与磷光寿命的关系(流程II)。

图1. 构建描述符-磷光寿命关系的三种思路。图片来源:Angew. Chem. Int. Ed.
随后,基于磷光分子数据库,利用机器学习进行训练评估,发现随机森林模型表现最佳,达到0.783的平均准确率。特征重要性分析发现,相比传统的结构描述符,基态轨道描述符与磷光寿命的关系更为显著(图2)。

图2. 机器学习分类性能 (a, b) 及特征重要性分析 (c)。图片来源:Angew. Chem. Int. Ed.
接着构建了包含19295个的虚拟分子库,利用上述机器学习模型,筛选出836个长寿命候选分子(图3)。结合自旋轨道耦合计算,进一步获得287个兼具长寿命和高效率的磷光候选分子。

图3. 高通量虚拟筛选的流程。图片来源:Angew. Chem. Int. Ed.
最后,随机选取了两个分子PXO与PIO进行实验验证(图4),其在PMMA薄膜中具有长寿命的高效RTP(PXO:寿命329.42 ms,效率25.1%;PIO:寿命250.50 ms,效率18.6%)。简言之,基于基态轨道描述符,作者构建了面向有机RTP材料的高通量虚拟筛选流程。这一流程的筛选效率远远高于激发态描述符,且兼具激发态描述符的筛选精度。

图4. PXO与PIO掺杂于PMMA薄膜中的光物理性质。图片来源:Angew. Chem. Int. Ed.
研究成果发表在Angewandte Chemie International Edition 上,文章的第一作者是南京工业大学的博士研究生毛羽丰和姚肖康博士。


如果涉及转载授权,请联系我们。

苏州地址:苏州工业园区方洲路128号 邮编:215125
电话:0512-87182055 邮箱:sales@yacoo.com.cn
宿迁地址:宿迁市宿豫区电商产业园谷客大厦(A9栋)一楼 邮编:223801
山东地址:山东济宁市新材料产业园区 邮编:272211
安徽地址:安徽安庆市安庆高新区皇冠路8号 邮编:246005
海外公司名称: Yacoo Science America LLC
海外地址:14 Cypress Bayou Court, Spring, TX 77382
© 2010 苏州亚科科技股份有限公司[苏ICP备15045967号]
亚科信息管理平台   用户登录   站内地图