研究解读
Angewandte Chemie International Edition
Hypothesis-and-Refinement Learning of Organic Structures From Multimodal Spectroscopic Data
一个“假设—精修”系统：先依据多模态光谱提出分子结构假设，再以同时考虑分子式、精确质量与不饱和度的分子生成模型加以修正。
01 / 研究问题
研究问题
分子结构解析是一个欠定的逆问题：每种光谱只提供部分证据，而多个不同结构都可能看似合理。
02 / 研究方法
研究方法
该流程先综合互补光谱证据提出候选结构，再利用分子式、精确质量和不饱和度等显式化学约束进行精修。
03 / 研究意义
研究意义
将多模态证据与显式化学约束结合，可使自动结构解析更符合化学规律，也更便于检查和解释。
04 / 发表信息
发表信息
- 作者
- Chengchun Liu†, Zhiyuan Yan†, Li Yuan, Hao Li, Boxuan Zhao, Yonghong Tian, Bartosz A. Grzybowski, and Fanyang Mo
- 期刊
- Angewandte Chemie International Edition
- 年份
BibTeX
@article{liu2026spectromol,
title = {Hypothesis-and-Refinement Learning of Organic Structures From Multimodal Spectroscopic Data},
author = {Chengchun Liu and Zhiyuan Yan and Li Yuan and Hao Li and Boxuan Zhao and Yonghong Tian and Bartosz A. Grzybowski and Fanyang Mo},
journal = {Angewandte Chemie International Edition},
year = {2026},
date = {2026-09-11},
eid = {e9212238},
doi = {10.1002/anie.9212238},
url = {https://doi.org/10.1002/anie.9212238}
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