AMS在化工分离过程中的应用

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概述 COnductor-like Screening MOdel for Realistic Solvents(COSMO-RS、COSMO-SAC),是一种基于DFT数据,预测气体纯液体、液体混合物、溶液、离子液体性质的方法,也用于共晶的研究。数据库中包括2500种化合物(溶剂、小分子)以及离子液体离子的DFT数据库,用户也可以通过ADF模块轻松扩充DFT数据库。 除了基于DFT数据的COSMO-RS、COSMO-SAC方法,还有基于基团特性的UNIFAC方法。用户提供分子结构SMILES,程序即可预测材料性质,甚至有时候能够得到更好的结果。 可以预测的流体性质列表 溶解度、分配系数 (log P, log Kow)pKa、pKb、Sigma Profile活度系数、溶剂化自由能、亨利常数饱和蒸汽压、沸点、(二元/三元)气液平衡相图 (VLE/LLE)过剩能, 共沸、溶混性gap成分线、混合物闪点对单组份物质的熔点、沸点、闪点、临界温度等性质的快速预测 溶剂筛选方面的应用(参考教程) 化学工程师可能希望通过调整蒸气压和沸点来优化蒸馏过程,而药物化学家可能希望最大限度地提高溶剂萃取效率,将药物活性成分从主要污染物中分离出来,或者最大限度地提高辅料的溶解度。 我们的溶剂系统优化工具,能对一组给定溶剂,为溶液、液-液萃取寻找最佳溶剂混合物,从而完美减少实验搜索空间。脚本工具可以方便地根据指定特性,筛选溶剂或溶剂组合。 COSMO-RS/SAC的脚本应用还包括优化催化剂、溶解度参数、pKa值和在离子液体中的吸附。 聚合物方面的应用(参考教程) COSMO-RS和COSMO-SAC能够预测聚合物的热力学性质和描述符,如活度系数、蒸汽压、分配系数、溶解度和Flory-Huggins-Chi 应用实例 实例1:双相萃取5-羟甲基糠醛溶剂筛选的多尺度模拟与实验研究 Zhaoxing Wang, Souryadeep Bhattacharyya and Dionisios G. Vlachos Solvent selection for biphasic extraction of 5-hydroxymethylfurfural via multiscale modeling and experiments Green Chem., 2020,22, 8699-8712 可再生的木质纤维素生物质衍生平台化学品,如糠醛和5-羟甲基糠醛(HMF),为未来的聚合物、精细化学品和药物提供了非常有希望的合成途径。副反应严重抑制水相中果糖脱水产生的HMF产量,但通过将HMF从反应水相中提取到有机相中可以将副反应降至最低。不过理想溶剂的筛选是非常重要的。 为了提高溶剂筛选效率,特拉华大学的研究人员最近将AMS软件中COSMO-RS理论预测与靶向实验相结合,研究果糖脱水反应中HMF的提取。使用COSMO-RS中的ADFCRS-2018数据库,首次预测了298 K和423 K(代表性木质纤维素生物质反应温度)下所有潜在“水-溶剂”对的“水-有机”液-液平衡。当存在混溶间隙时,利用平衡相组成,对果糖脱水反应中遇到的HMF、乙酰丙酸(LA)和甲酸(FA)的logP初始化计算。 实验测量了多个同系物系列溶剂的分配系数,以评价COSMO-RS预测的准确性。典型误差因子在2以内,表明该方法非常适合于筛选。首次在原位测定了这些物种的高温分配系数。这项研究确定了新型高效萃取剂,如取代胺和苯酚,用于HMF的反应萃取。经过实验验证,其分配系数比传统萃取剂提高了一个数量级。其他标准,如溶剂热稳定性,反应性和毒性,也进行了评估,更多细节,请参考原文。 实例2:人工智能和热力学协助解决纵火案 Sander Korver, Eva Schouten, […]

AMS在制药与生命科学中的应用

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概述 AMS模块中的化学键分析工具和许多光谱特性,为配体结合、构象筛选和绝对构型的研究提供了非常有价值的研究角度。使用UFF力场、半经验量子化学方法(MOPAC、DFTB)和高精度DFT,完成药物分子结构从粗略到精细的筛选。并通过COSMO-RS、COSMO-SAC、UNIFAC、COSMO-UNIFAC等方法,预测各种溶剂组合(包括赋形剂)的活性药物成分的溶解度和分配系数等,并支持共晶溶剂筛选。 优势 易用性 完善的图形窗口完成操作支持自建、扩展溶剂、溶质库,不依赖其他软件支持Python脚本进行批处理作业第一性原理分析工具 氢键、分子间相互作用的精确分析(教程)谱学性质:核磁共振、电子顺磁共振、紫外/可见光谱VCD谱分析(教程) 生物化学反应力场(教程)异构体构象搜索(视频教程)通过过剩焓进行药物共晶溶剂筛选基于第一性原理与COSMO-RS,预测溶解度、活度系数、分配系数、pKa、气液与液液相平衡等(教程)最优萃取或重结晶 溶剂系统优化工具,能对一组给定溶剂,为溶液、液-液萃取寻找最佳溶剂混合物,从而完美减少实验搜索空间脚本工具可以方便地根据指定特性,筛选溶剂或溶剂组合。 如果您需要新的溶剂优化模板,请您告诉我们(ams@fermitech.com.cn) 研究实例 实例1:阿斯利康-药物工艺开发中溶解度预测模型的评估 Michael A. Lovette, Jacob Albrecht, Ravi S. Ananthula, Francesco Ricci, Rahul Sangodkar, Mansi S. Shah, and Simone Tomasi Evaluation of Predictive Solubility Models in Pharmaceutical Process Development─an Enabling Technologies Consortium Collaboration, Cryst. Growth Des. 2022, DOI: 10.1021/acs.cgd.2c00368 在合成药物工艺开发中的许多单元操作设计中,溶解度是一个重要属性,然而直接测量潜在溶剂、混合溶剂中的溶解度,有时候并不理想或实用。在制药工业中投入使用的,包括有几种预测化合物在有机溶剂中溶解度的理论模型。ETC(Enabling Technologies Consortium) 合作,需要进行溶解度模型标准测试,以便指导溶解度模型的更好使用。 阿斯利康的研究人员针对一组较为广泛的溶质-溶剂组合,包括24 种溶质和80 种溶剂、混合溶剂,对多种溶解度模型进行了评估。作为 ETC 内部共同努力的一部分,对乙酰唑胺、咖啡因、西咪替丁、桂利嗪、格列本脲、奥美拉唑、扑热息痛、吡罗昔康、利培酮和糖精进行了测量。ETC […]

 
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