MS 反应性
MS Reactivity 通过部署两个核心模块，彻底改变了化学反应性图谱的探索与优化方式：用于自动化、无偏见机制发现的Nanoreactor，以及用于机制引导型反应性分析的RxnEnumProfiler 优化 。
纳米反应器
自动化机制发现引擎
担任 发现引擎 的 MS Reactivity 平台的探索引擎， 纳米反应器 是一个自动化计算框架，旨在发现和绘制复杂的化学反应网络（RXNs）。阐明反应机理素来被认为极具难度，因为预测反应可能遵循的每条路径几乎是不可能的——这一挑战历来依赖于人类的专业知识和试错法。
Nanoreact或 通过将增强采样分子动力学 (MD) 与可扩展的能量评估协议相结合，解决了这一问题，从而无需预定义反应坐标即可揭示深层的机理洞见。通过消除人为偏见和手动坐标映射，该方法实现了真正的无监督反应发现，并提供了下游反应性研究所需的基础机理知识优化 。
RxnEnumProfiler
机制导向的反应性优化 Engine
担任 优化 引擎 ， RxnEnumProfiler 将机理洞见转化为可付诸实践的反应设计。传统的催化剂和有机反应性筛选 高度依赖于人工试错——这是一个缓慢且容易出错的过程，往往需要数年时间才能完成。
RxnEnumProfiler 通过系统性地枚举靶点 库中的参考反应网络，并利用高通量量子力学计算或机器学习（ML） 力场对它们进行筛选 ，从而解决了这一问题。通过在广阔的化学空间内对选择性 、产率及动力学能垒进行精确预测，RxnEnumProfiler将计算建模与高通量实验（HTE）直接联系起来。
精选出版物
用于机理导向催化剂设计和反应活性的自动化反应网络枚举与特征分析平台优化 。
Dub PA、Hughes TF 和 Mustard TJL。《化学信息与建模杂志》2026 年，第 66 卷，第 16 期：10103–10118。
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