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现代化学前沿：有机合成的精细调控与新材料探索 书籍名称： 现代化学前沿：有机合成的精细调控与新材料探索 作者： 华南理工大学化学与化工学院 课题组 出版信息： 2023年，科学出版社 ISBN： 978-7-03-078912-3 --- 内容简介： 《现代化学前沿：有机合成的精细调控与新材料探索》是一部面向高年级本科生、研究生以及从事有机化学、材料科学、药物化学等领域研究人员的深度专业参考书。本书聚焦于当代有机合成化学领域中最具活力和挑战性的前沿课题，系统阐述了实现分子结构精准构建与功能化调控的最新策略、反应机理及其在高性能新材料开发中的应用。全书共分八章，深入浅出地结合理论深度与实验实例，旨在为读者提供一套全面、前沿且极具操作指导意义的知识体系。 第一章：不对称催化的最新进展与立体选择性构建 本章深入探讨了手性分子合成领域近年来取得的突破性进展。重点介绍了新型手性配体（如高位阻螺环配体、多齿氧氮杂环配体）的设计原理及其在过渡金属催化不对称反应中的应用。详细剖析了基于氢键供体/受体协同作用的有机小分子催化体系，尤其关注了烯胺催化和亲核加成反应中对映选择性的精准控制。通过对反应动力学和过渡态理论的分析，解释了高对映选择性形成的本质原因。此外，本章还涵盖了不对称C-H键活化反应的最新进展，展示了如何利用空间位阻和电子效应引导C-H键选择性官能团化，为复杂天然产物和药物分子的快速合成开辟了新途径。 第二章：光氧化还原催化在复杂分子合成中的应用 光氧化还原催化（Photoredox Catalysis）已成为构建碳-碳键和碳-杂原子键的强大工具。本章详细介绍了基于铱、钌配合物以及新兴的有机染料光催化剂的反应机制。重点解析了单电子转移（SET）过程如何驱动自由基的生成与偶联，特别关注了在温和条件下实现传统热力学难以达成的转化的案例，如烷基自由基的直接胺化、芳基硼酸酯的构建等。本章还探讨了如何将光氧化还原催化与传统有机反应（如自由基环化、串联反应）相结合，实现复杂骨架的高效构建，为精细化学品合成提供了绿色、高效的解决方案。 第三章：C-H键活化的区域选择性与功能化 C-H键活化是原子经济性合成的终极目标之一。本章系统梳理了导向基团辅助的C-H键活化策略，详细阐述了利用可移除的导向基团（如吡啶、酰胺、噁唑啉）实现邻位、间位甚至对位C-H键的高效选择性官能团化。深入讨论了钯、铑、钌等金属催化剂在不同导向基团下的作用机制差异。此外，本章还重点介绍了无导向基团C-H键活化的最新进展，包括通过底物结构自身（如电子密度、空间位阻）或特定氧化剂/催化剂体系实现的区域选择性控制，旨在实现更具普适性和操作简便性的合成路线。 第四章：可持续化学：生物质衍生平台化合物的转化 本章聚焦于可持续化学的前沿，探讨如何将生物质（如纤维素、半纤维素、木质素）衍生的平台化合物转化为高附加值的精细化学品和聚合物单体。详细分析了羟甲基糠醛（HMF）、乳酸、糠醛等关键中间体的选择性氧化、还原、脱水、胺化等转化过程。重点介绍了多相催化剂（如负载型贵金属、单原子催化剂）在提高转化效率和选择性方面的设计与优化，以及在这些转化中对酸碱协同作用的理解与调控，以期推动绿色化工和生物基材料的发展。 第五章：新型高分子材料的精确合成与性能调控 本章跨越了有机合成与材料科学的界限，关注通过精确控制聚合反应实现特定拓扑结构和功能的聚合物设计。详细介绍了可逆失活自由基聚合（如RAFT, ATRP）在合成超支化聚合物、梯度共聚物以及具有精确分子量分布的嵌段共聚物中的最新进展。重点讨论了通过聚合诱导自组装（PISA）策略制备纳米尺度的有序结构材料，以及如何利用分子内/分子间点击化学实现聚合物的功能化修饰。这些材料在生物医学工程、光电器件等领域展现出巨大的应用潜力。 第六章：流动化学（Flow Chemistry）在复杂合成中的放大与优化 流动化学作为一种先进的反应技术，极大地提升了化学反应的安全性和可重复性。本章详细介绍了微反应器和连续流反应器的设计原理，以及其在处理高危反应（如叠氮化、硝化、高压加氢）中的优势。重点阐述了如何将多步串联反应、光化学反应以及需要精确停留时间控制的反应成功转化到连续流体系中，并实现了公斤级以上的高效放大。通过案例分析，读者将掌握如何利用流动化学技术优化反应条件、提高产率并降低副产物生成。 第七章：基于共价有机框架（COFs）的催化与分离应用 共价有机框架（Covalent Organic Frameworks, COFs）作为一类新兴的多孔晶态材料，因其高比表面积、可设计的孔道结构和优异的化学稳定性而备受关注。本章系统介绍了COFs的构建策略，重点讨论了如何通过后合成修饰（Post-Synthetic Modification, PSM）将催化活性中心（如手性金属络合物、光敏基团）精确锚定在COFs骨架上，从而开发出高效的异相催化剂。此外，还探讨了COFs在气体吸附分离（如CO2捕集）和化学传感领域的最新研究成果。 第八章：AI辅助的合成路线设计与反应预测 本章展望了计算化学和人工智能（AI）在加速化学研究中的角色。详细介绍了机器学习模型在预测有机反应产物、优化反应条件以及发现新反应方面的应用。探讨了如何利用图神经网络（GNN）和深度学习模型处理复杂的化学数据，实现对复杂分子合成路线的逆合成分析（Retrosynthesis）。本章为读者提供了如何将AI工具融入到实际的实验室工作中，以期提高研发效率，突破传统合成方法的瓶颈。 --- 本书的撰写风格严谨，注重理论的深度阐释和前沿技术的实例展示，力求在准确传达复杂化学概念的同时，保持清晰的逻辑结构和高度的学术价值。通过阅读本书，读者将能全面掌握当前有机化学研究中最具创新性和影响力的领域，为未来的科研工作奠定坚实的基础。
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