【材料】ACS AMI | 聚合物基元分子指纹(PUFp)：用于机器学习研究聚合物有机半导体的可解释表达

英文原题：Polymer-Unit Fingerprint (PUFp): An Accessible Expression of Polymer Organic Semiconductors for Machine Learning

通讯作者：叶财超、张文清，南方科技大学前沿与交叉科学研究院&材料科学与工程系

作者：张新越，魏根旺，盛晔，白文俊，杨炯，张文清，叶财超

近年来，随着机器学习在材料科学的广泛应用，各种描述符作为输入的机器学习算法已经可以很好的预测材料的物理化学性质。对于模型的解释性问题上，由于有机材料的多样性和复杂性，现在还没有一个便捷的机器学习表示方法可以应用于有机材料性能机理的分析和解释。同时，在寻找高性能有机材料，建立定量构效关系的过程中，对有机分子结构中起关键作用的亚结构识别是非常重要的一个步骤：能够更好的帮助人们了解结构性能之间的关系。

有机材料，尤其是聚合物，是由一系列聚合基元（polymer-units）通过化学反应聚合而成。尽管有机材料千变万化，但是将它们拆分成聚合单元，总是能发现共同点！就好像用26个字母组成能够组成数千个单词一样！因此，将聚合基元作为有机材料的亚结构是一种很好的选择。

SMILES码作为一种线性分子表示方法，在常被用于表示有机分子结构。SMILES存储化学分子结构有一套固定的规则。利用这些规则，设计识别程序，就可以识别出有机分子材料数据中的共有的聚合基元！利用聚合基元作为机器学习模型的输入单元，也可以起到了提高模型解析性的作用。

图1. TOC 利用SMILES码规则识别有机分子中的聚合基元

近日，南方科技大学前沿与交叉科学研究院&材料科学与工程系的叶财超副研究员、张文清教授等人在ACS Applied Materials & Interfaces上发表了“聚合物基元分子指纹(PUFp)：用于机器学习研究聚合物有机半导体的可解释表达”的研究论文。

文章提出了“聚合物基元(polymer-unit)”这一概念。作者编写的PURS (Python-based polymer-unit-recognition script) 程序可以按照设定的规则自动的识别出SMILES码中的聚合基元并生成相应的聚合物基元分子指纹PUFp (polymer-unit fingerprint)。

作者结合Sklearn平台的机器学习与SHAP分析，可以分析出了代表性聚合基元对目标性质的促进或抑制作用。并且，利用从数据中识别出的聚合物基元，可以重组生成新的有机聚合物。而通过将统计分析与机器学习相结合，还可以分析有机聚合物单体的聚合单元组合偏好。

图2. PUFp工作流及其在高迁移率OSC材料开发中的应用。(a) 收集OSC数据库；(b)聚合物基元识别；(c) 聚合基元库；(d) 生成PUFp；(e) 机器学习模型训练；(f) 定量构效分析。

为了更好地利用有机聚合物或大分子中的亚结构来探索定量的构效关系，研究团队提出了“聚合物基元”这一概念。并设计了聚合物基元分子指纹PUFp生成及应用框架，它由四个模块组成：聚合基元识别、性质预测、关键聚合基元分析、以及新材料设计。连接这四个模块的核心是聚合物基元库，其中存储着从数据中识别出的所有聚合基元。

相关论文发表在ACS Applied Materials & Interfaces上，南方科技大学材料科学与工程系博士生张新越为文章的第一作者，南方科技大学前沿与交叉科学研究院&材料科学与工程系的叶财超副研究员、张文清教授为通讯作者。

张文清教授，博士研究生导师。国家杰出青年科学基金、国家自然科学二等奖获得者，美国物理学会(APS) Fellow，国家重点研发计划首席科学家等。研究内容涉及高性能热电材料设计与实现、电-热输运及电子-声子输运物理、高性能热电材料设计、低维异质结构物性研究、深度学习等；研究方法包括第一原理计算、分子动力学、高通量计算等。发表Nature Mater.、PNAS、Phys. Rev. Lett.、JACS等SCI论文270余篇，国际会议邀请报告80余次。

课题组网站：

https://faculty.sustech.edu.cn/zhangwq 

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ACS Applied Materials & Interfaces. 2023, ASAP

Publication Date: April 21, 2023

https://doi.org/10.1021/acsami.3c03298 

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