这6篇综述不要错过！涉及钙钛矿太阳能电池/光催化/机器学习 Trends in Chemistry年度回顾

基于扭转电子学实现界面化学调控

莫尔超晶格引入了一种新的自由度—层间扭曲，通过空间调制层间耦合产生局域电子态来调节材料的（光）电子行为。在本篇综述中，加州大学伯克利分校D. Kwabena Bediako课题组重点介绍了最近对莫尔材料化学的探索，并讨论了扭转电子学作为操纵界面反应的多功能平台未来的发展机会。

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机器学习在分子合成中的应用

近年来，机器学习与分子合成的协同作用已经在有机合成和催化领域发挥着重要作用，为反应优化、反应发现以及合成计划奠定了基础。预测机器学习模型的创建依赖于化学数据库、分子描述符和机器学习算法的选择。化学数据库提供了化学知识这一关键支持，有助于开发准确且可推广的机器学习模型。分子描述符将化学结构转换为数字语言，使得分子合成和催化中的底物或催化剂能够以数字方式加以表示。机器算法实现了分子描述符和目标属性之间的有效映射，从而能够基于现成或计算的描述符进行有效的预测。在本文中，德国哥廷根大学Lutz Ackermann教授和浙江大学洪鑫研究员等人介绍了机器学习的基础概念和方法，阐述了它们在分子合成以及催化领域的应用潜力，作者在文中还介绍了该领域的成功案例。

不对称全合成中的手性转移策略

长期以来，开发具有立体选择性和立体特异性的化学合成方法，以获得类似于自然界生命系统中的不对称分子，给有机化学家带来了艰巨的挑战。研究者正努力设计和改进不对称合成方法，以建立立体（手性）元素，如手性中心、手性轴、手性平面和螺旋性。在这些策略中，手性转移方法因具有原子经济性、可预测的对映选择性、广泛的适用性以及在手性元素内部或之间转移分子手性的能力而特别受到关注。当在目标分子中引入新的立体元素而失去原有手性时，就会产生手性转移。本文中，上海中医药大学郑昌武研究员和徐宏喜教授总结了近年来手性转移策略在复杂手性中心组装和手性元素相互转化方面的进展，这些成就表明该策略在生物活性分子的不对称全合成中具有广泛应用。

二维钙钛矿太阳能电池的工程策略

由于钙钛矿易受环境因素的影响，因此钙钛矿太阳能电池（PSCs）在长时间使用过程中面临降解等严重问题。二维（2D）钙钛矿材料可以增强吸收层的坚固性，能够为脆弱的3D钙钛矿提供保护，从而提高PSC的稳定性。然而，稳定性的提高却牺牲了转换效率，因此需要额外的工程策略来同时实现高效率和稳定性。本文中，德克萨斯大学奥斯汀分校Sanjay K. Banerjee教授和Weiguang Chi等人总结了不同二维钙钛矿材料的晶体结构和特性，以及每种类型的PSCs的性能。此外，作者还从组成、尺寸、界面和串联电池工程的角度系统分析了二维钙钛矿对提高器件稳定性和效率的贡献。

氢原子转移协同催化烯烃氢化反应

本文中，美国莱斯大学Julian G. West团队介绍了Nagib, RajanBabu等人发表在J. Am. Chem. Soc.上一篇工作，该工作介绍了一种巧妙的氢原子转移策略，通过金属催化氢原子转移（mHAT）到烯烃，形成分子内1,6-HAT，并通过mHAT终止反应。该方法既实现了有价值的合成转化，又为HAT介导反应的设计提供了借鉴思路。

甲烷直接光催化转化为增值化学品

将甲烷直接转化为增值化学品为工业上能源密集型工艺提供了一种有潜力的替代方案，但仍然面临许多技术和经济挑战。多相光催化在温和条件下驱动甲烷直接转化具有广阔的前景。日本国家材料研究所叶金花教授等人在本文综述了甲烷直接光催化转化为液态氧化合物和高级碳氢化合物的最新进展，重点介绍了合理设计光催化剂以提高目标产物活性和选择性的相关策略，讨论了当前所面临的挑战，文中作者对设计和开发光催化系统以实现甲烷高选择性与高效转化为增值化学品进行了展望。

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