沙利度胺曾因其致畸性而“臭名昭著”，但如今已被广泛用于炎症、恶性肿瘤及自身免疫病等多种疾病的治疗。传统的化学教材通常侧重于介绍沙利度胺的结构及致畸性，这导致学生对沙利度胺后期的发展了解不足，且不利于激发他们深入学习与该药物相关的化学知识的兴趣。本文借鉴中国传统故事“周处除三害”，通过第一人称视角，全面介绍沙利度胺的历史、作用机制、合成方法及其在现代医学中的应用，以激发读者的探索兴趣，促进他们对这一药物的深入了解。

基础化学实验不仅可以验证化学理论和训练实验技能，更应注重学生分析问题、解决问题能力的提升。针对基础学科拔尖学生的培养，我们本着因材施教的理念，开展了基础化学实验课程的教学内容、知识体系、教学方法的改革和实践。通过构建以“学”为中心、问题为导向的教学模式，系统提升实验教学在人才培养中的效果和作用。

机器学习(ML)在分子合成领域显示了重要的应用前景。然而，准确的机器学习预测依赖于大量实验数据，而通过传统实验方法获得成千上万的实验数据仍然是一个巨大的挑战。因此，基于小数据集得到可接受的预测模型是目前该领域亟待解决的重要问题。本研究通过构建1152个反应数据，利用大量有化学意义的特征描述符，通过多维数据分析获得了有效的预测结果，证明了基于小数据集的机器学习算法可以可靠地预测酰胺键合成反应的转化率。研究比较了6种机器学习算法的预测精度，其中随机森林表现出卓越的预测性能(R² > 0.95)。同时，在预测未知芳胺分子的转化率时，研究发现在训练集中加入少量未知分子的相关反应数据，即使数据集较小，也能显著提升对未知分子转化率的预测准确性，揭示了一种利用小数据集得到较好预测结果的方法。本研究为小数据集下的机器学习辅助化学合成研究提供了参考价值。不久的将来，机器学习将有力地推动有机合成化学的智能化发展。