AI核磁帮：基于DP5的核磁谱图智能解析

引用本文: 杨智科, 许锦帆, 陈俊豪, 杨政, 丁飞, 苏乃强. AI核磁帮：基于DP5的核磁谱图智能解析[J]. 大学化学, 2026, 41(1): 20-28. doi: 10.12461/PKU.DXHX202506013 shu

Citation: Zhike Yang, Jinfan Xu, Junhao Chen, Zheng Yang, Fei Ding, Neil Qiang Su. AI NMR Assistant: A DP5-Based Intelligent System for NMR Spectral Interpretation[J]. University Chemistry, 2026, 41(1): 20-28. doi: 10.12461/PKU.DXHX202506013 shu

AI核磁帮：基于DP5的核磁谱图智能解析

杨智科 ^1, ,
许锦帆 ^1, ,
陈俊豪 ^1, ,
杨政 ^1, ,
丁飞 ^{2,
,} ,
苏乃强 ^{1,
,}

1.
南开大学化学学院, 先进能源材料化学教育部重点实验室, 有机新物质创造前沿科学中心, 特种化学电源全国重点实验室, 理论与计算化学研究中心, 天津 300071;
2.
南开大学化学学院, 化学国家级实验教学示范中心(南开大学), 天津 300071

通讯作者: 丁飞，E-mail:dingfei@nankai.edu.cn; 苏乃强，E-mail:nqsu@nankai.edu.cn

基金项目:
国家自然科学基金(22473061)；国家自然科学基金(22122303)；国家自然科学基金(22073049)

摘要: 当前核磁共振波谱的仪器分析实验常常忽视核磁谱图解析的教学和训练。本文自主开发了基于DP5软件包的核磁谱图智能解析系统“AI核磁帮”，应用于本科生核磁解谱训练的结果判断，并开创性提出“AI+核磁仪器分析实验”的教学模式。AI核磁帮集核磁谱图识别标峰、用户解谱练习、AI验证结果和结果可视化反馈四大功能于一体，建成本科生解谱训练的一站式平台。学生通过仪器分析实验或文献获得核磁谱图后，在系统上进行解谱并给出化合物结构，DP5经分析计算后，反馈结构上各个碳原子的误差大小。学生通过不断试错和调整思路，解出正确结构，以此深入理解核磁谱图知识。开创的“谱库选谱-解谱实践-个性方案”教学模式，在锻炼学生解谱能力的同时，使用AI提高教学评价的效率，进一步开发后可应用于其他仪器分析实验。

关键词:

English

AI NMR Assistant: A DP5-Based Intelligent System for NMR Spectral Interpretation

Zhike Yang ^1, ,
Jinfan Xu ^1, ,
Junhao Chen ^1, ,
Zheng Yang ^1, ,
Fei Ding ^{2,
,} ,
Neil Qiang Su ^{1,
,}

1.
Center for Theoretical and Computational Chemistry, State Key Laboratory of Advanced Chemical Power Sources, Frontiers Science Center for New Organic Matter, Key Laboratory of Advanced Energy Materials Chemistry (Ministry of Education), College of Chemistry, Nankai University, Tianjin 300071, China;
2.
National Demonstration Center for Experimental Chemistry Education (Nankai University), College of Chemistry, Nankai University, Tianjin 300071, China

Corresponding author: Fei Ding, ; Neil Qiang Su,

Received Date: 03 June 2025
Revised Date: 09 September 2025
Available Online: 29 September 2025

Abstract: Current instrumental analysis experiments in nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy frequently overlook the crucial aspects of teaching and training in spectral interpretation. This study presents the independent development of “AI NMR Assistant”, an intelligent NMR spectral interpretation system based on the DP5 software package, designed for evaluating undergraduate NMR spectral analysis training. The system introduces an innovative “AI + NMR instrumental analysis” teaching methodology. AI NMR Assistant combines four core functionalities: automated NMR spectrum recognition and peak annotation, user practice in spectral interpretation, AI-assisted result validation, and visual feedback mechanisms, thereby establishing a comprehensive platform for undergraduate spectral analysis training. Students utilize NMR spectra obtained either experimentally or from literature to propose molecular structures through the system. DP5 subsequently performs computational analysis, providing error quantification for each carbon atom in the proposed structure. Through iterative refinement and structural adjustment, students progressively deduce the correct molecular configuration, thereby gaining deeper insights into NMR spectral interpretation. The novel “spectral database selection-practical interpretation-personalized solution” teaching paradigm not only enhances students’ analytical skills but also employs AI to streamline teaching assessments. With further development, this approach holds potential for extension to other instrumental analysis experiments.

Key words:

1. [1]
  梁倬铭, 陈铭, 郑智文, 陈凯. 大学化学, 2024, 39 (7), 361.
2. [2]
  丁飞, 张翠, 邱晓航. 大学化学, 2021, 36 (7), 2012050.
3. [3]
  金晋慷, 盛伊甸, 吕萍, 陆展. 大学化学, 2024, 39 (11), 388.
4. [4]
  Huang, Z.; Chen, M. S.; Woroch, C. P.; Markland, T. E.; Kanan, M. W. Chem. Sci. 2021, 12, 15329.Huang, Z.; Chen, M. S.; Woroch, C. P.; Markland, T. E.; Kanan, M. W. Chem. Sci. 2021, 12, 15329.
5. [5]
  张思源, 张志成, 李荣金. 大学化学, 2025, 40 (1), 206.
6. [6]
  张颖, 葛芳, 罗志敏. 大学化学, 2025, 40 (3), 277.
7. [7]
  周成卓, 谢召军. 大学化学, 2025, 40 (2), 320.
8. [8]
  李瑞歌, 吕东灿, 高光芹, 许家喜, 申文波. 大学化学, 2025, 40 (2), 159.
9. [9]
  李玲, 王国成. 大学化学, 2025, 40 (6), 1.
10. [10]
  龙双双, 刘婧靖, 王晓娟. 大学化学, 2025, 40 (9), 25.
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  Howarth, A.; Ermanis, K.; Goodman, J. M. Chem. Sci. 2020, 11, 4351.Howarth, A.; Ermanis, K.; Goodman, J. M. Chem. Sci. 2020, 11, 4351.
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  Howarth, A.; Goodman, J. M. Chem. Sci. 2022, 13, 3507.Howarth, A.; Goodman, J. M. Chem. Sci. 2022, 13, 3507.
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14. [14]
  SwissADME. [2025-05-31]. http://www.swissadme.ch/SwissADME. [2025-05-31]. http://www.swissadme.ch/
15. [15]
  王立波, 甘春丽, 蔺聪聪, 黄健, 王金辉. 化学教育(中英文), 2020, 41 (4), 88.

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

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通讯作者: 丁飞，E-mail:dingfei@nankai.edu.cn; 苏乃强，E-mail:nqsu@nankai.edu.cn

English

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