演講人：日期:有機合成緒論目錄CATALOGUE01學科概述02發(fā)展歷程03核心反應分類04合成設(shè)計原則05關(guān)鍵技術(shù)支撐06課程體系導覽PART01學科概述有機合成定義與范疇有機合成是通過化學反應將簡單無機物（如氫氣、二氧化碳）或小分子有機物（如甲烷、乙烯）轉(zhuǎn)化為復雜有機物（如藥物、高分子材料）的科學。其范疇涵蓋從基礎(chǔ)理論研究到工業(yè)化生產(chǎn)的全鏈條技術(shù)體系?；瘜W轉(zhuǎn)化的核心過程包括取代、加成、消除、重排、氧化還原等經(jīng)典反應，以及現(xiàn)代催化不對稱合成、金屬有機化學等前沿領(lǐng)域。例如，通過Wittig反應將醛酮轉(zhuǎn)化為烯烴，或通過Suzuki偶聯(lián)構(gòu)建碳-碳鍵。反應類型多樣性合成對象覆蓋天然產(chǎn)物（如青蒿素）、功能材料（如導電聚合物）、生物活性分子（如抗生素）等，涉及醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、能源等多行業(yè)需求。目標產(chǎn)物廣泛性學科地位與意義可持續(xù)發(fā)展關(guān)鍵綠色合成技術(shù)的發(fā)展（如原子經(jīng)濟性反應、生物催化）可減少廢棄物排放，助力碳中和目標實現(xiàn)?？茖W創(chuàng)新的驅(qū)動力推動新反應、新催化劑（如鈀催化交叉偶聯(lián)）的發(fā)現(xiàn)，曾多次獲得諾貝爾化學獎（如2001年不對稱催化、2010年鈀催化偶聯(lián)）?；瘜W工業(yè)的基石有機合成是制藥、石化、材料等產(chǎn)業(yè)的核心技術(shù)支撐。例如，全球90%以上的藥物依賴有機合成路徑制備，如阿司匹林的工業(yè)化生產(chǎn)依賴乙?；磻，F(xiàn)代應用領(lǐng)域醫(yī)藥研發(fā)通過全合成或半合成制備復雜藥物分子，如抗腫瘤藥物紫杉醇的合成路徑優(yōu)化，或mRNA疫苗中脂質(zhì)納米載體的化學修飾。先進材料制造合成高性能聚合物（如聚酰亞胺用于航天材料）、有機光電材料（如OLED發(fā)光層分子設(shè)計）。農(nóng)業(yè)化學品開發(fā)高效低毒農(nóng)藥（如擬除蟲菊酯類殺蟲劑）及植物生長調(diào)節(jié)劑（如赤霉素類似物）。能源技術(shù)人工光合作用中光催化劑的分子設(shè)計，或鋰離子電池有機電解質(zhì)的合成與改性。PART02發(fā)展歷程經(jīng)典合成里程碑尿素合成（1828年）德國化學家維勒首次通過加熱氰酸銨合成了尿素，打破了“生命力論”的束縛，標志著有機合成化學的誕生。這一發(fā)現(xiàn)證明無機物可轉(zhuǎn)化為有機物，為后續(xù)合成研究奠定理論基礎(chǔ)。030201茜素與靛藍的人工合成（19世紀中后期）德國化學家拜耳等人成功實現(xiàn)茜素（紅色染料）和靛藍（藍色染料）的工業(yè)化合成，推動了染料工業(yè)革命，并驗證了有機合成的實際應用價值。復雜天然產(chǎn)物合成（20世紀初）如羅伯特·伯恩斯·伍德沃德完成奎寧、膽固醇等復雜分子的全合成，展示了有機合成在結(jié)構(gòu)解析與仿生設(shè)計中的突破性能力。諾貝爾獎代表性成果格氏試劑的發(fā)現(xiàn)（1912年）維克多·格林尼亞因發(fā)明格氏試劑（RMgX）獲諾貝爾化學獎，該試劑極大地拓展了碳-碳鍵形成的方法，成為有機合成中不可或缺的工具。逆合成分析理論（1990年）埃利亞斯·詹姆斯·科里因提出逆合成分析邏輯獲諾貝爾獎，該理論通過逆向拆解目標分子指導合成路線設(shè)計，顯著提升了復雜分子合成的效率與可行性。不對稱催化合成（2001年）野依良治、夏普萊斯和諾爾斯因開發(fā)手性催化劑獲諾貝爾獎，解決了立體選擇性合成的難題，為藥物和材料科學提供了高純度手性化合物的制備方法。當代技術(shù)革新趨勢發(fā)展原子經(jīng)濟性反應（如點擊化學）、生物催化（酶工程）及無溶劑合成，減少有機合成對環(huán)境的污染，符合可持續(xù)發(fā)展要求。綠色合成技術(shù)結(jié)合機器學習算法預測反應路徑，利用自動化平臺（如流動化學）實現(xiàn)高通量篩選與優(yōu)化，顯著縮短新化合物開發(fā)周期。自動化與人工智能輔助突破傳統(tǒng)需預活化底物的限制，通過過渡金屬催化實現(xiàn)惰性C-H鍵的選擇性轉(zhuǎn)化，簡化合成步驟并提高效率。C-H鍵直接官能團化PART03核心反應分類碳骨架構(gòu)建反應包括格氏反應、狄爾斯-阿爾德反應、傅-克烷基化等經(jīng)典方法，用于構(gòu)建復雜分子骨架。例如通過Wittig反應將醛酮轉(zhuǎn)化為烯烴，或通過Suzuki偶聯(lián)實現(xiàn)芳環(huán)間的連接。C-C鍵形成反應涉及分子內(nèi)關(guān)環(huán)（如Dieckmann縮合）或小環(huán)擴鏈（如重氮甲烷插入），用于合成環(huán)狀化合物。典型案例如Robinson增環(huán)反應構(gòu)建多環(huán)體系。環(huán)化與擴環(huán)反應通過逆合成分析設(shè)計斷裂-重組路徑，如頻哪醇重排可將二醇轉(zhuǎn)化為酮類化合物，實現(xiàn)碳骨架重構(gòu)。碎片化重組策略氧化還原反應體系采用TBS醚保護伯醇，Boc保護氨基，后期用TBAF或酸處理脫保護。這種正交保護在多官能團分子合成中至關(guān)重要。保護與脫保護策略親核取代與消除反應SN2反應構(gòu)建C-O/C-N鍵（如Williamson合成醚），E2消除制備共軛烯烴。需嚴格控制立體電子效應避免副反應。使用Jones試劑（CrO3/H2SO4）選擇性氧化伯醇為羧酸，或NaBH4還原酮為仲醇。過渡金屬催化氫化（如Pd/C）可實現(xiàn)烯烴、硝基等基團的高效還原。官能團轉(zhuǎn)化反應使用Evans輔基通過螯合控制實現(xiàn)aldol反應的高立體選擇性，產(chǎn)物經(jīng)水解后得到光學活性β-羥基羰基化合物。手性輔助基誘導Sharpless環(huán)氧化、Noyori氫化等諾貝爾獎級反應，使用手性鈦/釕催化劑實現(xiàn)>99%ee值的立體控制。不對稱催化技術(shù)利用環(huán)己烷椅式構(gòu)象的1,3-雙直立鍵排斥效應，指導親核試劑從平伏鍵方向進攻，如甾體化合物的選擇性修飾。底物構(gòu)象控制立體選擇性控制策略PART04合成設(shè)計原則逆向合成分析法010203目標分子拆解策略通過邏輯性拆解目標分子的關(guān)鍵化學鍵，將其分解為更簡單的合成子或前體化合物，例如將復雜天然產(chǎn)物分子拆解為可商業(yè)獲取的中間體，逐步回溯至起始原料。官能團轉(zhuǎn)化與保護分析目標分子中官能團的兼容性，設(shè)計保護-脫保護步驟（如硅醚保護羥基、Boc保護氨基），確保關(guān)鍵反應的選擇性，避免副反應干擾。立體化學控制針對手性中心或特定構(gòu)型的目標分子，采用不對稱合成（如Sharpless環(huán)氧化、Evans輔基烷基化）或立體選擇性還原（如CBS催化劑）策略，確保產(chǎn)物光學純度。綠色化學十二原則減少廢棄物生成優(yōu)先選擇高原子經(jīng)濟性反應（如Diels-Alder環(huán)加成、氫化反應），避免使用毒性試劑（如鉻酸鹽氧化劑），通過催化反應（如鈀催化偶聯(lián)）降低副產(chǎn)物排放?？稍偕侠靡陨镔|(zhì)衍生物（如糠醛、乳酸）為起始原料，替代石油基化合物，推動可持續(xù)發(fā)展。例如將纖維素轉(zhuǎn)化為5-羥甲基糠醛（HMF）用于聚合物合成。溶劑與能源優(yōu)化采用水或超臨界二氧化碳等綠色溶劑替代傳統(tǒng)有機溶劑（如二氯甲烷、DMF），利用微波輔助或流動化學技術(shù)縮短反應時間，降低能耗。原子經(jīng)濟性考量高效鍵形成反應優(yōu)選成鍵效率高的反應類型，如烯烴復分解反應（Grubbs催化劑）或炔烴-疊氮點擊化學（CuAAC），實現(xiàn)100%原子利用率，避免保護基引入。串聯(lián)反應設(shè)計通過多步反應一鍋法進行（如Mannich反應-還原胺化串聯(lián)），減少中間體分離步驟，提升整體原子經(jīng)濟性。典型案例如吲哚類化合物的Domino環(huán)化合成。副產(chǎn)物回收利用對不可避免的副產(chǎn)物（如Wittig反應生成的氧化三苯基膦）進行原位轉(zhuǎn)化或回收，例如通過膦氧化物還原再生膦試劑，實現(xiàn)閉環(huán)循環(huán)。PART05關(guān)鍵技術(shù)支撐光譜鑒定技術(shù)通過分析原子核在磁場中的共振行為，確定有機分子的結(jié)構(gòu)信息，如氫譜（1HNMR）和碳譜（13CNMR）可提供分子中氫和碳的化學環(huán)境及連接方式。核磁共振（NMR）技術(shù)通過測量分子離子及其碎片的質(zhì)量-電荷比，推斷分子量及結(jié)構(gòu)片段，常用于未知化合物的定性與定量分析。質(zhì)譜（MS）技術(shù)通過電子躍遷分析共軛體系或發(fā)色團，適用于含芳香環(huán)或雙鍵化合物的結(jié)構(gòu)鑒定及反應機理研究。紫外-可見光譜（UV-Vis）基于分子振動能級躍遷，識別官能團特征吸收峰（如羥基、羰基），輔助判斷分子中的化學鍵類型及結(jié)構(gòu)特征。紅外光譜（IR）技術(shù)02040103分離純化方法利用固定相（如硅膠）與流動相（如有機溶劑）的吸附差異分離混合物，適用于復雜反應產(chǎn)物的提純及異構(gòu)體拆分。柱層析色譜法利用溶解度差異選擇性析出目標產(chǎn)物，適用于固體化合物的純化，需優(yōu)化溶劑、溫度等條件以提高收率與純度。結(jié)晶與重結(jié)晶技術(shù)通過高壓驅(qū)動流動相分離高沸點或熱不穩(wěn)定化合物，具有高分辨率、高靈敏度的特點，常用于藥物純化與分析。高效液相色譜（HPLC）010302包括減壓蒸餾（分離熱敏感物質(zhì)）、水蒸氣蒸餾（提取揮發(fā)性成分）及液-液萃取（基于分配系數(shù)分離極性差異組分）。蒸餾與萃取技術(shù)04計算機輔助設(shè)計如Gaussian、Schr?dingerSuite，通過量子力學計算預測分子構(gòu)型、反應能壘及光譜性質(zhì)，指導合成路線優(yōu)化。分子建模與模擬軟件如Synthia（原Chematica），基于數(shù)據(jù)庫與算法逆向拆解目標分子為可行前體，縮短合成路徑設(shè)計周期。逆合成分析工具利用機器學習模型預測反應收率、副產(chǎn)物及條件篩選（如溶劑、催化劑），加速高通量實驗設(shè)計。人工智能（AI）預測平臺如SciFinder、Reaxys，整合全球化學文獻與專利數(shù)據(jù)，輔助研究者快速獲取已知合成方法及物性參數(shù)。數(shù)據(jù)庫與文獻檢索系統(tǒng)PART06課程體系導覽知識模塊劃分基礎(chǔ)理論模塊涵蓋有機化學基本原理，包括化學鍵理論、分子軌道理論、電子效應（誘導效應、共軛效應）及立體化學（構(gòu)型、構(gòu)象分析），為后續(xù)合成設(shè)計奠定理論基礎(chǔ)。01反應機理模塊系統(tǒng)學習親核取代（SN1/SN2）、親電加成（Markovnikov規(guī)則）、消除反應（E1/E2）等經(jīng)典有機反應機理，深入理解反應中間體（碳正離子、自由基等）的穩(wěn)定性與活性。合成策略模塊掌握逆合成分析法（Retrosynthesis）、官能團轉(zhuǎn)換（FGI）及保護基策略（如TBS、Boc保護），學習多步合成路線的設(shè)計與優(yōu)化技巧。實驗技術(shù)模塊包括分離純化技術(shù)（柱色譜、蒸餾、重結(jié)晶）、結(jié)構(gòu)表征（核磁共振、質(zhì)譜、紅外光譜）及綠色合成方法（微波輔助、無溶劑反應）。020304核心能力培養(yǎng)目標機理分析與預測能力通過案例解析（如Diels-Alder反應區(qū)域選擇性），培養(yǎng)對復雜反應路徑的預判能力，并能解釋副產(chǎn)物成因及控制方法。合成路線設(shè)計能力結(jié)合目標分子復雜度（如天然產(chǎn)物全合成），訓練學生從簡單原料出發(fā)，設(shè)計高效、原子經(jīng)濟性的合成路線，并評估可行性（產(chǎn)率、成本、安全性）。實驗操作與問題解決能力強化實驗室安全規(guī)范（如惰性氣體操作、危險試劑處理），培養(yǎng)異?，F(xiàn)象（如反應失控、產(chǎn)物分解）的應急處理與數(shù)據(jù)記錄分析能力。文獻檢索與學術(shù)交流能力熟練使用SciFinder、Reaxys等數(shù)據(jù)庫追蹤前沿合成方法，并能通過學術(shù)報告或論文撰寫清晰表達研究成果。學習資源指南經(jīng)典教材與專著推薦《AdvancedOrganicChemistry》（Carey&Sundberg）系統(tǒng)學習反應機理，《StrategicApplicationsofNamedReactionsinOrganicSynthesis》（Kurti&Czako）掌握人名反應的應用場景。在線課程與數(shù)據(jù)庫MITOpenCourse