智能解譜平臺SpinMind上線，讓AI進入專業NMR解譜流程！

8月14日，國儀量子正式發布AI-NMR智能解譜平臺SpinMind。該平臺將結構驗證、譜圖解析與NMR文獻查詢整合至統一分析流程，為小分子純化合物的結構確證提供更加高效、便于復核的解決方案。

在合成化學、藥物研發和材料科學領域，核磁共振（NMR）是分子結構確證的重要手段。然而，從原始數據處理、信號歸屬到結構判斷和文獻核對，完整的解譜過程往往耗時較長，并高度依賴研究人員的專業經驗。隨著高通量合成和快速研發的發展，如何兼顧解譜效率、嚴謹性與可復核性，成為科研人員普遍關注的問題。

SpinMind將實測譜圖、預測譜圖、分子結構、峰表數據和文獻記錄集中在同一界面，讓AI參與譜圖處理、信號歸屬、候選結構生成與校驗，同時支持研究人員進行編輯和復核。平臺并非簡單地“上傳譜圖、輸出結果"，而是將AI融入專業NMR解譜流程，使每一步分析有據可查、最終結論可以追溯。

三大核心功能 串聯完整解譜鏈路

圍繞NMR解譜的典型科研場景，SpinMind將高頻解析任務整合為三個彼此銜接的功能模塊，構成一條可核對、可復核、可追溯的專業解譜工作鏈。

01結構驗證快速確認目標產物

對有機合成用戶來說，NMR檢測通常不是從零推導結構，而是快速確認合成產物是否匹配預期結構。傳統人工核驗需要逐峰比對化學位移與積分，過程繁瑣且易遺漏細節。

SpinMind 「結構驗證」功能針對這一場景量身打造。

用戶上傳1H / 13C NMR數據后，可通過CAS號、化合物名稱、SMILES式、分子式或內置結構編輯器輸入目標分子。平臺支持對原始FID文件進行基線、相位校正等預處理，再從化學位移、1H/13C計數、峰歸屬等多維度自動交叉核對，清晰標注支持證據與待復核位點，一鍵生成標準化結構驗證報告。

無需人工逐峰比對，實測譜圖即可為預期結構提供逐項佐證，大幅縮短產物確證周期。

02譜圖解析：從Top5候選到最佳結論

面對未知單一化合物的結構解析，傳統方式依賴研究人員憑借經驗推導候選結構，再逐一驗證，過程耗時且對經驗門檻要求很高。

SpinMind 「譜圖解析」功能基于大規模NMR譜圖-分子結構配對數據訓練的專用結構生成模型與候選校驗模型，用戶上傳1H / 13C NMR譜圖后，可補充分子式、允許元素、樣品來源等先驗約束，平臺將在30s內智能生成并排序Top5候選結構。

候選生成并非解譜終點。SpinMind會對top5候選結構進行一致性校驗，量化評估每個候選對實驗信號的解釋程度，最終輸出與實驗數據匹配度最高的解析結論與完整報告。

性能表現

SpinMind在420條真實實驗譜上進行測試：每條樣本都提供分子式、1H與13C NMR峰表，溶劑為CDCl?，且分子未出現在模型的訓練集與驗證集中。400Da以下的295條樣本上，SpinMind top-1準確率達到85.1%、top-5達到92.5%，而通用大模型基線僅為41.7%。在樣本量29,268的模型測試集上（同為400Da以下），top-1準確率為74.4%、top-5為85.1%。

表注：420條真實實驗譜，樣本均含分子式與1H、13C NMR 峰表，溶劑為CDCl?，分子與訓練集及驗證集無重疊?！干赡Ｐ汀篂樯晒ぞ邌为気敵龅暮蜻x列表，不經后續決策；「SpinMind（全系統）」為該列表再經模擬譜打分與重排后的最終順序；「通用大模型基線」為直接提示通用大模型給出結構。top-1/top-5(%)指正確結構出現在前1個/前5個候選中的樣本百分比，判定不考慮立體化學效應。

03文獻查詢

文獻中相關化合物的NMR化學位移、實驗條件與譜圖記錄，是結構判斷的重要佐證依據。傳統方式需要跨數據庫檢索、手動比對數據，效率低下且覆蓋范圍有限。

SpinMind內置文獻譜庫，支持一鍵檢索相關化合物的文獻NMR記錄，快速調取化學位移數據、實驗條件與文獻來源，為結構結論提供雙重支撐。

四大設計亮點 深度貼合專業解譜工作流

真實的NMR解譜，從來不是 “上傳譜圖 - 輸出結果" 的單向黑盒，而是由任務判斷、譜圖識別、信號歸屬、結構核對、文獻佐證、報告復核組成的嚴謹專業流程。SpinMind深度復刻這套科研邏輯，讓AI服務于解譜流程，而非替代專業判斷。

01譜圖 · 結構 · 峰表可視化編輯

化合物結構、實測譜圖、預測譜圖與峰表數據集成于同一分析界面，實現譜峰與原子位點的雙向高亮聯動 — 點擊譜峰自動對應分子結構位點，選中原子同步高亮對應譜峰信號。

研究人員無需在結構圖、譜圖與峰表間反復切換匹配，直觀完成信號核對與歸屬驗證，還原人工解譜時多維度信息交叉驗證的思考習慣。

02支持多重峰編輯復核

自動解析結果易受譜圖基線、雜峰干擾等因素影響，往往需要結合專業經驗做細節修正。平臺開放多重峰拆分、積分修正、峰型調整、雜質標記、候選狀態調整等全維度編輯權限，用戶可在自動解析基礎上，基于專業判斷手動修正譜峰信息。

多重峰編輯模塊的尋峰、積分、峰間距計算等核心操作邏輯，與主流商品化核磁軟件保持高度一致，無需重新學習適配，科研人員可沿用原有操作習慣快速上手。調整完成后，系統自動重新執行結構校驗與結論推導，同步更新解析結果與報告，兼顧解譜效率與專業嚴謹性。

03標準化解析報告, 支持一鍵導出

無論是結構驗證還是譜圖解析，SpinMind在輸出最終結論的同時，均自動生成符合譜學專業規范的標準化解析報告，省去人工整理峰表、梳理推導邏輯的重復工作。

報告嚴格遵循專業解譜邏輯展開：從不飽和度計算、特征官能團識別等整體性質判斷切入，再以表格化形式呈現逐峰、逐原子的精準信號指認。每一項結構推導都對應明確的化學位移、峰型、積分值、峰歸屬與文獻記錄依據，完整保留推理鏈路，結論可追溯、可復核。

報告支持Word、PDF雙格式下載，可直接用于實驗記錄歸檔、課題數據復盤或論文補充材料，無需二次排版整理。

04數據按項目分類管理

多課題并行、樣品批量測試的科研場景下，零散的解譜記錄往往難以系統整理，復盤查找耗時費力。

SpinMind支持對解析數據進行分類歸檔，可自定義修改任務命名，以區分不同樣品與實驗批次，適配課題組日?？蒲泄芾砹晳T，方便實驗數據復盤、結果比對與復用。

真實科研場景實測 助力實用性提升

中國科學院自主研制科學儀器應用示范中心，承擔著國產科學儀器實測檢驗和應用驗證工作，為產品優化提供真實場景反饋。

針對SpinMind智能解譜平臺，中心王雨松老師團隊從獨立用戶視角，將平臺用于日?？蒲袌鼍安㈤_展持續測試。結合一線NMR解譜經驗，團隊圍繞解析報告、峰型識別、多重峰解析精度及操作交互提出改進建議，為平臺功能改進和實際應用能力提升提供了重要參考。

同時，中國科學技術大學汪義豐教授課題組提供的實測NMR數據，為SpinMind的模型測試提供了專業支持。

當前版本適用范圍

本次發布版本聚焦小分子純化合物的核心解譜場景，具體適配邊界與支持能力如下：

支持的數據格式：完整實驗文件夾、.fid、.jdf、.dx、.jdx、.jcamp、CAS格式NMR文本等多種主流NMR數據格式

解析對象：僅支持單一化合物的結構驗證與譜圖解析?；衔锏脑亟M成限于 C、H、O、N、P、S、F、Cl、Br、I 和 B；現階段暫不考慮立體化學效應

支持譜圖：1H、13C NMR數據

支持溶劑：CDCl?

下一步持續擴展

提升1?F NMR數據分析準確率

支持DEPT等譜圖分析

接入二維NMR譜圖分析

隨著更多核種與實驗類型接入，實測譜、預測譜、分子結構和信號關聯將形成更完整的解譜證據鏈。

科研數據安全性

用戶上傳的譜圖、結構、實驗參數、分析結果和歷史報告不會用于模型訓練，也不會被整理為公開數據集或營銷素材。

平臺采用加密通道傳輸數據，并通過賬號權限和用戶數據隔離限制訪問范圍。用戶也可以在平臺內管理和刪除自己的分析歷史