为聚焦超分子化学领域前沿发展方向，依托Molecules 期刊创刊30周年学术契机，特举办本次“超分子结构与功能：女性科学家前沿论坛”。本次论坛紧扣超分子化学核心研究领域，围绕大环主体分子设计、主客体识别与催化、人工智能辅助功能性超分子材料构建等前沿方向，融合化学与新材料等交叉学科，重点聚焦领域内前沿创新性研究成果。论坛汇聚国内超分子化学领域优秀女性科研工作者，搭建专业化的超分子化学学术交流平台。与会学者将分享最新科研成果、基础创新进展与前沿研究经验，共同研讨超分子化学的发展趋势与创新研究思路。

 

本次论坛荣幸邀请到江西师范大学/南京航空航天大学胡晓玉教授、中国科学院化学研究所王德先研究员担任会议联合主席，致力于展现女性科研工作者在超分子及材料化学领域的核心贡献，推动跨领域思想碰撞、学术交流与科研协作，赋能超分子功能体系的创新研发与成果转化，助力交叉学科领域实现持续高质量创新发展。

 

 

会议时间

 

2026年9月19日14:30-16:30

 

 

会议议程

 

●	14:30-14:40
	胡晓玉 教授  江西师范大学/南京航空航天大学 王德先 研究员 中国科学院化学研究所 会议主席致辞 & 开场
●	14:40-15:10
	于洋 教授 上海大学 基于超分子策略调控小分子选择性转化
●	15:10-15:40
	佟硕 副教授 清华大学 固有手性大环的催化不对称合成及性能
●	15:40-16:10
	姜珊 研究员 上海科技大学 从分子识别到智能设计：AI驱动的超分子主客体化学
●	16:10-16:30
	提问交流环节

 

 

观看通道

小鹅通直播间

 

点击下方链接，观看直播。

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主讲人

 

于洋 教授 上海大学

 

上海大学教授，伟长学者，博士生导师。2013年博士毕业于德国海德堡大学；2014-2015年，在美国西南医学中心从事博士后研究；2015-2017年在美国斯克瑞普斯研究所从事博士后研究。2017年入选上海市高校特聘教授 (东方学者)，后加入上海大学开展研究工作。主要研究方向为超分子仿生催化。目前担任中国化学会超分子化学专业委员会委员。2024年荣获全国超分子化学学术讨论会学术新星奖。

 

报告题目

基于超分子策略调控小分子选择性转化

 

报告简介：天然酶凭借其独特的疏水深穴空腔与活性位点，能够实现底物的精准识别与特异性转化，这一高效催化机制一直是化学与生命科学领域的研究热点。人工仿生构筑超分子酶不仅为深入解析酶的作用机制提供了理想模型，也为创新催化体系的开发开辟了新路径。本报告将介绍基于酶空腔结构特征的仿生设计策略。以雷锁酚杯[4]芳烃的刚性骨架为基础，我们设计并合成了一系列具有不同尺寸和新颖结构的深穴仿酶主体分子。该类主体分子通过独特的限域效应与非共价相互作用协同，在水相环境中实现了对分子的可控识别。尤为重要的是，其可诱导链状柔性客体分子呈现为U-型预组织构象。基于该分子识别机制，通过精准调节受限空腔内的分子构象，我们成功建立了分子选择性转化的新方法。该策略已成功应用于多个重要反应体系，包括分子内环化、去对称化和立体异构化，以及水相中脂肪族醛亚胺的高选择性合成。

 

佟硕 副教授 清华大学

 

中组部“海外高层次人才引进计划”获得者。2007年毕业于吉林大学化学学院；2013年于中国科学院化学研究所获博士学位；2013-2018年在瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 做博士后研究；2018年至今任清华大学化学系副教授。主要研究方向：大环超分子化学，新奇手性有机拓扑结构的合成、结构与物性。曾获Thieme Chemistry Journals Award (2023)、中国化学会超分子化学“学术新秀奖”。

 

报告题目

固有手性大环的催化不对称合成及性能

 

报告简介：由于其独特的结构及手性空腔，固有手性大环分子自1994年被提出后便引起人们的高度关注。但相对于有关中心手性、轴手性、面手性和螺旋手性等传统手性小分子的合成及应用研究，有关固有手性大环的催化不对称合成几乎没有成功事例，一直面临巨大挑战。针对这些分子催化不对称合成的难点和手性控制概念的缺乏，我们致力开展固有手性大环化合物的催化不对称合成方法学研究，高效构建若干类新型固有手性大环分子，并努力揭示手性催化体系在催化复杂的线性分子或具有多反应位点底物的不对称反应过程中手性诱导或传递规律。同时着力研究这类新型固有手性大环分子的手性发光性能，特别是圆偏振发光性能，为发展新的手性功能材料奠定基础。

 

姜珊 研究员 上海科技大学

 

姜珊，2013年获英国利物浦大学博士学位，师从英国皇家学会院士 Andy Cooper 教授。2020年加入上海科技大学物质科学与技术学院任助理教授，2026年晋升副教授。主要从事人工智能与自动化驱动的超分子晶体材料研究，致力于构建“设计—合成—表征—评价—优化”闭环研发体系，实现超分子晶体材料的高效筛选、可控合成与功能优化。通过融合数据科学、机器学习与自动化实验，研究分子结构、超分子组装及晶体结构与宏观功能之间的内在关联，推动功能分子材料研发由经验试错向理性设计和智能创制转变。

 

报告题目

从分子识别到智能设计：AI驱动的超分子主客体化学

 

报告简介：超分子主客体化学以分子识别为核心，其功能来源于主体与客体之间高度协同的非共价相互作用及三维结构匹配。然而，主客体结合受到分子形状、构象、电荷分布、溶剂环境及多种非共价作用共同影响，传统依赖经验和逐一筛选的研究模式难以高效探索庞大的主客体化学空间。人工智能的发展为理解分子识别规律并进一步实现主客体体系的智能设计提供了新的路径。本报告将介绍我们在人工智能驱动超分子主客体化学方面的探索。首先，基于实验解析的主客体晶体结构数据，构建几何深度学习模型，实现结合构象预测，并结合物理计算与数据驱动方法揭示结构、结合模式与结合强度之间的关系。在此基础上，进一步利用生成式模型，以主体的三维结构、电荷分布和电子特征为条件，逆向生成与特定主体匹配的候选客体。并结合结合构象预测、能量与亲和力评价以及合成可行性筛选，对生成分子进行多级优化和优先级排序，从而获得具有目标识别能力的候选客体及新的主客体组合。这些研究尝试建立从主客体数据学习、分子识别与结合构象预测，到生成式逆向设计、虚拟主客体构建以及实验验证的闭环研究框架，使人工智能不仅能够理解“哪些分子能够识别以及如何结合”，还能够进一步回答“针对给定主体应该设计什么样的客体”。

 

 

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协办单位

 

 

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Molecules 期刊介绍

 

主编：Thomas J. Schmidt, University of Münster, Germany

 

期刊发表化学各学科领域的基础、应用以及交叉学科研究的原创性、首创性成果，主题涵盖有机化学、无机化学、药物化学、材料化学、分析化学、应用化学、天然产物化学、食品化学、物理化学、生物化学、计算与理论化学、光电化学、交叉化学、绿色化学等。目前已被SCIE (Web of Science)、Scopus、PubMed、MEDLINE、PMC、DOAJ、CAPlus/SciFinder等数据库收录。

 

2025 Impact Factor	5.1
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