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Chem Rev:大连化物所侯广进发表先进固体核磁共振技术综述论文

来源:中国科学院大连化学物理研究所      2022-12-26
导读:近日,中国科学院大连化学物理研究所固体核磁共振及前沿应用研究组(510组)侯广进研究员与日本理化学研究所Yusuke Nishiyama博士、美国密西根大学Ayyalusamy Ramamoorthy教授等联合发表综述论文,介绍了超快速魔角旋转(Ultrafast Magic Angle Spinning,UFMAS)下固体核磁共振技术的发展及应用。

固体核磁共振作为一种无损的表征手段,可用于揭示多晶粉末,液晶,无定形材料及多组分固体混合物在原子分子层面上的结构及动力学信息。长期以来,固体中复杂各向异性核自旋相互作用所导致的谱线增宽,一直是限制固体核磁谱图分辨率提高的主要因素。现代固体核磁使用魔角旋转技术,将装载样品的圆柱形转子置于与主磁场夹角为魔角(54.74°)的方向上,并使其绕自身轴线高速旋转,实现对各向异性核自旋相互作用的压制,从而提高固体核磁谱图分辨率。随着探头技术的不断进步,商业化UFMAS技术转速已超过100kHz,实验室报道的UFMAS技术已高达200kHz,固体核磁谱图(尤其是1H谱)的分辨率得到极大提高。对于多肽、蛋白质等含有复杂1H位点的固体样品,利用UFMAS技术已能获得分辨率接近液体核磁的1H谱。同时,UFMAS技术也促进了固体核磁脉冲序列的发展,利用脉冲重耦技术可获得各向异性核自旋相互作用中包含的丰富结构及动力学信息。

该综述从硬件(探头)与软件(脉冲序列)两方面系统介绍了UFMAS技术的发展,介绍了相应的核间距与化学位移各向异性测量方法以及多维谱技术,并着重强调了UFMAS对固体核磁1H谱的重要性。同时,该综述还介绍了UFMAS条件下对含四极核(自旋>1/2,如2H,14N,27Al,35Ca,71Ga等)体系的研究,并举例说明了UFMAS技术在聚合物高分子、无机材料、生物、药物分子结构表征和动力学分析中的应用。

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侯广进团队一直致力于高效固体核磁共振技术的开发及在生物,催化,电池等前沿领域的结构与动力学研究。近些年设计和发展了一系列适用于高转速魔角旋转、不受NMR硬件约束的新型固体NMR方法,用于探测固体材料体系空间相近性、微观结构、主客体相互作用(J. Am. Chem. Soc.,2011;J. Am. Chem. Soc.,2013;Proc. Natl. Acad. Sci.,2015;Phys. Chem. Chem. Phys.,2016;Acta Phys. Chim. Sin.,2020;Chem. Sci.,2021;J. Magn. Reson.,2022);核间距离测量、化学键相对取向、及多尺度时间域动力学研究(J. Am. Chem. Soc.,2011;J. Am. Chem. Soc.,2012;J. Chem. Phys.,2014;J. Am. Chem. Soc.,2013;Proc. Natl. Acad. Sci.,2015;J. Am. Chem. Soc.,2016;J. Phys. Chem. Lett.,2021;Anal. Chem.,2021;Chem. Rev.,2022)。最近,该团队利用这些先进固体核磁共振技术在催化剂金属氧化物结构分析(Anal. Chem.,2021;ACS Cent. Sci.,2022;J. Am. Chem. Soc.,2022),分子筛酸性位结构(ACS Catal.,2022;J. Am. Chem. Soc.,2022;J. Phys. Chem. Lett.,2021)和孔道限域效应描述(J. Phys. Chem. Lett.,2021;ACS Catal.,2022),以及催化反应机理(Angew. Chem.,2020;J. Energy Chem.,2022;J. Am. Chem. Soc.,2022;Nat. Catal.,2022)研究中取得了一系列创新性的成果。

该综述以“Ultrafast Magic Angle Spinning Solid-State NMR Spectroscopy: Advances in Methodology and Applications”为题,于近日发表于Chemical Reviews上。该综述的第一作者是我所510组侯广进和日本理化学研究所Yusuke Nishiyama。上述工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、辽宁省兴辽英才计划等项目的资助。

文章链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrev.2c00197  

参考资料:http://www.dicp.ac.cn/xwdt/kyjz/202212/t20221222_6587423.html



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