pKa Overview
预测有机分子的pKa（酸解离和电离
ACD / pKa直接根据结构准确预测酸解离常数。
使用ACD / pKa可以：
- 在标准条件下计算有机化合物的pKa
- 可视化化合物中所有可电离的中心
- 绘制所有离子化微形态的分布与pH的关系图
- 评估预测的pKa值的可靠性
- 使用自己的实验数据训练算法
Benefits
pKa计算功能
准确，可靠的结果
- 预测基于15900多种化合物的内部培训数据库-公开收集的最大的精选实验性pKa数据
- 我们正在不断扩展数据库以提高准确性
- 使用可靠性指标，数据库中五个最相似的结构以及原始实验数据的文献参考来评估计算出的pKa的准确性
更深入的见解
- 从各种图中评估电离态和微观状态的分布
- 通过自动生成的pKa与pH的关系图了解分子的行为
- 识别趋势并轻松确定化合物的优先级-创建散点图，浏览，过滤，排序和排序库
方便的可视化
- 结构上的颜色映射可帮助您轻松识别与每个计算出的pKa值相关的可电离基团和结构片段
- 用户定义的结果颜色编码将帮助您快速识别化合物库中的有利和不利实体
2合1 pKa计算器
- 在一个软件应用程序中来自两种预测算法的结果
自定义使用内部数据
- 从商业产品获得内部模型的准确性。使用您自己的实验性pKa数据将适用范围扩展到专有化学领域。
- 为每个项目建立培训集，以提高准确性
Previous
Next
1绘制/导入结构
2查看结果并做出决定
3报告为PDF或复制/粘贴结果
Product Features
解离常数（pKa）计算器功能
General Features
GALAS模型的其他功能
General Features
- 从结构计算pKa（在应用程序内绘制，或从第三方图形包复制/粘贴）； SMILES字符串； InChI代码；导入的MOL，SK2，SKC或CDX文件；或在内置字典中按名称搜索
- 两种算法：ACD / pKa Classic（默认计算器）和GALAS算法 了解算法
- 预测标准条件（25°C，零离子强度）在水溶液中每个可电离基团的酸解离常数（pKa）
- 计算有机分子，金属有机物，盐，水合物，混合物，蛋白质（分子量≤2000道尔顿）和聚合物单元的pKa。
- 自动检测互变异构形式
- 选择规范或主要形式（如果适用）
- 提供有关每个电离阶段的每个电离过程（离解反应）的信息
- 可电离基团的颜色编码，以识别酸性，碱性和两性电离中心
- 计算最强的酸和碱解离常数
- 估计计算出的pKa的可靠性（以±log为单位）
- 每个预测电离的详细计算方案（称为解离阶段）
- 在解离阶段悬停以查看结构上突出显示的相关可电离中心
- 单击结构片段以将其突出显示在结构上
- 计算化合物组或库的pKa属性，并使用内置工具对结果进行排序，过滤，绘制和排名。
- 设置用户定义的标签颜色
- 过滤结果
- 按升序/降序对结果进行排序
- 查看历史记录中先前计算的值的结果
- 将结果报告为PDF或复制到您选择的应用程序
- 用实验数据训练算法
GALAS模型的其他功能
- 显示各个电离微型状态对最终pKa的百分比贡献
- 在交互式图表（pH 0-14）和表格中查看计算出的pKa值与pH的关系（选择pH值，包括生理学相关值1.7、4.6、6.5、7.4
- 净电荷与pH值的关系
- 单击并拖动图上的滑块可查看目标pH值下存在的离子形式
- 查看在目标pH值下存在的所有离子形式的分数
- 质子化状态与pH的关系
- 单击质子化状态标签以在图上显示/隐藏其曲线
- 电离基团状态与pH的关系
Deployment/Integration Options
选择适合您的部署选项
桌面版
在单台计算机上安装ACD / pKa以访问客户端，该客户端提供完整的图形用户界面和算法训练工具的访问权限
批量版
用最少的用户干预即可计算成千上万种化合物的pKa。批处理部署与Microsoft Windows和Linux操作系统（OS）兼容。企业内部网或工作流工具（例如Pipeline Pilot）的插件。
Percepta Portal网页版
使用基于浏览器的应用程序来预测pKa。可以使用KNIME集成组件。托管在您的公司Intranet或云上。适用于Linux和Windows OS。
More Reasons to Use pKa
关于ACD / pKa的技术信息
可训练的pKa计算器
即使您不是计算化学家或软件工程师，也可以使用实验确定的pKa值来训练GALAS算法。通过可靠的pKa测量提高专有化学的预测精度。
您是否有大量精选的实验测量的pKa值？
我们很乐意帮助您扩展算法的适用范围，以应用于您专有的化学领域
如何计算pKa值？
经典算法
内部培训数据库由> 17,000种化合物组成，具有> 32,000 pKa值。
常用的可电离官能团的Hammet型方程式和精心推导的电子取代基常数（σ）可用于预测最准确的pKa值。
计算中考虑了互变异构平衡，共价水合，共振效应以及α，β-不饱和体系。
GALAS算法
GALAS模型是全局的，可根据相似性进行局部调整。内部培训集包含代表超过20，000个电离中心的> 17,500种化合物。
电离中心，相互作用常数和相互作用计算方法的数据库用于模拟完整的分布图，并在不同的pH条件下产生分子的质子化状态的完整范围。提供了净分子电荷的pH依赖性，质子化态的分布以及每个电离中心的平均电荷。
关于pKa的一般信息
pKa和pH有何关系？
pKa（酸解离常数）描述了化合物或可电离的官能团失去H +并生成水合氢离子（H3O +）的固有特性。
pH测量水溶液中水合氢离子（H3O +）的浓度
pH = -log [H3O +]
pH测量水溶液中水合氢离子（H3O +）的浓度
pH = -log [H3O +]
研究中如何使用pKa值？
合成化学家使用酸解离常数来了解可以使用哪些物质对化合物进行质子化或去质子化，从而有助于反应。在生物化学中，pKa可帮助科学家了解酶的活性和蛋白质的稳定性。
在药理学中，化合物的电离会改变其物理行为并影响宏观性质，例如水溶性和亲脂性。 pKa值还用于了解更复杂的ADME特性。
色谱工作者使用pKa选择合适的流动相pH（缓冲液）进行分离。
在环境科学中，腐殖酸的酸碱平衡有助于建立水的可饮用性和处理能力，并提供有关湖泊和河流等水道健康的信息。
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