Owing to emergence of density functional theory (DFT) and dramatic enhancement of computer performance, computational chemistry has become a useful tool for mechanism study of chemical reactions. However, prediction of reaction paths is still challenging due to high complexity of chemical space and high computational costs. Roles of computational chemistry have usually been limited to verifying the suggested mechanisms, which can lead to biased results. To overcome these limitations, development of an efficient and reliable method is necessary. Here, we develop the program for automated prediction of reaction mechanism based on graph theory. It focuses on optimal collaboration of chemical heuristic rules, graph-theoretic analysis and first-principle calculations. Our program consists of several steps; as the first step, possible intermediate states for a given reaction are sampled by either stochastic sampling or combinatorial enumeration of molecular graphs. Then, the reaction network is constructed. Intermediates are connected as edges or elementary reaction steps. The distance of an edge is related to activation energy of the reaction. A significant feature of our program is to evaluate activation energy rapidly through analysis of molecular graphs of intermediates. Estimation of activation energy does not rely on any conventional methods or quantum-chemical calculations for finding transition states. As the final step, a kinetic analysis is performed to extract a minimal subnetwork and determine kinetically favorable reaction mechanisms. This result can be further verified by investigation of energetics using conventional quantum-chemical calculations. Our program was successful to find reliable mechanisms for several reaction examples with less computational costs.
밀도범함수 이론의 등장과 컴퓨터 성능의 비약적 발전에도 불구하고, 화학 공간의 높은 복잡도와 높은 계산 비용 때문에, 계산화학을 통한 반응 메커니즘 예측은 어렵다. 그러므로 효율적이고 신뢰할 수 있는 방법론이 필요하다. 본 연구에서는 반응 메커니즘 자동 예측 프로그램을 개발했는데, 그래프 이론을 기반으로 하면서 화학의 경험적인 규칙, 그래프 이론적인 분석과 제일원리 계산 사이의 적절한 조화를 추구하는 방향으로 개발되었다. 이 프로그램은 여러 단계를 거쳐 반응 경로를 예측한다. 먼저 화학 반응의 중간체들을 확률론적 방법이나 분자 그래프의 조합론적 나열을 통해 샘플링한다. 그리고 반응 네트워크를 구축한다. 간선의 거리는 반응의 활성화에너지로 정의하는데, 중간체들의 분자 그래프 분석을 통해 매우 빠르게 추산된다. 이 추산 방법은 전이상태 계산이 필요하지 않은 본 프로그램의 핵심적인 기능이다. 마지막으로 네트워크의 반응속도론적 분석을 수행한다. 그 결과로서, 속도론적으로 선호되는 반응들로 구성된 부분 네트워크가 추출되고 반응 메커니즘을 최종 결정한다. 이 메커니즘은 기존의 양자 계산을 통해 추가 검증할 수 있다. 이 프로그램은 실제 화학 반응에 적용되었고, 보다 적은 계산 비용으로 신뢰할 수 있는 결과를 얻음을 확인하였다.
