氯磺隆印迹聚吡咯的理论研究：模拟互补腔的形成及氯磺隆的再结合过程

《ACS Measurement Science Au》：A Theoretical Study of Clorsulon-Imprinted Polypyrrole: Modeling Complementary Cavity Formation and Rebinding of Clorsulon

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Clorsulon对水生生物（包括鱼类和无脊椎动物）具有高度毒性，并可能对环境造成长期不良影响。它常用于牛的养殖，其排泄物中的残留物会对依赖粪便的昆虫产生负面影响。应严格避免直接污染水道，如池塘、溪流或沟渠。因此，检测Clorsulon至关重要。在这项研究中，使用了密度泛函理论（DFT）和半经验元动力学来研究基于聚吡咯的分子印迹聚合物（MIP-PPy）作为检测Clorsulon受体的性能。为此，研究了PPy的电子和物理化学性质，并计算了最佳的印迹条件。这项研究的新颖之处在于通过计算机模拟研究了不同耦合条件下PPy构象对其电化学性质的影响。接下来，描述了通过模型中的印迹聚合物形成的结合位点的传感机制。确定了形成用于检测Clorsulon药物的最佳印迹PPy所需的吡咯单体比例，并评估了溶剂效应。选择了一种水基溶剂作为制备聚合混合物的最佳介质，因为它在16:1的比例下不会干扰优化的单体和模板分子。此外，还考虑了PPy链中的αβ-和ββ-耦合，并将其与所有αα-耦合链的理想配置进行了比较。最后，讨论了计算机设计的MIP-PPy的传感机制和电化学性质。

**引言**
Clorsulon（CLO），即4-氨基-6-(1,2,2-三氯乙烯基)苯-1,3-二磺酰胺，广泛用于兽医医学中治疗肝吸虫病。然而，来自受治疗牲畜的药物残留物可能进入环境，对非目标生物构成威胁。(1,2) 这种环境散布对陆地和水生生态系统都构成威胁，因此需要精确检测和加强监测。(3,4) 研究表明，人类长期暴露于生产食品的动物体内的兽医药物残留物是一个日益严重的公共卫生问题。(5,6) 传统的分析技术，如快速离子对超高性能液相色谱（IP-UHPLC）、(7) 高性能液相色谱-二极管阵列检测器（HPLC-DAD）、(8) 质谱法和NMR(9)，提供了定量Clorsulon的准确方法。然而，这些方法仅限于实验室使用，不适合实时环境监测。尽管显然需要对其进行监测，但现有文献提供的关于现场检测Clorsulon的数据仍然有限。然而，电化学和光学方法由于其易于使用和快速分析的特点，显示出在现场传感的潜力。(10) 传感器技术的发展，包括基于分子印迹聚合物（MIP）的传感器，通过提高灵敏度和选择性，代表了向改进公共卫生监测迈出的重要一步。(11?13) MIP是通过多步骤过程制造的，首先在选定的溶剂中进行预聚合，使单体与目标分析物分子形成复合物，然后开始聚合形成三维聚合物网络。聚合后，通过去除目标分析物分子（也称为模板）来创建分子印迹。因此，印迹聚合物具有与目标分子大小和形状互补的定制结合位点。

**密度泛函理论（DFT）**在研究客体-主体系统中分子的电化学性质方面显示出显著的潜力。为了创建模型，使用原子坐标（例如，由分子编辑器或数据库生成），然后在适当的理论水平上优化分子系统以所需精度描述性质。在这些模型中，高效采样大或复杂分子空间是一个关键步骤。几种增强采样方法，如复制交换、元动力学和伞形采样(14,15)，在原子尺度上最为常见。然而，高精度增强采样已经适应于低成本量子尺度，以便采样柔性分子和大系统。(16,17) 一旦采样合理且功能性强，基础设置适当，计算出的性质准确性就可以得到保证。使用DFT可以描述非共价相互作用（NCI），并阐明受体的灵敏度。(18?20) 已研究了基于吸附的目标分子传感机制，并用于指导传感器性能的改进。(21,22) 如果分子具有柔性结构，考虑构象和旋转异构体是非常重要的。(23) 对于聚合物（如聚吡咯（PPy）来说，在合成过程中会形成具有不同性质的不同结构。因此，印迹聚合物具有不同的配置，这影响了PPy聚合物作为受体的性质，如灵活性、化学稳定性和电化学活性。PPy可能形成不同的单体键合方式，即αα、αβ和ββ耦合。尽管聚合主要通过αα耦合形成线性共辄链，但αβ和ββ耦合也会发生，从而导致支化和部分交联结构。这种分支受到聚合条件的影响，例如电聚合过程中施加的电位值、电流密度、溶剂、pH值和掺杂阴离子。(24) 在许多应用中，通过掺杂PPy来利用其由于延长共辄而增加的导电性。(25) 多项DFT和其他计算研究被用于表征PPy聚合物。一些值得注意的先前研究集中在供电子和吸电子取代基的影响、(26) 掺杂过程、(25,27) 耦合模式对电池掺杂能力的影响、(28) 以及光学和电子性质上。(29) Wasim等人使用DFT建模研究了PPy对硝酸根离子的传感行为，而Aarab等人(30)使用DFT建模确定PPy是去除水中药物甲硝唑的吸附剂，并通过实验数据验证了结果。(31) Zvirzdine等人的研究表明MIP-PPy可用于水杨酸（SA）的电化学检测。所提出的电化学传感器的检出限（LOD）为72 μM，定量限（LOQ）为217 μM。DFT模型显示了模拟的双吡咯与分析物之间的NCI。DFT模型还揭示了识别机制，这使得开发的MIP能够选择性检测SA。(32) Ankitha等人开发了一种基于MIP的电化学传感器用于检测三甲胺N-氧化物。这项研究使用DFT确定了4-氨基苯甲酸作为最佳功能单体，因为它具有高传感器响应和高负结合能。(33) Xie等人设计了一种用于吗啡的基于MIP的传感器。这项研究还结合了计算洞察。对分子静电势（MEP）和轨道相互作用区域指示器（IRI）进行了分析，识别的相互作用类型有助于找到最佳预聚合条件。本研究计算分子系统的电子和相互作用性质的工作流程包括构象搜索以找到最佳配置，然后是半经验GFN2-xTB，最后是DFT。实验确认了最佳合成系统。(34) Rebelo等人开发了一种一次性电化学MIP传感器用于阿托伐他汀。为此，进行了DFT计算以根据筛选单体的结合能找到最佳单体。然后，对预聚合混合物进行了分子动力学（MD）模拟，通过径向分布函数（RDFs）和氢键分析研究相互作用。(35) 在另一项研究中，作者使用类似策略优化了呋拉佐酮检测的MIP合成条件。(34,36) Adeleke等人的研究表明开发了一种基于肾上腺素的丙烯酸基MIP。DFT和MD模拟用于确定最佳预聚合条件，包括结合能和热化学参数，如在不同温度下的混溶性和Flory–Huggins因子。获得的最佳混合物进一步作为具有特定体积、密度、均方位移、强度、平衡能量和旋转半径分析的MIP进行了分析。(37) Rajaee等人基于DFT开发了一种用于肾衰竭生物标志物的MIP，通过优化预聚合混合物并研究吡咯（Py）和丙烯酰胺基MIP的选择性。在这项研究中，将优化预聚合混合物形成的复合物视为印迹区域，并分析了结合分数作为选择性的衡量标准。

据我们所知，在本研究进行时，尚未开发出用于检测Clorsulon的MIP。因此，这项研究旨在提供一种完整的理论方法来研究MIP-PPy用于Clorsulon传感。这项研究的意义在于评估印迹PPY上的Clorsulon检测机制。在本文中，评估了最佳模板与单体比例和溶剂效应。包括构象和旋转异构体研究以模拟更真实的寡吡咯，并展示了PPy的电化学特性。随后，通过与非印迹PPY（NIP）比较，评估了印迹效率和PPY印迹过程。这项工作的创新之处在于通过建模特定结合位点并与非特异性相互作用进行比较，阐明了印迹过程、识别和Clorsulon的传感机制。关键思想是在计算机模拟优化的预聚合条件下展示印迹PPy的有限分子模型，以研究结合位点的大小和密度及其与这些印迹区域中电荷转移值的相关性，以及与分析物的结合能。所采用计算的工作流程如图S1所示。

**结果与讨论**
**优化单体与模板的摩尔比**
找到最佳单体与模板的化学计量比对于合成具有最大效率结合位点的印迹聚合物作为受体至关重要。单体覆盖率不足无法在模板周围建立牢固的、互补的结合口袋，而过多的单体则可能将分析物包裹在聚合物基质内，使其无法访问。(38) 在一个Clorsulon模板分子周围增加Py单体分子的数量（从1到18），得到了不同的复合物比率，范围从1到18。构建并优化了三个复合物集，并计算了平均结合能，如图1A所示。采样是将模板放置在几何中心，以最大化与单体的相互作用。使用公式1计算了Py单体在模板周围的结合能。一旦创建了多组分复合物，所有分子都对结合能有所贡献。这里，单体和Clorsulon模板形成了不同单体与模板比率的复合物。因此，收集并比较了单体之间的平均结合贡献以及单体与模板之间的结合贡献，并与整个复合物的结合能进行了比较。整个复合物的总结合能由所有分子的结合能之和组成。添加单体逐渐减少了单体-模板结合能在总额中的份额，并增加了单体之间的相互作用。过多的单体可能会通过永久捕获模板而降低印迹效率，使其无法后期去除。因此，基于结合能，选择了16:1的Py–Clorsulon比率作为最佳比率。添加更多单体并没有显著增加单体-模板复合物的结合能，但增加了单体之间的相互作用速度和亲和力。

**图1**
(A) Py单体之间、单体与Clorsulon模板之间以及整个复合物之间结合能的变化比较。
(B) 优化的16:1 Py to Clorsulon复合物的隐式溶剂化自由能。
(C) 溶剂化对预聚合复合物结合能的影响。
(D) 隐式溶剂的SASA。
(E) 复合物的显式溶剂化及计算自由能。

**评估溶剂化效应**
预聚合混合物包含溶剂系统中的单体和分析物分子。溶剂的选择在单体与作为模板的分析物之间的相互作用中起着至关重要的作用。需要注意的是，所有关于溶剂化效应的计算都是基于之前的描述中16:1比例的Py–Clorsulon复合物进行的。对于显式溶剂化，添加了10个溶剂分子。为了理解溶剂对复合物的影响，考虑了常见的溶剂。水、乙醇、DMF、DMSO和氯仿的介电常数分别为78.4、24.9、37.2、46.8和4.7。所选溶剂具有不同的极性值，可以是亲水的或疏水的。SMD模型由公式2计算的两个组分组成。大块静电效应通过极化连续介质模型（PCM）来描述，而非电静力贡献则采用腔体色散溶剂-结构（CDS）模型。后者考虑了溶剂和溶质之间的短程相互作用。这种贡献依赖于与每个原子的几何依赖比例常数相关的项，即所谓的表面张力，这些常数相对于溶剂可接触的表面积（SASA）。然而，在显式溶剂化过程中，吉布斯自由能是通过方程3计算的，即极化部分与非极性部分以及氢键和位移常数贡献的总和。电静力相关项Glec中计算了由于极性引起的溶剂化自由能。GSASA项表示形成溶质-溶剂腔体所需的自由能，并考虑了溶质-溶剂色散相互作用以及溶剂和溶质之间形成的氢键（表示为GH-bond）的校正。

图1B展示了16:1 Py-clorsulon复合物的SMD隐式模型溶剂化的自由能。水和对二甲苯砜（DMSO）溶剂化整个复合物时分别获得了25.61和2.31千卡/摩尔（kcal mol–1）的正值。由于其非极性特性，氯仿的溶剂化自由能为-22.40千卡/摩尔，是最有利的。二甲基亚砜（DMF）和乙醇的溶剂化自由能分别为-5.63和-1.70千卡/摩尔。

图1C显示了复合物组分的结合能：Ebinding all表示所有组分的结合能，Ebinding monomers表示单体的结合能，而Ebinding monomer–template表示在溶剂存在下的单体-模板结合能。水溶剂化时的结合能最高。单体-模板的最低结合能为DMF中的-55.68千卡/摩尔，其次是DMSO中的-57.83千卡/摩尔。然而，水中的复合物比其他溶剂中的复合物具有显著更高的结合能。

图1D显示了在SMD隐式溶剂中获得的复合物的SASA（?2）值。水和氯仿的最低和最高SASA值源于其极性和非极性特性。SASA与整个复合物的结合能之间存在负相关关系。这种相关性揭示了溶剂形成溶质-溶剂腔体和短程相互作用的能力。较高的溶质-溶剂腔体形成会通过干扰复合物组分之间的非极性疏水相互作用来降低结合亲和力。

图1E展示了添加10种显式溶剂后复合物的自由能值。这些值揭示了各种项在总自由能中的占比。尽管只放置了有限数量的溶剂分子，Gsol仍然能够很好地解释溶剂效应。此外，结果与SMD溶剂化模型一致。水的Gsol最低，而氯仿的Gsol最高。水作为溶剂时最低的SASA值对应于由于水的最高极性以及与溶质的最低短程非极性相互作用所导致的自由能。较高的GH-bond和Glec值表明具有极性相互作用的分子相对不互溶。在水和乙醇这两种质子性溶剂中发现了较高的GH-bond值，而与极性非质子性的DMF和DMSO相比。氯仿作为溶剂时显示出最高的GSASA值，这解释了在所有用于溶剂化的溶剂中其溶剂化自由能最有利的主要原因。这可以理解为氢键、电静力极性和非极性相互作用的重要性。然而，相比之下，非极性疏水相互作用的贡献更为显著，因为它最小化了水-溶剂-溶质之间的相互作用。因此，在单体之间以及单体与模板之间的相互作用更为强烈。作为非极性溶剂的氯仿显示出最高的SASA和最有利的吉布斯自由能。

总体而言，水的溶剂化干扰效应被发现在最小范围内，且具有最低的短程相互作用。这促进了针对目标分析物的更具体几何结构的结合位点的形成。

溶剂化效应的结果可以在提取过程中得到应用，尽管本文并未对此进行讨论。然而，在DMF溶剂化中发现的单体与模板之间的最低结合能以及在显式溶剂化中第二有利的Gsol表明其有望用于从合成聚合物中去除clorsulon。根据隐式SMD模型，孤立clorsulon的溶剂化自由能分别为5.43、2.58、-2.72、-1.47和-1.21千卡/摩尔，这些值强调了DMF在干扰相互作用和从合成聚合物结合位点中去除分析物方面的最大潜力。

构象分析和旋转异构体分析在宿主-客体研究中至关重要，因为分子通常具有多个可访问的局部最小值。因此，使用仅包含单个分子的静态结构往往无法描述结合几何结构，可能会导致预测结合能的误解。特别是在柔性分子中，构象变化会在结合时带来不利影响。因此，必须显式采样构象和旋转。因此，需要使用较低理论水平的稳健几何优化和构象搜索来充分探索相空间。

clorsulon构象的几何结构在气相（真空）和隐式水模型中进行了优化。静态优化集中在PubChem数据集中给出的可旋转磺酰胺官能团产生的低能量结构上。相对于主构象，各构象的相对电子能量表明所有构象之间的差异都在1.0千卡/摩尔以内。水溶剂改变了它们的相对能量，而clorsulon在水中的低溶解度从Gsol值中可以看出。这些微小的能量差异意味着在室温下多个构象在热力学上是可访问的并且占据显著的比例。实施的从头算分子动力学（AIMD）（图S2）显示了在室温水介质中1500飞秒（fs）短时间内构象变化的可行性。二磺酰胺官能团的旋转使分子能够适应不同的构象，从而便于吸附和结合到吸附剂上。分析强调了单个低能量构象，以说明二磺酰胺部分的灵活性，这使得分子能够采用不同的空间排列，这些排列可能有利于特定定制的吸附剂表面（如MIPs）的吸附和结合。表1展示了四种clorsulon构象及其在真空和水中的MEP（分子电位图）和相对电子能量及溶剂化能量（单位：千卡/摩尔）。

表1显示了clorsulon构象的MEP图及其在真空和水中的相对电子能量和溶剂化能量。构象的MEP图显示了功能团创建的电子可访问区域（红色）和电子不足区域（蓝色）。氧和氮原子因为吸引电子而富含电子。因此，胺的氢原子由于相邻的电负原子而比环中的其他氢原子更具电子不足。宿主-客体系统中的较小相对能量导致了波动和结合亲和力的变化。因此，需要研究介质中的构象变化。

聚合物表征中使用了三种不同配比的PPy构象/旋转异构体进行分析，包括氧化态（双极子2+带正电荷的单重态闭合壳层）和还原态的PPy。为了达到这一目的，评估了一个理想的PPy模型链，该链包含所有αα耦合，以及两个类似的PPy模型，一个具有αβ耦合，另一个具有ββ耦合。这使得在αα占主导地位时更现实地研究不同耦合的效果成为可能。比较了三种不同配置下双极子PPy链的三重态和单一态，以分析链长对αα、αβ和ββ耦合的影响。在αβ和ββ的一侧进行链增长建模，逐步增加了二聚体。因此，分别模拟了长度为6、8、10、12和14个单元的寡聚体。获得了每种状态下各构象的平均能量。双极子PPy链的平均能量与相应的还原态进行了比较。图2A中的相对能量显示，在所有链长和配置下，三重态的双极子能量都较高。分析表明，在单一态下，Eαα < Eαβ < Eββ；而在三重态下，Eαα < Eββ < Eαβ。此外，在6个单元的PPy三重态中观察到Eαα > Eαβ > Eββ，表明ββ的相对能量最低。随着链的增长，相对能量的降低表明三重态和单一态之间的能量差异变小。总体而言，单一态具有较低的能量，在PPy的双极子状态下更有利于电子构型。

图2B展示了具有理想耦合结构（I）、一个αβ键（II）和一个ββ键（III）的双极子PPy链的MEP。电子路径是可观察的，其中红色和黄色区域表示沿链的电子可访问性。电子不足区域（蓝绿色）出现在氢原子周围的边缘。

图2：(A) 双极子状态与PPy还原态的相对能量比较。实线代表单一态，虚线代表三重态。 (B) 双极子PPy单一态的MEP，(I) 所有键均为αα耦合，(II) 一个键为αβ耦合，(III) 一个键为ββ耦合。 (C–E) 通过LOL（局部轨道定位器）对单一态双极子PPY进行拓扑分析，分别表示所有键均为αα耦合、一个键为αβ耦合和一个键为ββ耦合的情况。

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局部轨道定位器（LOL）（图2C–E）展示了不同耦合类型下PPy链的拓扑结构。LOL显示所有αα耦合（图2C）形成了一个平面且刚性的结构，轨道定位使得电子沿链的路径更加平滑。然而，在图2D、E中，原子和轨道看起来是出平面的并且变得模糊。折叠的链在存在αβ和ββ时形成了扭曲的路径。

表2分为两部分：一部分包含Crest软件得出的所有构象，另一部分是对最有利构象的电化学分析，使用了更高级的理论（r2SCAN0/def2-mTZVPP）。测量了结构的端到端距离，以评估不同耦合类型下的聚合物折叠和灵活性。进一步的计算专门针对更受能量青睐的单一态双极子PPY进行了。总共使用了六种配置进行构象/旋转异构体分析，包括氧化态（双极子单一态闭合壳层，2+带电）和还原态的PPY，每个配置包含10个Py单体。在具有一个αβ或ββ耦合的PPy链中，观察到了诱导的顺式构象。分析显示，αβ耦合和ββ耦合会导致相邻单体之间的顺式构象，这是由于角度扭转和键的松弛。总的来说，链中间的顺式位置能量较低，而链的两端能量较高。此外，当两个顺式位置彼此相对时，它们在能量上更为可行。观察到三个相邻的顺式连接的Py单体比两个独立的顺式位置具有更高的能量。同样，三个顺式单体在链中间时更稳定，但当它们向链末端移动时能量更高。平均端到端距离及相应的标准偏差显示，由于αβ和ββ耦合，链的长度显著缩短。

总之，水的溶剂化干扰效应被发现是最小的，且具有最低的短程相互作用。这促进了为目标分析物形成更具体的结合位点。

虽然本文没有涵盖这一点，但溶剂化效应的结果可以在提取过程中得到应用。然而，在DMF溶剂化中发现的单体与模板之间的最低结合能以及显式溶剂化中第二有利的Gsol表明其有望用于从合成聚合物中去除clorsulon。根据隐式SMD模型，孤立clorsulon的溶剂化自由能分别为5.43、2.58、-2.72、-1.47和-1.21千卡/摩尔。这强调了DMF在干扰相互作用和从合成聚合物结合位点中去除分析物方面的最大潜力。平均端到端距离（?）、其相关标准偏差（SD）以及在PPy构象中NH–NH键均为αα耦合、一个键为αβ耦合和一个键为ββ耦合的顺式位置的百分比。所有构象的最佳构象包括聚合物的端到端距离（?）、SD%、cis BLA（?）、IP（eV）、EA（eV）、Eg（eV）、μ（eV）、η（eV）和ω（eV）以及ΔNmax（e）。αα-rePPy：28.67、4.49、5.2、0.04、24.45、0.86、3.59、–2.65、1.79、1.96、1.48；αα-oxPPy：28.84、5.05、42.30、0.02、74.81、3.91、10.90、–4.36、0.45、21.08、9.67；αβ-rePPy：20.03、6.01、50.60、0.04、44.50、0.82、3.68、–2.66、1.84、1.92、1.44；αβ-oxPPy：21.73、6.17、43.50、0.03、54.97、3.91、10.7、–4.44、0.53、18.49、8.33；ββ-rePPy：20.13、6.08、48.40、0.04、74.52、0.79、3.73、–2.66、1.86、1.89、1.43。

在双极子单线态下，PPy的最佳构象作为氧化态（oxPPy）和还原态（rePPy）的电化学性质（eV）见表3。Hirshfeld表面分析显示了模板与结合位点接触的原子表面积、形成的印记体积以及复合体的密度。

表3. Hirshfeld表面分析包括：

| 复合物 | 表面面积（?2） | 体积（?3） | 密度（g/cm3） |
| --- | --- | --- | --- |
| BS1-CLO1 | 322 | 17.5 | 3.33 |
| BS2-CLO2 | 359 | 65.5 | 4.09 |
| BS3-CLO3 | 351 | 86.5 | 2.24 |
| BS4-CLO4 | 316 | 73.0 | 3.12 |
| BS5-CLO1 | 344 | 47.0 | 3.65 |
| BS6-CLO2 | 292 | 58.8 | 3.07 |
| BS7-CLO3 | 298 | 17.5 | 3.33 |
| BS8-CLO4 | 245 | 56 | 2.32 |
| BS5-CLO1 | 334 | 47.0 | 3.65 |

键长度交替（BLA）使用方程式4计算，以评估不同耦合对PPy的共轭效应以及氧化作用的影响。电离势（IP）和电子亲和力（EA）是根据HOMO和LUMO能量估算的。化学势（μ）和硬度（η）则分别根据方程式5和6推导得出。然后，全局亲电性（ω）指数和最大电荷转移（ΔNMAX）使用方程式7和8计算。PPy在氧化状态下表现出更高的EA，这是由于电子的损失。氧化状态下观察到的IP略高。因此，氧化PPy的带隙较小。BLA的测量结果显示氧化状态下的键长度变化较小，表明PPy的共轭程度较高。然而，不同耦合的存在降低了共轭系统的程度，测得的BLA值较大，这增加了BLA并相应减少了ΔNmax和其他相关参数，显示出不同耦合对PPy共轭的负面影响（表3）。

将导电聚合物PPy作为受体，通过印记区域识别目标分子需要在聚合物主链上具有更大的自由度。所有键均为αα耦合的刚性聚合物具有更顺畅的电子运动路径。然而，小分子的印记依赖于受体的灵活性来创建互补的结合位点。因此，尽管折叠链对共轭有不良影响，但它们为链条移动形成印记区域提供了更多自由度。

在分析物分子作为模板的情况下进行聚合后，会在分析物周围形成聚合物网络。通过执行围绕clorsulon的PPy寡聚体的几何优化来模拟这一过程。寡聚体-模板复合物是根据获得的最优比例和溶剂进行建模的。在此模型中，我们包括两个PPy五聚体和一个PPy六聚体，反映了与分析物分子相互作用并形成腔体结合位点的聚合物网络部分。这些模型在链长对PPy的结构参数（如链间的缠结和与多个目标分析物的相互作用）方面存在局限性。寡聚吡咯含有顺式位置和不同的耦合，这是在链传播过程中发生的非理想模型。进行构象和旋转异构体搜索，并选择了前三种结构来形成不同的复合物，目标是模拟八个结合位点（BSs），每个clorsulon构象对应两个。首先通过找到氧化状态下的寡聚体构象来创建复合物。然后使用三种最佳构象来制备八个PPy与四个clorsulon构象的复合物集合。向复合物中加入氯离子（Cl–）以中和系统，反映了反离子进入带正电的聚合物网络。

进行Hirshfeld表面分析以分析印记表面，显示了作为clorsulon定制结合位点的腔体的大小和形状。图3显示了从方程式9得出的clorsulon与结合位点之间的采样表面。所有复合物中片段间主要的成对元素是H–H、O–H和Cl–H。clorsulon中的氧原子在复合体稳定性和NCI相互作用中起关键作用。

图3. 图3. 用clorsulon构象印迹的BS1–8的图形表示。BS1和BS5用构象1印迹，BS2和BS6用构象2印迹，BS3和BS7用构象3印迹，BS4和BS8用构象4印迹。Hirshfeld表面在模板和结合位点之间进行采样。

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Hirshfeld表面分析揭示了结合位点内反弹的clorsulon分子的表面积（?2）、体积（?3）和密度（g/cm3）。表3中报告的值对应于图3中显示的图形等值面。分析显示腔体具有不同的尺寸和密度。BS8展现出一个密度最小的松散结合位点，其中clorsulon部分印在PPY中。然而，BS2和BS3紧密结合，显示出最高的密度、最大的表面积和最小的体积。相比之下，其他复合物的值介于大多数复合物之间。

分析表明，在大小、形状和相应密度方面创建了相对不同的印记区域。比较显示，密度大于3 g/cm3的结合位点占多数。然而，结果暴露出最密集和最不密集复合体在尺寸上的显著差异。这表明需要仔细的提取和重新结合过程以达到尽可能高的准确性。

NCI分析非常适合识别和可视化来自方程式10的NCIs。在本研究中，使用Multiwfn软件和高质量网格进行了NCI分析，以定性研究分子间和分子内的相互作用。发现疏水相互作用是形成复合体的主导因素。图4A显示了π-硫（黄色）、静电吸引电荷和π(pi)–阴离子相互作用（红色）、疏水堆叠和T形π–π（紫色）及π–烷基（绿色）相互作用，而图4B显示了氢键和卤素键（用蓝色虚线表示）。反离子形成了两种类型的强相互作用：一种是强卤离子-偶极子与胺官能团的键合，另一种是π–阴离子与电子不足链的相互作用。图4B显示了减少的密度梯度（RDG）等值面，指示了相互作用区域。所有结合位点的RDG等值面显示在图S3中。有吸引力的卤素和H键具有负值：sign(λ2)ρ，其中ρ为正值，λ2为负值。H键峰值在蓝绿色区域（较弱）和蓝色区域（较强）。在绿色等值面中可以看到π-供体H键的较小吸引力。Cl–阴离子与PPY和clorsulon的相互作用被发现是最强的。范德华（VDW）相互作用，如偶极-偶极、偶极诱导的偶极和伦敦色散相互作用，显示为浅绿色。这些相互作用的λ2和ρ值接近零。极性相互作用的主导地位来自广泛的疏水π–π和H键π-供体静电相互作用。sign(λ2)ρ正区域的红色峰值代表排斥力，主要源于环中心和分子内官能团的立体障碍。

图4. 图4. clorsulon分子在BS1-CLO1内的NCI分析：(A) 疏水相互作用和(B) RDG等值面；虚线表示氢键和卤素键。

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电荷分解分析（CDA）的结果显示了结合位点-clorsulon（BS1-CLO1）复合物的电荷分解情况。CDA用于理解感知目标分子的机制。CDA用于深入研究电荷转移的细节，其中两个片段之间的电子捐赠（d）和回捐赠（b）是由贡献的分子轨道（MOs）引起的。因此，电子转移由贡献的MOs组成。图5B中显示的参与排斥极化的电子数量也表明了由于轨道重叠而产生的排斥泡利排斥。在所有复合物中，电子回捐赠（b）较大，而从结合位点到clorsulon分子的捐赠较小。因此，电子净转移和电子极化效应从clorsulon传递到PPY（b > d），这是由于双极子PPY链的电子不足。电荷转移通过clorsulon客体中的氧自由对发生。当clorsulon作为电子供体作用于基于PPY的结合位点时，观察到客体诱导的载体调制，这降低了双极子PPY的净正电荷。d–b的值高度依赖于clorsulon模板与Cl–反离子的相互作用。在更密集的系统中，PPY和clorsulon之间的更强NCI相互作用导致两个方向的电子转移增加。这是因为Cl离子在更密集的复合物中更易接近，以及贡献原子的随机邻近性。因此，当Hirshfeld表面面积显示clorsulon原子与Cl–反离子的表面积较大时，观察到较低的d–b值。通过RDG等值面进行的NCI分析揭示了一个扩展的绿色等值面，表明clorsulon与电子不足的π-共轭系统相互作用。这导致多个分子轨道（MOs）相互作用和重叠，并在印记区域引起电荷离域。

图5. (A) 用clorsulon（CLO）构象印迹的BS1–8的CDA。来自结合位点片段的电子捐赠（d）和从clorsulon到结合位点的电子回捐赠（b）。(B) 排斥极化表示参与分子轨道（MOs）之间排斥力的电子数量。(C) BS1及其与clorsulon模板分子在C-PCM水模型中的理论UV–vis光谱。

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UV–Vis光谱分析显示了BS1-CLO1复合物的UV–vis光谱（C）。图5C中显示了BS1-CLO1复合物的UV–vis光谱（C）。带内吸收来自于掺杂后形成的电子过渡态。因此，极化和双极子掺杂分子发生亚带过渡。(42) 结果，光谱中出现额外的低能吸收。溶解在极性溶剂（水）中的共轭和掺杂结构显示出浴色（红色）移位，其中λmax出现在更高波长。这是由于在极性介质中带电PPY的增强离域和稳定。位于479 nm（2.59 eV）的峰对应于带内π–π*过渡。位于542 nm（2.29 eV）的较弱吸附峰对应于极化子过渡。双极子带过渡在600 nm处显示一个吸收峰。这个峰从600 nm（2.07 eV）到608 nm（2.04 eV）的浴色（红色）移位是由于clorsulon客体在疏水相互作用的水极性连续介质中的存在。通过较低位置的分子轨道（MOs）发生的回捐赠部分淬灭了双极子状态，这表明峰值的减色效应。较少的电荷载体导致吸收强度降低。clorsulon分子通过降低整体过渡能量来稳定氧化状态。可见近红外（NIR）吸收的较宽峰在λmax 719 nm（1.72 eV）和888 nm（1.40 eV）处，可以归因于双极子PPY链的亚带过渡。

CDA显示，作为客体分子的clorsulon的存在诱导了从clorsulon分子到结合位点的电子转移，从而减少了双极子PPY的掺杂效应。然而，Cl–反离子暴露于clorsulon增加了回捐赠并减少了净转移（d–b）。BS1及其与clorsulon模板作为客体的复合物的UV–vis光谱显示了PPY的掺杂结构，其吸收来自亚带。DOS分析发现，复合体的总态密度（TDOS）中心为-6.36 eV，PPy片段的PDOS中心为-6.53 eV，Cl–离子的PDOS中心为-4.26 eV，clorsulon分子的PDOS中心为-7.05 eV。垂直虚线（-5.44和-4.52 eV）代表复合体的HOMO能级。Cl–离子的总体掺杂效应和扩展的PPy共轭作用在DOS曲线中可见，其中相应的线穿过HOMO的虚线。在图6A中，重氧化的PPy链的亚带位于4.08 eV处，而在图6B所示的还原态PPy中，这一亚带消失了。氯磺隆的存在使 TDOS 向更低能量移动，偏离了 HOMO 能级。曲线的相对高度可以提供关于分子轨道（MO）组成的洞察。DOS 显示出掺杂后的 PPy 对氯磺隆分子的存在具有高度敏感性，尽管氯磺隆的前线分子轨道（FMOs）表现出较低的能量。在所有低能带和导带中，PPy 的 π MO 都显著增大。

图6显示了完整的 BS1-CLO1 复合物及其各个组成部分的 DOS，包括 PPy、Cl1– 对离子和氯磺隆（CLO）模板分子：(A) 作为 BS1 氧化态的双极子 PPy；(B) 还原态的 BS1 PPy。

图 S4 中显示的分子轨道相互作用图表示每个片段（片段 1 是 BS1，片段 2 是氯磺隆模板）所贡献的轨道，以及它们在氧化双极子和还原态下的能量和对复合体的贡献。观察到氯磺隆没有贡献，而掺杂后的 PPy 在 LUMO 中的能量显著降低。然而，在还原态下，LUMO 由氯磺隆的轨道贡献。总体而言，结合位点与氯磺隆的复合作用更显著地影响了低能轨道的能量，并对氧化态的带隙有较小的影响。

与氯磺隆复合的 PPy 的光谱和电子特性表明，氯磺隆反向捐赠电子并减少了 PPy 双极子的电荷。这种传感机制可以通过电荷载流子的减少和电阻的增加以及 UV–vis 光谱中的减色效应来预测。

通过方程 1 计算了结合能，并显示在图 7A 中。目的是确定结合位点对氯磺隆模板（380.7 g/mol）的结合亲和力，并分析构象变化的影响。将阿莫西林（AMX；365.4 g/mol）或 SA（137.11 g/mol）随机引入结合位点以评估作为干扰分子的选择性。结合能与结合位点的较大差异代表了不同的亲和力，范围从 -18.62 到 -41.21 kcal mol–1，从而导致不同的潜在恢复时间。然而，在所有结合位点中，氯磺隆的结合能都较高（28 个原子，C8H8Cl3N3O4S2）。引入的 AMX 被视为去质子化的 AMX（43 个原子，C16H18N3O5S–；pKa 2.6），具有三种构象，如图 S5 所示，在 BS1、3、4 和 6 中。这导致 AMX 在 BS1 和 3 中的结合亲和力较低，但在 BS4 和 6 中的亲和力较高。SA 也被考虑在去质子化状态下（水杨酸根离子，15 个原子，C7H5O3–；pKa 2.78），其较小的体积使其在 BS2、5、7 和 8 内有更大的移动自由度以找到最佳位置。在所有情况下，与作为特定结合位点的模板氯磺隆相比，构象改变的氯磺隆的结合能较低。因此，一个挑战是构象变化，当另一个氯磺隆构象放置在由不同构象创建的结合位点时，会显著降低结合能。这是由于新构象在某些区域将吸引力转化为排斥力，并引入新的电子供体或受体。

表 1 中的氯磺隆构象的 MEP 显示了二磺酰胺官能团的旋转与静电势之间的关系。

图 7 显示了氯磺隆模板及其构象作为分析物以及去质子化的 AMX 和 SA 作为干扰分子在结合位点中的结合能。(A) 复合物的 KDE 曲线显示了分子的结合能概率密度。

使用核密度估计（KDE）曲线进一步分析了所研究分析物的结合能，如图 7B 所示。KDE 曲线提供了结合能值的平滑表示，突出了分布的整体形状和每个分子的中心趋势。结合能值的平均值也表示了对模板的最大亲和力。模板显示出最有利的结合能（-27.53 kcal mol–1），其分布向较低能量值偏移，与其构象 AMX 和 SA 相比。然而，构象的变化将平均结合能置于 -22.97 kcal mol–1，并使曲线向正方向偏移两个单位。由于 SA 的体积较小且相应灵活性较低，其曲线较为狭窄。另一方面，AMX 的平均结合能显著较大，为 -24.22 kcal mol–1，并且由于其较大的体积和灵活性，其分布较宽。总体而言，结合能分析表明彩色印迹 PPy 对模板的亲和力较高，而分析物的大小、构象变化和灵活性对其识别亲和力有显著影响，导致分布宽或窄。

结合能与之前讨论的结果相比，揭示了电子转移、结合能和复合物密度之间的相关性。在更紧凑的复合物中观察到更高的结合亲和力和更高的电荷转移。MIP 通过对不同彩色印迹结合位点的分析，显示出多样但 improved 的结合亲和力。因此，仔细的结合和重新结合对于确保过程有足够的时间完成结合至关重要。

非印迹聚合物（NIP）作为相应的参考聚合物来评估印迹效率。NIP 在与 MIP 相同的条件下生产，但在聚合物形成过程中没有模板。因此，使用相同的寡聚体并在没有氯磺隆模板的情况下，通过相同水平的理论进一步优化以形成带有其对离子的 PPy 复合物。然后，将分析物放置在 PPy 链上，并通过对 PPy 的重原子施加约束来优化。结合能的比较显示了所有氯磺隆、AMX 和 SA 的结合能升高。MIP（结合位点的平均值）与 NIP 的结合能之比被用作印迹因子（IF）的测量（图 8C）。此外，还展示了指纹图以说明 MIP 相比 NIP 表面的增强面积和 NCI 相互作用，如图 8A、B 所示。指纹是通过方程 9 在平面上采样尖峰获得的。指纹揭示了两个片段之间形成氢键的紧密氢供体-受体原子。当 di > de 时，H键受体在 x 轴上的尖峰值大于 y 轴值。当 di < de 时，H键供体出现在轴区域。紫色、绿色和黄色分别对应于低、中和高的点密度。总体视觉比较显示了片段之间的表面积显著增加。在较近的距离（d）处观察到新的尖峰，那里发生了更强的 NCI。图 8D 显示了暴露于 NIP 的氯磺隆的 Hirshfeld 表面，对应于其指纹（图 8B）。表面积为 200.62 ?2，体积为 1197.17 ?3，密度为 2.27 g/cm3。这些值表明，模型化的 NIP 的密度远低于表 2 中提供的所有结合位点。优化的 PPy 寡聚体由于广泛的 π–π 堆叠而显示出层状结构。堆叠的 PPy 增加了聚合物的刚性和结晶度，而模板的存在可以降低这种刚性。

图 8 显示了氯磺隆（CLO1）的第一构象在 BS1 上的指纹图。(B) 对应的非印迹 PPy。(C) 分析物的估计 IF。(D) 氯磺隆和非印迹 PPy 之间的 Hirshfeld 表面。

结论

优化预聚合步骤对于获得针对目标分析物的印迹聚合物至关重要。本研究提出了基于计算的设计和理论优化的带有氯磺隆的 PPy。研究结果表明，Py 与氯磺隆的最佳摩尔比为 16:1。理论评估了溶剂对预聚合混合物中相互作用的影响。获得的结果使我们得出结论，水应被选为在预聚合混合物中干扰最少的介质。

在这项研究中，我们展示了构象和旋转异构体的理论评估对于预测宿主特性的效率非常重要，从而增强了与模板分子的结合亲和力。因此，对印迹区域进行了建模，并展示了表现出高效宿主特性的不同构象和旋转异构体。获得的结果表明，PPy 的耦合类型改变了其物理化学性质，因为由 ββ 和 αβ 链连接的折叠链减少了共轭并增加了灵活性。氯磺隆分子在 1 kcal mol–1 的范围内表现出构象变化，后来的重新结合暴露了构象变化对印迹 PPy 在结合位点结合能的不利影响。基于 PPy 的 MIP 对氯磺隆的传感是通过氯磺隆的电子反向捐赠和 PPy 双极子的部分还原来实现的。

在预聚合步骤的建模中，考虑了三个复杂的集合，使用 Hartree–Fock 方法和三个经验校正（HF-3c）来计算结合能。HF-3c 是一种用于大系统中 NCI 能量研究的快速 HF 方法。它包括对短程基组不完全性的校正、色散校正（DFT-D3）以及 Becke–Johnson 减振和几何平衡（gCP）以校正基组重叠误差（BSSE）效应。(44) 在接下来的步骤中，使用了全局混合泛化梯度近似（mGGA）泛函 r2SCAN0（25% Hartree–Fock 交换），(45) 进行 DFT 计算。选择该混合泛函是为了避免纯 mGGA 泛函中存在的电子过度离域并减少自相互作用误差（SIE）。这使得电化学事件的计算更为准确，例如 PPy 寡聚体的掺杂、带隙、阴离子能量和相互作用。mGGA 泛函的使用通过包含动能密度，提供了比 GGA 更好的电子性质描述，从而使几何结构和能量更加准确。在三重 ζ 基组 def2-mTZVPP 和辅助基组 def2-mTZVPP/J（46）用于分子，以及 def2-TZVPPD 基组用于阴离子（47）的计算中实施了这些基组。这些基组旨在考虑分子中电子密度的极化，包括两组极化函数和一组用于 Cl– 对离子的扩散函数。考虑了严格的 SCF 迭代，两个循环之间的能量容忍度为 1 × 10–8，RMS 密度变化为 5 × 10–9，最大密度变化为 1 × 10–7。应用了原子对 D4 方案来考虑基于部分电荷的伦敦色散校正。(44) 半局域泛函不考虑长程电子关联，这对于分子系统是必要的。所有计算都是使用 free ORCA 6 软件进行的。(48,49) 初始寡聚体结构是使用 Avogadro 1.2 得出的。(50) 氯磺隆和阿莫西林构象的初始结构坐标是从 PubChem 数据库中获得的。(51)

结合能是使用方程 1 计算的：??Binding=??Complex?(??Template+??Receptor) (1)

使用基于分子电子密度的溶剂化模型（SMD）隐式模型（52）和 ORCA 6 Solvator 模块中的显式溶剂放置（16）评估了预聚合混合物的溶剂化效应，后者使用自动对接算法。(16) SMD 模型是一个强大的隐式模型，用更多的描述符来表征溶剂效应，包括静电和腔体创建。溶剂的自由能是通过方程 2 计算的，作为静电（GENP）和通过腔体-色散溶剂-结构 GCDS 项的短程相互作用的贡献之和。对于显式模型，使用方程 3 和半经验 GFN2-xTB(ALPB) 参数。(53) 溶剂自由能（Gsol）是静电（Gelect）、溶剂访问表面积（GSASA）和氢键（GH-bond）之和。ΔGshift 是一个取决于溶剂化过程参考状态的常数偏移。??sol=Δ??ENP+Δ??CDS (2) ??sol=ΔGENP+ΔGCDS (3)

Crest 3.0.2 软件用于进行 iMTD-GC 构象搜索。(54) 该方法允许使用基于 RMSD 的集体变量进行构象和旋转异构体搜索，并结合 GFN2-xTB 计算级别。元动力学持续时间由软件根据柔韧性指标自动设置。所有键都应用了具有严格阈值的多级集合优化方法和shake算法，以优化生成轨迹中的结构。使用Jmol 16.2.17软件在±0.07电势范围内生成分子的分子能量最优化（MEP）。(55) 使用方程式4计算了共轭分析的BLA (56,57)：BLA=1??∑??=1??|?????????+1|BLA=1N∑i=1N|Li?Li+1|(4)，其中L是键(i)的长度，N是双单键对的数量。HOMO和LUMO能量（ε）以电子伏特(eV)为单位获得，带隙（Eg）通过Eg = εLUMO – εHOMO计算得出。然后，根据Koopman定理，从IP = ?εHOMO推导出IP，从EA = ?εLUMO推导出EA。(58) 化学势（μ）和硬度（η）分别根据方程式5和6计算得出。??=IP+EA2μ=IP+EA2(5)??=IP?EA2η=IP?EA2(6)全局亲电性（ω）指数和最大电荷转移（ΔNmax）使用方程式7和8获得。(59)??=??22??ω=μ22η(7)Δ??max=?????ΔNmax=?μη(8)使用Multiwfn 3.8软件(60,61)分析从优化后的分子系统中获得的数据。基于电子密度进行了Hirshfeld表面分析，以确定结合位点的大小、形状、体积和密度。(62)??norm=??i???VDWi??VDWi+??e???VDWe??VDWednorm=di?riVDWriVDW+de?reVDWreVDW(9)，其中dnorm是归一化的接触距离，di和de分别是表面某点到表面内和表面外最近原子核的距离。rVDW是相应两个原子的范德华（VDW）半径。RDG是根据电子密度及其一阶导数使用方程式10得到的。Multiwfn用于NCI分析，以定性研究分子间和分子内的NCI。在此分析中，sign(λ2)ρ表示电子密度（ρ）的Hessian矩阵（λ2）中第二大的特征值的符号。该函数与RDG一起用于研究弱相互作用。RDG(??)=12(3??2)1/3|???(??)|??(??)4/3RDG(r)=12(3π2)1/3|?ρ(r)|ρ(r)4/3(10)VMD 2.0软件用于可视化Hirshfeld和RDG表面。(63) 复合物中的相互作用由BIOVIA Discovery Studio Visualizer生成。(64) 使用Hirshfeld方法获得DOS。使用Multiwfn 3.8软件获得了PPy和Cl–反离子以及clorsulon的PDOS。CDA(65)采用改进的Mulliken人口分析（SCPA）方法进行。该分析旨在提供关于电荷如何在复合物中的片段、结合位点和模板分子之间传递的见解，以达到电荷平衡，并可视化MO组成。(66) CDA基于片段轨道（FO），表示构成复合体的每个片段的MOs在其孤立状态。使用Tamm–Dancoff近似（TD-DFT/TDA）进行了时间依赖的DFT，并在C-PCM水溶剂中考虑了单重和三重激发。