9月23日，973计划首席科学家、beat365于吉红教授领导的科研团队在《自然》出版集团旗下的《自然通讯》上发表了题为“利用计算机基因组方法高通量预测和筛选晶体结构”（In silico prediction and screening of modular crystal structures via a high-throughput genomic approach）的研究论文，引发国内外同行的高度关注。该项成果系“新物质的创造与转化”物质科学研究所取得的一项重要新进展。

据悉，由于能源与环境等领域对新材料的迫切需求，功能材料的研发一直是全世界科学家共同致力的目标，然而目前实现这一目标仍然主要依赖于研究者不断重复的“尝试法”实验。为加快功能材料的研发，利用计算机技术高通量地预测和筛选具有特定功能的新材料已成为化学与材料科学研究的热点。

于吉红教授的研究团队长期致力于功能晶体材料的定向设计与合成研究。近日，该研究团队在国际上首次提出基于生物基因组学思想高通量预测和筛选晶体材料的新方法。这种方法利用计算机技术将三维晶体结构表达为一维的“基因”编码，晶体材料的结构特征就储存在这些基因编码中，决定着晶体材料的性能。以工业上具有广泛催化与分离应用的ABC-6类型分子筛为研究对象，该研究团队利用这种计算机“基因”编码技术枚举出近九万种理论假想的ABC-6分子筛结构，通过解码技术提取并分析ABC-6分子筛中关键的结构信息，筛选出一千余种最有可能被合成的理论分子筛结构，并利用水热合成法成功实现了其中两种新型分子筛的合成。通过进一步量子化学计算，该团队又从理论上预测出具有优异性能的新型分子筛催化材料。

据团队成员李乙教授介绍，这种新颖的“基因”途径不仅可以用来预测和筛选分子筛材料，还可以用于其他任何由简单结构基元构成的复杂晶体结构。

该研究成果为以功能为导向的材料研发提供了一种全新的研究思路。