ACS Cent. Sci. | SERS化学信息学：数据驱动发现与应用的机遇

背景：表面增强拉曼散射（SERS）是一种高灵敏度分子检测技术，但在实际应用中面临信号不稳定、谱图复杂和数据库缺乏等挑战。研究目的：本文提出以化学信息学为核心的多维度融合框架，旨在通过数据库建设、分子建模、机器学习分析和自动化技术，将SERS发展为数据驱动的智能化分析平台。结论：SERS与化学信息学的融合有望推动该技术从经验分析转向数据驱动，未来结合量子化学模拟和自适应实验控制，将成为自动化、高通量化学发现的重要平台。