JACS｜CrystalX：利用深度学习打通单晶结构解析“最后一公里”

单晶X射线衍射是确定晶体原子结构的关键手段，但将电子密度图转化为全原子模型的过程长期依赖专家经验，制约了高通量化学发现。本研究提出深度学习解决方案CrystalX，将“电子密度解释”转化为三维点云上的原子识别问题，通过等变Transformer建模原子间几何关系，自动判断非氢原子类型并补全氢原子。基于51,334组实验数据的严格时间外推测试显示，CrystalX对非氢原子和氢原子的识别准确率分别达99.71%和99.42%，结构级准确率（所有原子均正确）分别达94.17%和91.79%，相比传统自动化流程提升近一倍。在低信噪比和大型结构等困难场景中优势尤为显著。研究还发现CrystalX能反向识别已发表结构中的专家错误，并已在真实实验流程中验证了部署可行性。CrystalX代表了从规则驱动到数据驱动的晶体学结构解析新范式。