解离（pK_a）计算器—ACD / pK_a

即使您不是计算化学家或软件工程师，也可以使用实验确定的pK_a值来训练GALAS算法。通过可靠的pK_a测量提高专有化学的预测精度。

您是否有大量精选的实验测量的pK_a值？

我们很乐意帮助您扩展算法的适用范围，以应用于您专有的化学领域
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经典算法

内部培训数据库由> 17,000种化合物组成，具有> 32,000 pK_a值。

常用的可电离官能团的Hammet型方程式和精心推导的电子取代基常数（σ）可用于预测最准确的pK_a值。

计算中考虑了互变异构平衡，共价水合，共振效应以及α，β-不饱和体系。

GALAS算法

GALAS模型是全局的，可根据相似性进行局部调整。内部培训集包含代表超过20，000个电离中心的> 17,500种化合物。

电离中心，相互作用常数和相互作用计算方法的数据库用于模拟完整的分布图，并在不同的pH条件下产生分子的质子化状态的完整范围。提供了净分子电荷的pH依赖性，质子化态的分布以及每个电离中心的平均电荷。

pK_a（酸解离常数）描述了化合物或可电离的官能团失去H +并生成水合氢离子（H3O +）的固有特性。

pH测量水溶液中水合氢离子（H3O +）的浓度

pH = -log [H3O +]

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合成化学家使用酸解离常数来了解可以使用哪些物质对化合物进行质子化或去质子化，从而有助于反应。在生物化学中，pK_a可帮助科学家了解酶的活性和蛋白质的稳定性。

在药理学中，化合物的电离会改变其物理行为并影响宏观性质，例如水溶性和亲脂性。 pK_a值还用于了解更复杂的ADME特性。

色谱工作者使用pK_a选择合适的流动相pH（缓冲液）进行分离。

在环境科学中，腐殖酸的酸碱平衡有助于建立水的可饮用性和处理能力，并提供有关湖泊和河流等水道健康的信息。