特刊（Special Issue）聚焦于期刊发稿范围中某一专题研究领域的一系列研究文章，通常围绕一个特别新的主题，一个新兴的领域，或一个现有研究问题的新视角。  

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征稿特刊

用于能源和可持续应用的电催化技术

Electrocatalysis for Energy and Sustainable Applications

特刊简介：

日益严重的能源危机和环境污染迫使世界各地的研究人员开发面向未来的可持续技术。水制氢、将有害的二氧化碳转化为高附加值的化学品、利用大气中的氧气为汽车提供动力等电化学技术将在设想中的绿色未来中发挥关键作用。与这些技术类型相关的电化学反应通常既复杂又缓慢，对其 “大规模 ”应用构成了瓶颈。电催化技术可加快这些反应的速度，并达到理想的性能。因此，针对氢进化、氧进化、氧还原、尿素氧化、氮还原、二氧化碳还原等反应的电催化技术正在进行大量研究。

与其他催化反应一样，实现电化学反应最佳性能的策略是开发优质电催化剂，了解这些反应的动力学机制，以及优化（电化学）装置。虽然不同的电化学反应都会面临几种（不同的）技术挑战，但最常见的挑战是无法获得具有适当活性、选择性和稳定性的 “高性价比 ”电催化剂。电催化的另一个常见现象是电化学（催化剂-电解质）界面的动态性质。电催化剂（通常）在运行过程中会发生相当大的结构变化，“真正的 ”催化剂（通常）与合成的催化剂不同。深入理解这些物理化学变化相当具有挑战性，但对于建立电催化的结构-活性相关性和指导未来发展方向至关重要。在这方面，不同的操作分析方法和理论计算都很有用。尽管过去几十年来电催化研究取得了一些成功，但要实现可持续发展的目标，还有许多工作要做。

本特刊旨在概述电催化研究的一些最新进展。我们鼓励关注电催化剂开发、操作表征和理论研究（以及其他主题）的投稿。可供考虑的投稿既可以是研究文章，也可以是综述文章。

本期特刊议题包括但不限于：

• Hydrogen evolution reaction

• Oxygen evolution reaction

• Oxygen reduction reaction

• Urea oxidation reaction

• Nitrogen reduction reaction

• Carbon dioxide reduction reaction

• Electrocatalytic biomass valorization

• Electrocatalyst development/characterization

• Operando methods in electrocatalysis

• Theoretical investigation of electrocatalytic reactions

客座编辑：

Subhasis Shit

Freie Universität Berlin, 

Germany

Ram K. Gupta

Kansas Polymer Research Center Pittsburg State University,

USA

本期特刊截稿日期：

18 July 2025

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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/toc/10.1155/2962.si.136698

征稿特刊

接触痕量金属和重金属： 对人类健康的影响和多元数据分析

Exposure to Trace and Heavy Metals: Human Health Implications and Multivariate Data Analysis

特刊简介：

通过摄入、吸入和皮肤接触等各种途径接触痕量金属和重金属，都会对健康造成重大风险。了解这些途径对于评估对人类健康的影响至关重要。长期接触重金属可导致一系列长期健康影响，其严重程度和健康影响类型通常取决于所涉及的具体金属、接触时间和程度以及个人的易感性。重金属主要通过受污染的食物和水进入人体，因为土壤污染和工业径流通常会在农产品中发现砷（As）、铅（Pb）、镉（Cd）和汞（Hg）等金属。一旦摄入，这些金属会在肝脏和肾脏等重要器官中积累，导致慢性健康问题，如肾功能衰竭和癌症。吸入含有重金属的空气微粒主要发生在工业环境或高污染地区。铅和汞等金属会进入呼吸系统，导致肺部疾病和神经系统疾病，长期接触还会导致支气管炎和哮喘等疾病。皮肤接触重金属的途径包括皮肤接触受污染的水、土壤和用于个人护理的化妆品。对于从事金属加工或使用受污染肥料的农业的工人来说，这一途径尤为重要。如果金属深入血液，皮肤吸收可导致皮炎或全身中毒等症状。

可以采用各种风险评估模型来评估接触重金属对人体健康造成的风险。这些模型包括根据环境样本中的金属浓度，计算通过食物摄入、吸入率和皮肤吸收的每日摄入量。污染因子 (CF)、富集因子 (EF) 和地质累积指数 (Igeo) 等工具可帮助人们深入了解不同环境中特定金属的污染程度和潜在健康风险。主成分分析（PCA）有助于降低数据维度，同时保留基本信息，识别不同样本中金属浓度的模式，并揭示各种金属之间的关系。通过研究金属浓度之间的相关性，研究人员可以推断潜在的污染源和不同金属之间的相互作用。强烈的相关性可能表明有相似的污染源或共同的暴露途径。聚类分析根据金属含量的相似性对样本进行分组，有助于确定污染热点，并为有针对性的修复策略提供信息。使用正矩阵因式分解（PMF）进行源分配是另一种强大的工具，可用于识别和量化颗粒物（PM）的来源，尤其是 PM2.5。这种方法有助于了解各种污染物对空气质量的贡献及其相关的健康风险。

本特刊的目的是利用各种光谱技术评估金属的浓度，如原子吸收光谱法（AAS）、电感耦合等离子体光发射光谱法（ICP-OES）和电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）。此外，该研究还旨在通过各种矩阵工具评估与这些金属有关的人类健康风险，并进行多元分析以探索不同金属之间的关系。

本期特刊议题包括但不限于：

• Assessment and multivariate statistical analysis of heavy metal      concentrations in seafood

• Exposure assessment of trace and heavy metals through drinking      water

• Soil, solid waste, and sediments near landfills

• Heavy metal exposure and concentrations in food

• Trace metals in general and medicated cosmetics

• Spices, medicinal plants, and their commercially available      extracts

• Nutritional supplements including different types of proteins      and growth regulators

• Lake, spring, and river water contamination by trace and heavy      metals and their source apportionment

• Regional foods and their contamination by trace and heavy      metals

客座编辑：

Mahmood Ahmed

University of Education,

Pakistan

本期特刊截稿日期：

22 August 2025

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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/toc/10.1155/2962.si.899395

征稿特刊

计算机辅助药物设计前沿： 计算建模、药物发现和人工智能

Frontiers in Computer-Aided Drug design: Computational modelling, Drug discovery, and artificial intelligence

特刊简介：

计算方法和高性能计算的快速发展，使计算机辅助药物设计（CADD）在药物发现与开发的各个阶段中成为一种关键且高效的策略。CADD 能够提供关于分子靶点活性位点的重要见解，并阐明分子间的相互作用。CADD 技术主要分为基于结构的药物设计（SBDD）和基于配体的药物设计（LBDD）两大类。晶体学和同源建模技术的迅猛进展极大地推动了基于结构的虚拟筛选，使得在药物发现早期阶段能够高效识别潜在候选化合物。而基于配体的药物设计则利用已有的生物活性分子数据，通过定量构效关系（QSAR）分析、骨架跳跃（scaffold hopping）和药效团建模等方法，用于初始化合物的优化与活性预测。

此外，先进的计算技术如量子化学计算、分子动力学（MD）模拟和弹性网络模型等，也使得在原子层面上对蛋白质的催化机制、构象变化以及变构调节进行深入研究成为可能，为基于机制的药物设计提供了关键信息。随着机器学习的发展和药理学数据的积累，人工智能（AI）在药物设计中的应用也日益广泛，涵盖了虚拟筛选、新药分子设计、QSAR 分析以及体内吸收、分布、代谢、排泄与毒性（ADME/T）的计算预测等多个方面。

本特刊收录的研究利用多种计算方法（包括分子对接、密度泛函理论（DFT）计算和 ADME/T 预测），进一步加深了我们对这些问题的理解。这些研究展示了 CADD 在探究配体-受体相互作用及活性化合物的抑制机制方面的有效性，强调了发展创新性 CADD 方法在药物发现中的重要性，为研究人员、业界人士及相关决策者提供了宝贵的参考信息。

本期特刊议题包括但不限于：

• contributions that enhance our understanding of these issues      through various computational approache

• including molecular docking

• density functional theory (DFT) calculations, and ADME/T      prediction

客座编辑：

Dharmendra Kumar Yadav

Gachon University of Medicine and Science,

Korea

本期特刊截稿日期：

22 August 2025

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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/toc/10.1155/2962.si.131587

期刊简介

Journal of Chemistry 是一本开放获取期刊，发表有关基础化学和应用化学各个方面的原创研究文章及综述文章，涵盖生物化学、环境化学、法医化学、无机化学、有机化学、物理化学和理论化学等领域。

作为 Wiley Forward 系列的一部分，该期刊致力于提供高效、迅捷的发表流程，并高度重视学术诚信。作者将在发表过程中获得实用支持，以最大化其研究成果的传播范围和可发现性。

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