天然产物的结构解析无疑是天然产物化学研究中最重要的环节之一，正确的结构是后续研究正常开展的重要基础。然而，天然产物的结构多样性与复杂性常使其结构解析充满挑战。幸运的是，近年来，各向异性核磁方法（anisotropic NMR）（Nat. Protoc., 2019, 14, 217）、“晶体海绵法”（crystalline sponge method）（Nature, 2013, 495, 461）、冷冻电镜（cryoEM）(ACS Cent. Sci., 2018, 4, 1587)、计算机辅助结构解析（CASE）(Nat. Prod. Rep., 2019, 36, 919)等各种结构解析技术的出现或迅速发展正在不断丰富天然产物研究者的“工具箱”。量子化学计算核磁共振（NMR）与手性光学（chiroptical）参数是近年来天然产物结构解析中最为常用的技术。通过计算分子中原子（一般为碳原子或氢原子）的NMR屏蔽常数（σ），经过数据转换，即能得到相关原子的计算化学位移（δ）。此外，利用量子化学方法还可以计算同核/异核耦合常数（如JH-H、JC-H和JC-C）。将计算所得的NMR参数与实测值进行对比分析，即能实现确定分子构造/立体构型、确证分子结构、辅助数据归属等功能。对于NMR参数计算结果的分析，以往仅基于简单的统计学参数（R2，MAE，CMAE，RMSD等）。而今，一系列基于更为复杂的统计学原理或人工智能的分析方法进一步推动了量子化学计算NMR参数这一技术在天然产物结构解析中的应用。其中，由剑桥大学Goodman教授开发的DP4方法最为重要和流行，而Sarotti在该方法的基础之上发展出的DP4 方法同样得到了广泛的应用。近期，Sarotti在Natural Product Reports期刊发表了一篇综述（A critical review on the use of DP4 in the structural elucidation of natural products: the good, the bad and the ugly. A practical guide），阐述了DP4 方法的强大之处（Good）与局限性（Bad），指出了部分研究者对该方法的误用（Ugly），最后还给出了合理使用该方法的一些建议。本期的推送拟对该文进行评述。BTW：文章标题中的the good, the bad and the ugly取自1966年的一部同名电影（译名为《黄金三镖客》）。
