Regioselective Silylation of Sugars through Palladium Nanoparticle-Catalyzed Silane Alcoholysis
Notice bibliographique
Résumé
Palladium(0)-catalyzed silane alcoholysis was applied to sugars for the first time using tert-butyldimethylsilane (TBDMS-H) and Ph(3)SiH as the silanes. The catalyst is a colloidal solution of Pd(0) generated in situ from PdX(2) (X = Cl(-), OAc(-)) and TBDMS-H in N,N-dimethylacetamide. The colloid has been characterized by dynamic light scattering and transmission electron microscopy and consists of catalytically highly active nanoparticles of approximately 2 nm diameter. The silane alcoholysis reaction is an effective method for the regioselective silylation of methyl and phenyl glycosides and generates hydrogen gas as the only side product. For many of the sugar substrates investigated, the distribution of regioisomers obtained is complementary to that of the traditional R(3)SiCl/base (base = pyridine, imidazole) methodology and gives convenient access to the 3,6- rather than the 2,6-silylated pyranosides, obtained as the main product by the silyl chloride method. The method also allows a selective axial silylation of levoglucosan and 1,3,5-O-methylidene-myo-inositol. In an attempt to rationalize the observed regioselectivities, ab initio predictions (HF/3-21G) have been made on the relative energies of some of the silylated products. They suggest that the observed regioselectivities do not reflect a kinetic vs thermodynamic product distribution but are induced by the silylation agent employed. Models for the possible origin of the observed regioselectivity in both silylation methods (silane- and silyl chloride-based) are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».