Synthesis of Iron P-N-P′ and P-NH-P′ Asymmetric Hydrogenation Catalysts
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Complexes of the type mer, trans -[Fe(P-N-P′)(CO) 2 Br]BF 4 are known to be precatalysts for the asymmetric direct hydrogenation of ketones and imines. Employing related ligand scaffolds, we successfully generated and tested the series of three new precatalysts [Fe(PCy 2 CH 2 CH═NCH(R)CH 2 PPh 2 )(CO) 2 Br]BF 4 with chirality derived from ( S )-amino alcohols with phenyl, benzyl, and isopropyl substituents (R), yielding fairly active and selective systems. For the reduction of acetophenone to ( S )-1-phenylethanol turnover frequencies up to 920 h –1 and up to 74% enantiomeric excess at 50 °C and 5–25 atm of H 2 were obtained. We found, however, that placing these large groups R next to nitrogen was found to be deleterious to catalytic activity. Extending the scope of the ligand structure, we then developed a series of six P-N-P and five P-NH-P′ systems starting with o -diphenylphosphinobenzaldehyde and the phosphine-amines PPh 2 CHR 1 CHR 2 NH 2 (R 1 = H, Ph, CH 2 Ph, iPr with R 2 = H or R 1 = Me, Ph with R 2 = Ph) as well as their corresponding [Fe(P-N-P′)(NCMe) 3 ][BF 4 ] 2 and [Fe(P-NH-P′)(NCMe) 3 ][BF 4 ] 2 complexes, which were not catalytically active. Finally, we made the new achiral iron complex mer, cis -Fe(PPh 2 ( o -C 6 H 4 )CHNCH 2 CH 2 PPh 2 )(CO)Br 2, which was active for the direct hydrogenation of acetophenone, achieving turnover frequencies of 800 h –1 at 50 °C and 25 atm of H 2 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».