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Enregistrement W2024323724 · doi:10.1021/ja200398c

Suzuki−Miyaura Cross-Coupling of Aryl Carbamates and Sulfamates: Experimental and Computational Studies

2011· article· en· W2024323724 sur OpenAlexaff
Kyle W. Quasdorf, Aurora Antoft‐Finch, Peng Liu, Amanda L. Silberstein, Anna Komáromi, Tom Blackburn, Stephen D. Ramgren, K. N. Houk, Victor Snieckus, Neil K. Garg

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSulfur-Based Synthesis Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésChemistryArylCatalysisCarbamateCombinatorial chemistryMoleculeBond cleavageCoupling reactionComputational chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first Suzuki-Miyaura cross-coupling reactions of the synthetically versatile aryl O-carbamate and O-sulfamate groups are described. The transformations utilize the inexpensive, bench-stable catalyst NiCl(2)(PCy(3))(2) to furnish biaryls in good to excellent yields. A broad scope for this methodology has been demonstrated. Substrates with electron-donating and electron-withdrawing groups are tolerated, in addition to those that possess ortho substituents. Furthermore, heteroaryl substrates may be employed as coupling partners. A computational study providing the full catalytic cycles for these cross-coupling reactions is described. The oxidative addition with carbamates or sulfamates occurs via a five-centered transition state, resulting in the exclusive cleavage of the aryl C-O bond. Water is found to stabilize the Ni-carbamate catalyst resting state, which thus provides rationalization of the relative decreased rate of coupling of carbamates. Several synthetic applications are presented to showcase the utility of the methodology in the synthesis of polysubstituted aromatic compounds of natural product and bioactive molecule interest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations317
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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