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Enregistrement W2031887841 · doi:10.1021/jo900553f

Rationally Improved Chiral Brønsted Acid for Catalytic Enantioselective Allylboration of Aldehydes with an Expanded Reagent Scope

2009· article· en· W2031887841 sur OpenAlexaff
Vivek Rauniyar, Dennis G. Hall

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Organic Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryEnantioselective synthesisAllylic rearrangementCatalysisOrganic chemistryReagentDiolAldehydePinacolCombinatorial chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most useful reactions in organic synthesis, the stereocontrolled addition of allylic metal reagents to carbonyl compounds, provides access to enantiomerically enriched homoallylic alcohols related to the acetate, propionate, and other oxygen-containing functionalities present in a large number of biologically active natural products and pharmaceutical drugs. In the search for an ideal carbonyl allylation methodology, the catalytic enantioselective allylboration presents numerous advantages such as a high chemo-, diastereo-, and enantiocontrol with stable and nontoxic pinacol allylic boronates. This article reports a rationally improved diol x SnCl(4) complex as chiral protic acid catalyst, which provides unprecedented levels of enantioselectivity in the catalytic allylation, methallylation, crotylation, and 2-bromoallylation of aliphatic aldehydes. The new diol, p-F-Vivol (4b), enables a more active diol x SnCl(4) catalyst that can compete more effectively with the background uncatalyzed allylboration. The usefulness of this optimized catalytic allylboration methodology was demonstrated with an efficient synthesis of the naturally occurring pyranone (+)-dodoneine and to the preparation of biologically important exomethylene-gamma-lactones.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations93
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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