Global Green Chemistry Metrics Analysis Algorithm and Spreadsheets: Evaluation of the Material Efficiency Performances of Synthesis Plans for Oseltamivir Phosphate (Tamiflu) as a Test Case
Notice bibliographique
Résumé
This work discloses an easy-to-use algorithm to evaluate the global material efficiency performance of any kind of synthesis plan regardless of complexity to a given target molecule according to green metrics criteria. The algorithm is robust and has been adapted to Excel spreadsheets for rapid calculation and graphing of the numerical results. In order to demonstrate the facile utility of this exceptional tool for process and synthetic chemists in the evaluation and ranking of synthetic performance, various synthesis plans for oseltamivir phosphate, a neuraminidase inhibitor used to treat the H5N1 influenza virus, have been investigated. In particular, six industrial syntheses and nine plans from academic groups have been thoroughly and rigorously evaluated according to kernel and global reaction mass efficiencies and E -factors, atom economy, and overall yield performances. In addition, all reported plans were evaluated according to new synthesis elegance parameters including fraction of sacrificial reagents by molecular weight, hypsicity (oxidation level) index, and number of target bonds made per reaction step. Target structure bond maps and profiles are introduced as convenient ways to visually describe synthetic strategy compactly. These powerful algorithms and visual aids can be used to immediately spot bottlenecks in a synthesis plan. Moreover, they allow deeper understanding and critiquing of synthesis plans, thereby assisting chemists in suggesting new directions for further optimization.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».