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Enregistrement W2047598451 · doi:10.1002/ejoc.200800922

Asymmetric Lewis Acid Catalysis in Water: α‐Amino Acids as Effective Ligands in Aqueous Biphasic Catalytic Michael Additions

2009· article· en· W2047598451 sur OpenAlexaff
Karolina Aplander, Rui Ding, Mikhail Krasavin, Ulf M. Lindström, Johan Wennerberg

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Organic Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryLewis acids and basesCatalysisLigand (biochemistry)Chiral Lewis acidAmino acidAqueous solutionEnantiomerLewis acid catalysisMichael reactionYield (engineering)Organic chemistrySelectivityEnantioselective synthesisCombinatorial chemistryMedicinal chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores the potential of native α‐amino acids as chiral ligands in aqueous asymmetric Lewis acid catalysis, employing the C–C bond forming Michael addition as a model reaction. Some insights are provided regarding the details of Yb(OTf) 3 /α‐amino acid‐catalyzed Michael additions in water through new kinetic data as well as studies on how both yield and selectivity are influenced by variations in metal/ligand ratio, pH, temperature, and structure of the α‐amino acid. Through this investigation it was found that reaction conditions that require only 5 mol‐% of the Lewis acid, provides enantiomeric excesses of up to 79 % and is applicable to a wider range of donors and acceptors than previously demonstrated. Importantly, it was also demonstrated that the α‐amino acid complexed ytterbium catalyst might have potential for large‐scale applications as it displays not only large ligand accelerations, but also good solubility and stability in water. It can be recycled multiple times without appreciable loss of activity. The result is a promising example of a water‐compatible chiral Lewis acid.(© Wiley‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 69451 Weinheim, Germany, 2009)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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