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Enregistrement W2161689141 · doi:10.1139/v03-187

Comparison of the Suzuki cross-coupling reactions of 4,7-dichloroquinoline and 7-chloro-4-iodoquinoline with arylboronic acids using phosphine-free palladium catalysis in water

2004· article· en· W2161689141 sur OpenAlexvenueno aff
Richard W. Friesen, Laird A. Trimble

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic Cross-Coupling Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegioselectivityChemistryPalladiumPhenylboronic acidArylPhosphineSuzuki reactionYield (engineering)Coupling reactionOrganic chemistryCatalysisBromideMedicinal chemistryAlkyl

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4,7-Dichloroquinoline (1a) and 7-chloro-4-iodoquinoline (1b) undergo Suzuki cross-coupling reactions with arylboronic acids catalyzed by phosphine-free palladium acetate in boiling water. Using phenylboronic acid (2), the reaction of 1a provides 7-chloro-4-phenylquinoline (3) (78%) together with diphenylquinoline (4) (12%), while 1b reacts in a much more regioselective fashion and provides 3 in 98% isolated yield. Although 1b undergoes a more regioselective Suzuki reaction than 1a, additional important observations are that the overall reaction of 1b with 2 is three times slower than 1a and that the reaction occurs in the absence of tetrabutylammonium bromide. Using optimized reaction conditions, a variety of aryl and vinylboronic acids undergo regioselective Suzuki cross-coupling with 1b to provide the products 7, 10, and 11 in good to excellent yield.Key words: palladium, cross-coupling, regioselectivity, quinolines, boronic acids.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations13
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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