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Enregistrement W2318255647 · doi:10.1021/ja410718r

Estimating the Acidity of Transition Metal Hydride and Dihydrogen Complexes by Adding Ligand Acidity Constants

2014· article· en· W2318255647 sur OpenAlexaff
Robert H. Morris

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueMetalloenzymes and iron-sulfur proteins
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryHydrideDihydrogen complexLigand (biochemistry)Inorganic chemistryMetalTransition metalCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple equation (pKa(THF) = ∑AL + Ccharge + Cnd + Cd6) can be used to obtain an estimate of the pKa of diamagnetic transition metal hydride and dihydrogen complexes in tetrahydrofuran, and, by use of conversion equations, in other solvents. It involves adding acidity constants AL for each of the ligands in the 5-, 6-, 7-, or 8-coordinate conjugate base complex of the hydride or dihydrogen complex along with a correction for the charge (Ccharge = -15, 0 or 30 for x = +1, 0 or -1 charge, respectively) and the periodic row of the transition metal (Cnd = 0 for 3d or 4d metal, 2 for 5d metal) as well as a correction for d(6) octahedral acids (Cd6 = 6 for d(6) metal ion in the acid, 0 for others) that are not dihydrogen complexes. Constants AL are provided for 13 commonly occurring ligand types; of these, nine neutral ligands are correlated with Lever's electrochemical ligand parameters EL. This method gives good estimates of the over 170 literature pKa values that range from less than zero to 50 with a standard deviation of 3 pKa units for complexes of the metals chromium to nickel, molybdenum, ruthenium to palladium, and tungsten to platinum in the periodic table. This approach allows a quick assessment of the acidity of hydride complexes found in nature (e.g., hydrogenases) and in industry (e.g., catalysis and hydrogen energy applications). The pKa values calculated for acids that have bulky or large bite angle chelating ligands deviate the most from this correlation. The method also provides an estimate of the base strength of the deprotonated form of the complex.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations123
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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