Ketone Asymmetric Hydrogenation Catalyzed by P-NH-P′ Pincer Iron Catalysts: An Experimental and Computational Study
Notice bibliographique
Résumé
Our group previously reported the development of iron carbonyl catalysts bearing chiral tridentate P–N–P′ ligands for the asymmetric hydrogenation of prochiral ketones in THF. An NMR study into the activation process identified the amine hydride alkoxide complexes Fe(P-NH-P′)(CO)(H)(OR 1 ) with R 1 = Me, tBu, or tAmyl and P-NH-P′ = PPh 2 CH 2 CH 2 NHCH 2 CH 2 P i Pr 2 or ( S,S )-PPh 2 CHPhCHMeNHCH 2 CH 2 PCy 2 . These still required treatment with excess KOtBu and H 2 (g) to be catalytically active in THF. Both experimental methods and density functional theory (DFT) calculations were used to show that this treatment leads to the formation of a hydride amide complex Fe(P–N–P′)(CO)(H), which reacts with dihydrogen to form cis and trans dihydride complexes Fe(P-NH-P′)(CO)(H) 2, identified by NMR spectroscopy. In the presence of KOtBu, NaOtBu, or KOtBu/2,2,2-cryptand and H 2 (g), these species are active for the catalytic hydrogenation of acetophenone, whereas in the absence of H 2 (g), inactive Fe(0) complexes are formed. Ketone hydrogenation is proposed to occur in an outer-sphere stepwise process, and this enantio-determining step has been modeled by DFT. The calculations suggest that the energy barriers for hydride attack on the ketone or dihydrogen splitting—either to the nitrogen of the amide complex in the inner coordination sphere or to the oxygen of an alkoxide group in the outer sphere—are similar and that either hydride transfer or dihydrogen splitting could determine the turnover frequency depending on the nature of the ketone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».