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Enregistrement W2763378440 · doi:10.1021/acs.macromol.7b01765

Rapid Synthesis of Functionalized High-Generation Polyester Dendrimers via Strain-Promoted Alkyne–Azide Cycloaddition

2017· article· en· W2763378440 sur OpenAlexafffund
Stuart A. McNelles, Alex Adronov

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDendrimers and Hyperbranched Polymers
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDendrimerCycloadditionAzidePolyesterAlkyneChemistryConvergent synthesisDispersityCombinatorial chemistryPolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preparation of structurally perfect high-generation dendrimer libraries with different peripheral groups is challenging as divergent synthesis introduces peripheral defects and convergent synthesis leads to low yields. Here, we prepare a third-generation polyester dendron based on the bisMPA monomer structure, having eight peripheral azide functionalities, as an “inner” dendron. We also prepare a series of low-generation “outer” dendrons (G2 and G3) with various peripheral groups, including aromatic, aliphatic, and polar structures, each having a single dibenzoazacyclooctyne (DIBAC) at the core. Efficient strain-promoted azide–alkyne cycloaddition (SPAAC) enables quantitative coupling between the outer and inner dendrons, producing high-generation (G5 and G6) dendrimers in a single coupling step. Characterization by NMR and mass spectrometry shows that the coupling products are structurally perfect. Using this strategy, we prepared a small dendrimer library that includes the first high-generation monodisperse peripherally PEGylated dendrimers as well as a structure bearing bulky protected amino acids at its periphery. This general strategy allows for rapid, efficient, and quantitative preparation of high-generation dendrimers with a variety of peripheral and core functional groups, starting from small, easily prepared fragments.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
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.

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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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