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Enregistrement W2765104466 · doi:10.1021/jacs.7b09645

Remarkable Reactivity Differences between Glucosides with Identical Leaving Groups

2017· article· en· W2765104466 sur OpenAlexafffund
Tianmeng Duo, Kyle Robinson, Ian R. Greig, Hongming Chen, Brian O. Patrick, Stephen G. Withers

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCarbohydrate Chemistry and Synthesis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésChemistryReactivity (psychology)AglyconeLeaving groupNucleophileArylReaction rate constantStereochemistrySubstrate (aquarium)Nucleophilic substitutionHydrolysisReaction rateComputational chemistryKineticsMedicinal chemistryOrganic chemistryCatalysisGlycoside

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two isomeric aryl 2-deoxy-2-fluoro-β-glucosides react with a β-glucosidase at rates differing by 10 6 -fold, despite the fact that they release the same aromatic aglycone. In contrast, the equivalent glucoside substrates react with essentially identical rate constants. Insight into the source of these surprising rate differences was obtained through a comprehensive study of the nonenzymatic (spontaneous) hydrolysis of these same substrates, wherein an approximate 10 5 -fold difference in rates was measured, clarifying that the differences were inherent rather than being due to specific interactions with the enzyme. The possibility that an alternate nucleophilic aryl substitution mechanism was responsible for the rapid reaction of the faster substrate was excluded through 18 O-labeling studies. Further exploration of the origins of these rate differences involved analysis of X-ray crystal structures as well as quantum chemical calculations, which surprisingly revealed that ground state destabilization and transition state stabilizing effects contribute almost equally to the observed reactivity differences. These studies highlight the dangers of using simple reference equilibria such as p K a values as measures of leaving group ability.

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)0,001
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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