MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2766227705 · doi:10.1021/jacs.7b09420

Site-Selective, Copper-Mediated <i>O</i>-Arylation of Carbohydrate Derivatives

2017· article· en· W2766227705 sur OpenAlexafffund
Victoria Dimakos, Graham E. Garrett, Mark S. Taylor

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCarbohydrate Chemistry and Synthesis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceUniversity of TorontoCanada Foundation for InnovationMcLean Foundation
Mots-clésChemistryGlycobiologyArylReactivity (psychology)Combinatorial chemistryCarbohydrate chemistryCarbohydrateSugarOrganic chemistryCarbohydrate synthesisBiochemistryGlycanGlycoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Site-selective functionalization of hydroxy groups in sugar derivatives is a major challenge in carbohydrate synthesis. Methods for achieving this goal will provide efficient access to new sugar-derived chemical building blocks and will facilitate the preparation or late-stage modification of complex oligosaccharides for applications in glycobiology research and drug discovery. Here, we describe site-selective, copper-promoted couplings of boronic acids with carbohydrate derivatives. These reactions generate sugar-derived aryl ethers, a structural class that is challenging to generate by other means and has not previously been accessed in a site-selective fashion. Experimental evidence and computational modeling suggest that the formation of a sugar-derived boronic ester intermediate is crucial to the selectivity of these processes, accelerating the arylation of an adjacent hydroxy group. The results demonstrate how the interactions of sugars with boron compounds can be combined with transition metal catalysis to achieve new chemical reactivity.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,532

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 recherche0,0000,000
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 GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Chemical SocietyMême sujetCarbohydrate Chemistry and SynthesisTravaux en français237 207