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Enregistrement W2810515829 · doi:10.1021/jacs.8b04635

A Revised Mechanism for the Kinugasa Reaction

2018· article· en· W2810515829 sur OpenAlexafffund
Thomas C. Malig, Diana Yu, Jason E. Hein

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthesis of β-Lactam Compounds
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaGovernment of Canada
Mots-clésChemistryCycloadditionNitroneAlkyneReaction mechanismKeteneCatalysisCascade reactionYield (engineering)Computational chemistryCombinatorial chemistryLactamMechanism (biology)StereochemistryMedicinal chemistryOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detailed kinetic analysis for the Cu(I)-catalyzed Kinugasa reaction forming β-lactams has revealed an anomalous overall zero-order reaction profile, due to opposing positive and negative orders in nitrone and alkyne, respectively. Furthermore, the reaction displays a second-order dependence on the catalyst, confirming the critical involvement of a postulated bis-Cu complex. Finally, reaction progress analysis of multiple byproducts has allowed a new mechanism, involving a common ketene intermediate to be delineated. Our results demonstrate that β-lactam synthesis through the Kinugasa reaction proceeds via a cascade involving (3 + 2) cycloaddition, (3 + 2) cycloreversion, and finally (2 + 2) cycloaddition. Our new mechanistic understanding has resulted in optimized reaction conditions to dramatically improve the yield of the target β-lactams and provides the first consistent mechanistic model to account for the formation of all common byproducts of the Kinugasa reaction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations62
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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