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Enregistrement W2900004130 · doi:10.1038/s41467-018-07198-7

N2H4 as traceless mediator for homo- and cross- aryl coupling

2018· article· en· W2900004130 sur OpenAlexafffund
Leiyang Lv, Zihang Qiu, Jianbin Li, Mingxin Liu, Chao‐Jun Li

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic Cross-Coupling Reactions
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre in Green Chemistry and Catalysis
Organismes subventionnairesNational Postdoctoral Program for Innovative TalentsFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesChina Postdoctoral Science FoundationCentre in Green Chemistry and Catalysis
Mots-clésArylElectrophileCombinatorial chemistryHalideChemistryReagentCoupling reactionMoleculeCatalysisComputational chemistryOrganic chemistryAlkyl

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transition-metal catalyzed couplings of aryl halides or arenes with aryl organometallics, as well as direct reductive coupling of two aryl halides, are the predominant methods to synthesize biaryls. However, stoichiometric amounts of metals are inevitably utilized in these reactions, either in the pre-generation of organometallic reagents or acting as reductant in situ, thus producing quantitative metal waste. Herein, we demonstrate that this longstanding challenge can be overcome with N 2 H 4 as a metal surrogate. The fundamental innovation of this strategy is that N 2 and H 2 are generated as side products, which readily escape from the system after the reaction. The success of both homo- and cross-coupling of various aryl electrophiles bearing a wide range of functional groups manifests the powerfulness and versatility of this strategy. Furthermore, both homo- and cross-couplings of a series of alkaloids, amino acids and steroids exemplify application of this protocol in the functionalization of biologically active molecules.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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