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Enregistrement W2900708124 · doi:10.1021/acs.organomet.8b00674

Ta-Catalyzed Hydroaminoalkylation of Alkenes: Insights into Ligand-Modified Reactivity Using DFT

2018· article· en· W2900708124 sur OpenAlexafffund
Damon J. Gilmour, Jean Michel P. Lauzon, Eric Clot, Laurel L. Schafer

Notice bibliographique

RevueOrganometallics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Hydrogenation and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAmerican Chemical Society Petroleum Research Fund
Mots-clésChemistrySteric effectsReactivity (psychology)ProtonolysisLigand (biochemistry)ElectrophileAlkeneCatalytic cycleCatalysisElectronic effectOxidative additionDensity functional theoryComputational chemistryCombinatorial chemistryPhotochemistryStereochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Density functional theory (DFT) calculations were performed to probe the mechanism of tantalum-catalyzed hydroaminoalkylation, a reaction that affords Csp3–Csp3 bond formation via α-alkylation of a secondary amine with an alkene. Electronic effects in catalyst design were probed to reveal key features in the energy profile of the proposed mechanism, corroborating experimental trends in which electrophilic metal centers demonstrate enhanced reactivity. Modeling of the energy profile with an N,O-chelating amidate Ta catalyst (I) revealed profound differences in relative energetics, rationalizing improvements that have been observed using sterically and electronically varied ligands. N,O-Chelating ligands electronically promote preferential reactivity in the equatorial plane. The turnover-limiting step can be completely changed depending upon the ligand; for sterically bulky monoamidate complexes, the protonolysis of an intermediate metallacycle is the turnover-limiting step rather than C–H activation, as has been found for systems lacking steric bulk. Unproductive off-cycle pathways were also modeled to compare with experimental studies. These insights contribute to a theoretical understanding of key features in ligand design for developing improved catalysts for hydroaminoalkylation.

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 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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