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Enregistrement W2944090369 · doi:10.1002/cctc.201900561

Selective Synthesis of Secondary and Tertiary Amines by Reductive <i>N‐</i>Alkylation of Nitriles and <i>N‐</i>Alkylation of Amines and Ammonium Formate Catalyzed by Ruthenium Complex

2019· article· en· W2944090369 sur OpenAlexafffund
Iryna D. Alshakova, Georgii I. Nikonov

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Hydrogenation and Catalysis
Établissements canadiensRegional Municipality of NiagaraBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAlkylationChemistryRutheniumAmmonium formatePrimary (astronomy)CatalysisOrganic chemistryReductive aminationReagentAminolysisAmine gas treatingAminationMedicinal chemistryAcetonitrile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new ruthenium catalytic system for the syntheses of secondary and tertiary amines via reductive N ‐alkylation of nitriles and N ‐alkylation of primary amines is proposed. Isomeric complexes 8 catalyze transfer hydrogenation and N ‐alkylation of nitriles in ethanol to give secondary amines. Unsymmetrical secondary amines can be produced by N ‐alkylation of primary amines with alcohols via the borrowing hydrogen methodology. Aliphatic amines were obtained with excellent yields, while only moderate conversions were observed for anilines. Based on kinetic and mechanistic studies, it is suggested that the rate determining step is the hydrogenation of intermediate imine to amine. Finally, ammonium formate was applied as the amination reagent for alcohols in the presence of ruthenium catalyst 8 . Secondary amines were obtained from primary alcohols within 24 hours at 100 °C, and tertiary amines can be produced after prolonged heating. Secondary alcohols can only be converted to secondary amines with moderate yield. Based on mechanistic studies, the process is suggested to proceed through an ammonium alkoxy carbonate intermediate, where carbonate acts as an efficient leaving group.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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