MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2968040005 · doi:10.1038/s41467-019-11524-y

Fast and selective organocatalytic ring-opening polymerization by fluorinated alcohol without a cocatalyst

2019· article· en· W2968040005 sur OpenAlexaff
Wei Zhao, Yanfeng Lv, Ji Li, Zihao Feng, Yonghao Ni, Nikos Hadjichristidis

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesShaanxi University of Science and TechnologyKing Abdullah University of Science and TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolymerizationMonomerCatalysisSelectivityPolymer chemistryPolymerChemistryAlcoholCombinatorial chemistryOrganocatalysisMaterials scienceOrganic chemistryEnantioselective synthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organocatalysis is an important branch of catalysis for various organic transformations and materials preparation. Polymerizations promoted by organic catalysts can produce polymeric materials without any metallic residues, providing charming materials for high-value and sensitive domains such as biomedical applications, microelectronic devices and food packaging. Herein, we describe a fluorinated alcohol based catalytic system for polypeptide synthesis via catalytic ring-opening polymerization (ROP) of α-amino acid N-carboxyanhydride (NCA), fulfilling cocatalyst free, metal free, high rate and high selectivity. During polymerization, the fluorinated alcohol catalyst forms multiple dynamic hydrogen bonds with the initiator, monomer and propagating polymer chain. These cooperative hydrogen bonding interactions activate the NCA monomers and simultaneously protect the overactive initiator/propagating polymer chain-ends, which offers the whole polymerization with high activity and selectivity. Mechanistic studies indicate a monocomponent-multifunctional catalytic mode of fluorinated alcohol. This finding provides a metal free and fast approach to access well-defined polypeptides.

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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations107
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetbiodegradable polymer synthesis and propertiesTravaux en français237 207