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Enregistrement W2970451999 · doi:10.1002/anie.201910052

Rapid Chemical Reaction Monitoring by Digital Microfluidics‐NMR: Proof of Principle Towards an Automated Synthetic Discovery Platform

2019· article· en· W2970451999 sur OpenAlexafffund
Bing Wu, Sebastian von der Ecken, Ian Swyer, Chunliang Li, Amy Jenne, Franck Vincent, Daniel Schmidig, Till Kuehn, Armin Beck, Falko Busse, Henry J. Stronks, Ronald Soong, Aaron R. Wheeler, André J. Simpson

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalBruker (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReagentChemistryOrganic synthesisMicrofluidicsSpectrometerChemical reactionNuclear magnetic resonance spectroscopyProton NMROrganic chemistryAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyMaterials scienceCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microcoil nuclear magnetic resonance (NMR) has been interfaced with digital microfluidics (DMF) and is applied to monitor organic reactions in organic solvents as a proof of concept. DMF permits droplets to be moved and mixed inside the NMR spectrometer to initiate reactions while using sub-microliter volumes of reagent, opening up the potential to follow the reactions of scarce or expensive reagents. By setting up the spectrometer shims on a reagent droplet, data acquisition can be started immediately upon droplet mixing and is only limited by the rate at which NMR data can be collected, allowing the monitoring of fast reactions. Here we report a cyclohexene carbonate hydrolysis in dimethylformamide and a Knoevenagel condensation in methanol/water. This is to our knowledge the first time rapid organic reactions in organic solvents have been monitored by high field DMF-NMR. The study represents a key first step towards larger DMF-NMR arrays that could in future serve as discovery platforms, where computer controlled DMF automates mixing/titration of chemical libraries and NMR is used to study the structures formed and kinetics in real time.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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