Double Chalcogen Bonds: Crystal Engineering Stratagems via Diffraction and Multinuclear Solid‐State Magnetic Resonance Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Group 16 chalcogens potentially provide Lewis‐acidic σ‐holes, which are able to form attractive supramolecular interactions with electron rich partners through chalcogen bonds. Here, a multifaceted experimental and computational study of a large series of novel chalcogen‐bonded cocrystals, prepared using the principles of crystal engineering, is presented. Single‐crystal X‐ray diffraction studies reveal that dicyanoselenadiazole and dicyanotelluradiazole derivatives work as promising supramolecular synthons with the ability to form double chalcogen bonds with a wide range of electron donors including halides and oxygen‐ and nitrogen‐containing heterocycles. Extensive 77Se and 125Te solid‐state nuclear magnetic resonance spectroscopic investigations of cocrystals establish correlations between the NMR parameters of selenium and tellurium and the local chalcogen bonding geometry. The relationships between the electronic environment of the chalcogen bond and the 77Se and 125Te chemical shift tensors were elucidated through a natural localized molecular orbital density functional theory analysis. This systematic study of chalcogen‐bond‐based crystal engineering lays the foundations for the preparation of the various multicomponent systems and establishes solid‐state NMR protocols to detect these interactions in powdered materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».