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Enregistrement W3012338980 · doi:10.1021/acs.joc.0c00220

Bringing a Molecular Plus One: Synergistic Binding Creates Guest-Mediated Three-Component Complexes

2020· article· en· W3012338980 sur OpenAlexafffund
S. Maryamdokht Taimoory, Kwaku Twum, Mohadeseh Dashti, Fangfang Pan, Manu Lahtinen, Kari Rissanen, Rakesh Puttreddy, John F. Trant, Ngong Kodiah Beyeh

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Organic Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCrystallography and molecular interactions
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaJyväskylän YliopistoAcademy of FinlandCompute Canada
Mots-clésChemistryCooperativityHydrogen bondNon-covalent interactionsTernary operationCooperative bindingPyridineStoichiometryComponent (thermodynamics)Carboxylic acidMoleculeTernary complexStereochemistryComputational chemistryBinding siteOrganic chemistryThermodynamicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cethyl-2-methylresorcinarene (A), pyridine (B), and a set of 10 carboxylic acids (Cn) associate to form A·B·Cn ternary assemblies with 1:1:1 stoichiometry, representing a useful class of ternary systems where the guest mediates complex formation between the host and a third component. Although individually weak in solution, the combined strength of the multiple noncovalent interactions organizes the complexes even in a highly hydrogen-bond competing methanol solution, as explored by both experimental and computational methods. The interactions between A·B and Cn are dependent on the pKa values of carboxylic acids. The weak interactions between A and C further reinforce the interactions between A and B, demonstrating positive cooperativity. Our results reveal that the two-component system such as that formed by A and B can form the basis for the development of specific sensors for the molecular recognition of carboxylic acids.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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