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Enregistrement W3019686580 · doi:10.1039/d0ra01548b

A molecular electron density theory study of the participation of tetrazines in aza-Diels–Alder reactions

2020· article· en· W3019686580 sur OpenAlexaff
Luís R. Domingo, Mar Ríos‐Gutiérrez, Patricia Pérez

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganic Chemistry Cycloaddition Reactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoAgencia Estatal de InvestigaciónHorizon 2020 Framework ProgrammeMinisterio de Economía y CompetitividadEuropean Commission
Mots-clésTetrazineElectrophileNucleophileChemistryDiels–Alder reactionDensity functional theoryComputational chemistryMedicinal chemistryPhotochemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reactions of eight tetrazines of increased electrophilic character with nucleophilic tetramethyl ethylene (TME) and with electrophilic tetracyanoethylene (TCE) have been studied using Molecular Electron Density Theory. These reactions are domino processes comprising an aza-Diels-Alder (ADA) reaction followed by an extrusion of molecular nitrogen, yielding a dihydropyridazine. Analysis of the conceptual DFT (CDFT) indices showed an increase of the electrophilicity and a decrease of the nucleophilicity of tetrazines with an increase of the electron-withdrawing character of the substituent. A very good correlation between the global electron density transfer at the transition structures and the activation enthalpies for the ADA reactions involving TME was found. However, tetrazines have no tendency to react with electrophilic ethylenes such as TCE. Bonding Evolution Theory (BET) analysis of the ADA reaction of dinitro tetrazine with TME showed that the activation energy is mainly associated with the continuous depopulation of the C-C and C-N double bonds.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations124
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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