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Enregistrement W3047726584 · doi:10.1021/jacs.0c04579

Cyclic Ureate Tantalum Catalyst for Preferential Hydroaminoalkylation with Aliphatic Amines: Mechanistic Insights into Substrate Controlled Reactivity

2020· article· en· W3047726584 sur OpenAlexafffund
Pargol Daneshmand, Sorin‐Claudiu Roşca, Rosalie Dalhoff, Kejun Yin, Rebecca C. DiPucchio, Ryan A. Ivanovich, Dilan E. Polat, André M. Beauchemin, Laurel L. Schafer

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésChemistryCatalysisSteric effectsAlkylProtonolysisTurnover numberAmine gas treatingArylNucleophileSubstrate (aquarium)Reactivity (psychology)AminationOrganic chemistryCombinatorial chemistryMedicinal chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficient and catalytic amination of unactivated alkenes with simple secondary alkyl amines is preferentially achieved. A sterically accessible, N,O-chelated cyclic ureate tantalum catalyst was prepared and characterized by X-ray crystallography. This optimized catalyst can be used for the hydroaminoalkylation of 1-octene with a variety of aryl and alkyl amines, but notably enhanced catalytic activity can be realized with challenging N-alkyl secondary amine substrates. This catalyst offers turnover frequencies of up to 60 h–1, affording full conversion at 5 mol% catalyst loading in approximately 20 min with these nucleophilic amines. Mechanistic investigations, including kinetic isotope effect (KIE) studies, reveal that catalytic turnover is limited by protonolysis of the intermediate 5-membered azametallacycle. A Hammett kinetic analysis shows that catalytic turnover is promoted by electron rich amine substrates that enable catalytic turnover. This more active catalyst is shown to be effective for late stage drug modification.

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)0,001
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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