Titanium catalysis for the synthesis of fine chemicals – development and trends
Notice bibliographique
Résumé
Titanium is the second most abundant transition metal and is already a key player in important industrial processes (e.g. polyethylene). Titanium is an attractive metal to use for catalytic transformations as it is a versatile and inexpensive metal of low-toxicity and of established biocompatibility. However, its potential use as a catalyst for the synthesis of fine chemicals, pharmaceuticals and agrochemicals is often overlooked due to its oxophilic, Lewis acidic character, which renders complexes of titanium less functional group tolerant than their late transition metal counterparts. Nevertheless, three different fields of research in titanium catalysis have drawn attention in recent years: formal redox catalysis, hydroamination and hydroaminoalkylation. For these reactions, titanium offers new approaches and alternative pathways/mechanisms that are complementary to late transition metal-based catalysis. This review focuses on advances in fine chemical synthesis by titanium-catalyzed reactions featuring redox transformations and two important hydrofunctionalization reactions, hydroamination and hydroaminoalkylation. Starting from the late 90s, we provide an overview of historic inspirational contributions, both catalytic and stoichiometric, and the latest insights in catalyst design efforts, mechanistic details and utility of the three different classes of transformations. Insights to enhance catalyst activity as well as catalyst controlled regio- and stereoselectivities are presented. Illustrative examples that highlight substrate scope and the application of titanium catalysis to the synthesis of complex organic small molecules, natural products and materials are shown. Finally, opportunities and strategies for on-going research and development activities in titanium catalysis are highlighted.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».