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Enregistrement W4220880531 · doi:10.1139/cjc-2022-0033

Insight into the methylene C–H bond cleavage of ethylbenzene during ethylbenzene hydroxylation using EBDH as a catalyst, a DFT study

2022· article· en· W4220880531 sur OpenAlexvenueno aff
Uzma Habib

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthylbenzeneChemistryHeterolysisHomolysisBond cleavagePhotochemistryProtonationHydroxylationMethyleneMedicinal chemistryCatalysisOrganic chemistryRadical

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydroxylation of ethylbenzene to ( S)-1-phenylethanol with the help of ethylbenzene dehydrogenase (EBDH) is a stereospecific catalytic reaction. This hydroxylation process involves the C–H bond cleavage of methylene part of ethylbenzene and transfer of its hydrogen to the oxygen atom attached with the metal at the active site of EBDH as a first step, which leads to the formation of an intermediate. The second step involves the transfer of OH from the active-site metal back to the carbon of intermediate, resulting in the formation of ( S)-1-phenylethanol. This C–H bond cleavage could be homolytic or heterolytic and directly affect the reaction mechanism of ethylbenzene hydroxylation. In this article, density functional theory studies were performed on the ethylbenzene-bound EBDH active-site model complexes to investigate the impact of the C–H bond cleavage of methylene part of ethylbenzene on the reaction mechanism of ethylbenzene hydroxylation. For this, different protonation states and participation of amino acid residues near the Mo center of EBDH were considered. Models with protonation of His192, Lys450, and Asp223 and model without protonation were investigated for comparison. Computed relative energies indicate that the overall lowest energy barrier pathway results when ionic (heterolytic) and radical (homolytic) pathways are combined.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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