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Enregistrement W4289549977 · doi:10.26434/chemrxiv-2022-ww2tq

Fe(III)-Catalysis in Flow Enables Bimolecular Proton Transfer as an Alternative to Superelectrophiles in Carbonyl-Olefin Metathesis

2022· preprint· en· W4289549977 sur OpenAlexaff
Corinna S. Schindler, Ashlee J. Davis, Evan K. Ferry, C. Breen, Jianyu Zhai, Timothy F. Jamison, Jolene P. Reid

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthetic Organic Chemistry Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCamille and Henry Dreyfus FoundationAlfred P. Sloan FoundationDavid and Lucile Packard Foundation
Mots-clésChemistryCatalysisMetathesisOlefin fiberSalt metathesis reactionFlow chemistryLewis acids and basesCombinatorial chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catalytic carbonyl-olefin metathesis has emerged as a new strategy for the direct formation of carbon–carbon double bonds. Successful approaches for ring-closing carbonyl-olefin metathesis exist, but limitations remain in accessing systems larger than 5-membered rings. Currently available strategies rely on Lewis acidic superelectrophiles as stronger catalysts, which require precious metal additives for their formation upon chloride abstraction from otherwise environmentally benign metal salts, such as FeCl3. Herein we report the development of a continuous flow reactor that overcomes this challenge and can access 6-membered rings using FeCl3 as the Lewis acid catalyst. The plug-flow reactor design is user friendly, benchtop amenable, and demonstrates up to 200x improved reaction efficiency over batch conditions. Computational investigations reveal that this transformation proceeds through an unprecedented bimolecular stepwise pathway via intermolecular proton transfer. These insights represent a significant advance for catalytic carbonyl–olefin metathesis and are expected to spur future developments in catalyst design and reaction scope.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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