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Enregistrement W4306746312 · doi:10.1021/acscatal.2c04493

Palladium Catalyzed Conversion of Aryl Triflates to Acyl-DMAP Salts: A Mild and Versatile Approach to Carbonylations

2022· article· en· W4306746312 sur OpenAlexafffund
Pierre‐Louis Lagueux‐Tremblay, Célestin Augereau, Pranav Nair, Kwan Ming Tam, Bruce A. Arndtsen

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic C–H Functionalization Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésCarbonylationNucleophileChemistryArylElectrophilePalladiumCatalysisReductive eliminationTrifluoromethanesulfonateCombinatorial chemistryReagentOrganic chemistryAlleneAlkyl

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of metal catalysis to form potent acylating agents offers an important avenue to broaden the applicability of carbonylation reactions. However, the often disfavored reductive elimination of these reactive products presents a challenge, and has made these often high temperature, high pressure reactions and limited in their scope. Herein, we describe a mild and versatile palladium catalyzed carbonylative method to generate electrophilic acyl-DMAP (4-dimethylaminopyridine) salts by exploiting an alternative feature of these reactions: the counterion. In this, the weakly coordinating triflate anion is found to strongly destabilize Pd(II) toward irreversible reductive elimination of the reactive products, while ligand design can allow the rapid activation of aryl or vinyl triflates. Together, this provides a route to carry out palladium catalyzed carbonylations under exceptionally mild conditions, with low catalyst loading (0.5 mol % Pd), and with broadly available C(sp2)-triflate reagents. Coupling their formation with the addition of nucleophiles can be used to assemble a variety of products by carbonylation reactions, including those with palladium reactive functionalities.

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)0,000
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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