Regioselective Radical Alkylation of Arenes Using Evolved Photoenzymes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Substituted arenes are ubiquitous in molecules with medicinal functions, making their synthesis a critical consideration when designing synthetic routes. 1,2 Regioselective C–H functionalization reactions are attractive for preparing alkylated arenes, 3-5 however, the selectivity of existing methods is modest and primarily governed by substrate electronic properties. 6,7 Here, we demonstrate a biocatalyst-controlled method for the regioselective alkylation of electron-rich and electron-deficient heteroarenes. Starting from an unselective ‘ene’-reductase (ERED) (GluER-T36A), we evolved a variant that selectively alkylates the C4 position of indole, an elusive position using prior technologies. Mechanistic studies across the evolutionary series indicate that changes to the protein active site alter the electronic character of the charge transfer (CT) complex responsible for radical formation. This resulted in a variant with a significant degree of ground state change transfer in the CT complex. Mechanistic studies on a C2 selective ERED suggest that the evolution of GluER-T36A helps disfavor a competing mechanistic pathway. Additional protein engineering campaigns were carried out for a C8 selective quinoline alkylation. This study highlights the opportunity to use enzymes for regioselective reactions where small molecule catalysts struggle to alter selectivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».