Green and Sustainable Solvents for Solid-Phase Peptoid Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Peptoids are a class of sequence-controlled polymers that provide a versatile platform for the design of bioinspired materials. Solid-phase synthetic methods offer absolute control over the polypeptoid sequence and have been optimized to improve reaction efficiency and versatility. However, these solid-phase strategies rely on the use of reprotoxic and restricted solvents, N,N-dimethylformamide (DMF) and N-methyl-2-pyrrolidone (NMP), resulting in significant hazardous solvent consumption and waste generation. Here we report the solid-phase synthesis of peptoids with complete elimination of DMF and NMP and their replacement with greener solvents and binary mixtures to minimize the environmental impact and improve the sustainability of peptoid synthesis. We investigate the resin swelling performance of the green solvents and show that the purity profile and yield of the final peptoids are not adversely affected when compared to those synthesized in traditional solid-phase solvents. Furthermore, we adapt these greener methods for use on automated synthesizers for the synthesis of peptoids with different sequences and longer chain lengths. The replacement of hazardous solvents in solid-phase peptoid synthesis represents an advance in the sustainability of peptoid research, which could improve the translation of peptoids from academic labs to industry.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».