Organotransition Metal Chemistry of Terpenes: Syntheses, Structures, Reactivity and Molecular Rearrangements
Notice bibliographique
Résumé
The impact of organometallic chemistry on the terpene field only really blossomed in the 1960s and 1970s with the realisation that carbon-carbon bond formation under mild conditions could be achieved by using nickel or iron carbonyls as synthetic reagents. Concomitantly, the development of palladium derivatives capable of the controlled coupling of isoprene units attracted the attention of numerous highly talented researchers, including future Nobel laureates. We discuss briefly how early work on the syntheses of simple monoterpenes soon progressed to sesquiterpenes and diterpenes of increasing complexity, such as humulene, flexibilene, vitamin A, or pheromones of commercial value, in particular those used in perfumery (muscone, lavandulol), or grandisol and red scale pheromone as replacements for harmful pesticides. As the field progressed, there has been more emphasis on developing organometallic routes to enantiopure rather than racemic products, as well as gaining precise mechanistic data on the transformations, notably the course of metal-promoted molecular rearrangements that have long been a feature of terpene chemistry. We note the impact of the enormously enhanced analytical techniques, high-field NMR spectroscopy and X-ray crystallography, and their use to re-examine the originally proposed structures of terpenes and their organometallic derivatives. Finally, we highlight the very recent ground-breaking use of the crystalline sponge method to acquire structural data on low-melting or volatile terpenes. The literature cited herein covers the period 1959 to 2023.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».