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Enregistrement W4401384127 · doi:10.1021/acscatal.4c02407

Halide Salts Alleviate TMSOK Inhibition in Suzuki–Miyaura Cross-Couplings

2024· article· en· W4401384127 sur OpenAlexafffund
Yao Shi, Joshua S. Derasp, Sara M. Guzman, Brian O. Patrick, Jason E. Hein

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic Cross-Coupling Reactions
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAdvanced Research Projects AgencyDefense Advanced Research Projects AgencyUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryHalideReactivity (psychology)Combinatorial chemistryCatalysisSalt (chemistry)HomogeneousPotassiumBase (topology)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The Suzuki–Miyaura cross-coupling (SMC) remains one of the most widely used transformations available to chemists. Recently, robust new conditions achieving rapid reactivity under homogeneous aprotic conditions enabled by the use of potassium trimethylsilanolate (TMSOK) as a base were reported. However, the strong inhibitory effect of TMSOK restricts the generality of such conditions. Moreover, the basic nature of TMSOK impedes the use of protic heterocycles as substrates, as these latter anionic species are even more potent catalyst inhibitors. Herein, we report a thorough mechanistic study of these novel SMC conditions. Halide salt additives were found to provide a dramatic rate acceleration and mitigate the inhibitory effect of TMSOK. NMR experiments revealed that this is largely achieved by impacting the unexpected formation of inactive [LnPd(Ar)(μ–OH)] 2, favoring the formation of active LnPd(Ar)(X) instead. These findings enabled an impressive substrate scope even at low catalyst loadings (0.1 mol %). Finally, halide additives were observed to enable the use of protic heterocyclic substrates, which could otherwise completely inhibit reactivity.

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 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 seuil1,000

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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