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Enregistrement W4408241739 · doi:10.1002/cctc.202401941

Trapping Hydrogen: Confined Catalysis for Improved Alcohol Amination Selectivity

2025· article· en· W4408241739 sur OpenAlexafffund
Júlio C. S. Terra, Jackson DeWolfe, Jesús Valdez, Audrey Moores

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Hydrogenation and Catalysis
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre in Green Chemistry and Catalysis
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationMcGill University
Mots-clésSelectivityAminationTrappingCatalysisAlcoholChemistryHydrogenHeterogeneous catalysisPhotochemistryOrganic chemistryCombinatorial chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Confined chemistry is a powerful tool in catalysis. In this study, we report hierarchical structures with controlled morphology able to trap labile intermediates and improve a catalytic cascade reaction. We used alcohol amination via hydrogen borrowing as model, a process that gives substituted amines from alcohols and does not require the addition of hydrogen to reduce the imines or the use of coupling agents. A common problem however in those systems is the loss of the borrowed hydrogen atoms, leading to stagnation of the product at the imine stage. To this end, we encapsulated Al 2 O 3 /Ru(OH) x nanocatalysts inside mesoporous silica in a yolk‐shell architecture and were able to trap the hydrogens to increase the amine yield from 12% to 82%, with a three‐fold increase in selectivity without the need of any additive. We found the presence of mesopores in the silica shells to be essential to enable access to the catalytic sites and the yolk‐shell gap size to be the key parameter influencing the reactivity of the catalytic system. To the best of our knowledge, this is the first report of a confined hydrogen borrowing reaction, an approach that can be extended to the other types of cascade reactions that produce labile intermediates.

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)
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 enseignants0,137
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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