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Enregistrement W4411376073 · doi:10.1021/acsorginorgau.5c00038

Noyori–Ikariya Asymmetric Transfer Hydrogenation of Prochiral α-CF<sub>3</sub> and α-SF<sub>5</sub> Ketones

2025· article· en· W4411376073 sur OpenAlexafffund
Kelly Burchell-Reyes, Chloé Depoumps, Jean‐François Paquin

Notice bibliographique

RevueACS Organic & Inorganic Au · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueFluorine in Organic Chemistry
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité Laval
Mots-clésEnantioselective synthesisChemistryTransfer hydrogenationElectronegativitySteric effectsTrifluoromethylEnantiomerLipophilicityKetoneNoyori asymmetric hydrogenationStereoisomerismAsymmetric hydrogenationOrganic chemistryCombinatorial chemistryCatalysisStereochemistryAlkyl

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide As the demand for both fluoropharmaceuticals and single enantiomer drugs increases, there is a need for enantioselective synthetic methods toward chiral fluorinated molecules. Trifluoromethyl (CF 3 ) and the emerging pentafluorosulfanyl (SF 5 ) fluorinated groups bear characteristic high electronegativity and lipophilicity, while exhibiting distinct steric properties, which make them attractive substituents in drug discovery. Our group's previous exploration of the gold-catalyzed hydration of CF 3 - and SF 5 -alkynes to furnish the corresponding α-CF 3 - and α-SF 5 -ketones presents an accessible springboard for the enantioselective synthesis of β-CF 3 and β-SF 5 alcohols. To this end, Noyori–Ikariya asymmetric transfer hydrogenation (ATH) conditions afforded high enantioselectivity (up to 96% ee) and yields (up to 84%) across a scope of eight CF 3 and six SF 5 substrates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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