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Enregistrement W4412112778 · doi:10.1021/acscatal.5c01743

Accelerated Catalysis of Atomically Precise Thiolate-Protected Gold Nanoclusters by Supramolecular Ligand Engineering

2025· article· en· W4412112778 sur OpenAlexaff
Kyosuke Ueda, Ryohei Saito, Kenta Iseri, Masaharu Nakamura, Katsuhiro Isozaki

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceIketani Science and Technology FoundationKyoto UniversityKyoto University Foundation
Mots-clésNanoclustersCatalysisSupramolecular chemistryLigand (biochemistry)Supramolecular catalysisNanotechnologyMaterials scienceChemistryCombinatorial chemistryCrystallographyOrganic chemistryCrystal structure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We herein report the reaction acceleration effect of a supramolecular reaction field constructed with dendritic peptide thiolate ligands on the Au 25 nanocluster toward the catalytic cyclization of alkynoic acids. A remarkable reaction acceleration was achieved by peptide dendron thiolate ligands, which was 40 times greater than that achieved by simple alkyl thiolate ligands. Association experiments with 1 H NMR spectroscopy revealed that the unprecedented intermolecular hydrogen bonds between peptide dendron ligands and ammonium salts of alkynoic acids play a critical role in the reaction acceleration effect. The high stability of the nanocluster catalyst bearing the supramolecular reaction field was also represented by the turnover number over 820,000 in this catalytic reaction. Mechanistic investigations revealed the involvement of pi-coordinated alkynes and subsequent vinyl–Au intermediates. DFT calculations support the possible reaction pathway, including both the anionic and neutral forms of the nanocluster as the catalyst. Our findings demonstrate the usefulness of the supramolecular ligand approach for metallic nanocluster catalysis, enabling enhanced catalytic efficiency and selectivity toward various organic transformations.

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 enseignants0,008
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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