Iron-catalyzed three-component amino(radio)fluorination of alkenes to unprotected β-(radio)fluoroamines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unprotected β-fluoroamines are important motifs in synthetic chemistry, offering versatility for the development of β-fluorinated nitrogen-containing compounds. Existing methods to these motifs require tedious operations and suffer from low efficiencies, which has prevented their use in biologically active molecules, such as drug discovery and positron emission tomography (PET) radiotracer development. Herein, an iron-catalyzed three-component aminofluorination of alkenes using a hydroxylamine reagent and Et 3 N · 3HF is reported, offering a direct entry to unprotected β-fluoroamines. Both aryl and unactivated alkenes are compatible, and the mild conditions along with a short reaction time enable its application in alkene aminoradiofluorination. The synthetic utility of this methodology is demonstrated by diverse follow-up derivatizations, efficient access to drug candidate LY503430, and the radiosynthesis of [ 18 F]KP23, a cannabinoid subtype 2 (CB2) PET radioligand. Mechanistic investigations reveal a radical pathway involving ferryl amino and aziridinium intermediates, and highlight the dual roles of Et 3 N · 3HF as both fluorine source and reductive promotor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».