Part I: Mechanistic Insight in Alkyl-Alkyl and Aryl-Aryl Negishi Cross-Coupling \nPart II: Large Scale Synthesis of NHC Precursors: 2,6-DI(3-Pentyl) Aniline and 2,6-DI \n(4-Heptyl) Aniline
Notice bibliographique
Résumé
Part I: An efficient method for alkyl-alkyl Negishi cross-coupling reaction of unactivated primary alkyl halides with higher-order zincate species (synthesized from dialkylzinc and a non-coordinating halide salt in situ) using Pd-PEPPSI-IPent (Pyridine-Enhanced Pre-catalyst Preparation Stabilization and Initiation) pre-catalyst has been developed. The method requires no additive (such as LiX) or use of a polar co-solvent (such as THF/DMI) and reactions proceed in THF solvent alone. The transmetalating species in alkyl-alkyl Negishi cross-coupling has been identified and the catalytic cycle has been amended to include the formation of the higher-order zincate species. \n\tSubsequent investigation into diarylzinc as reagents in Negishi cross-coupling have shown they transmetalate directly without the use of halide additive in THF alone producing arylzinc halide as a resting state. Once the dielectric of the solvent becomes sufficiently polar, coupling resumes, and the aryl moiety transmetalates to palladium. The optimized protocol using Pd-PEPPSI-IPent allowed for the coupling of a variety of alkyl- and aryl- organozinc reagents providing the corresponding products in good to quantitative yields. Moreover, the developed protocol is generally applicable and tolerant of a variety of functional groups including esters, and nitriles. \n\tPart II: An improved and efficient method for the preparation of sterically demanding Pd PEPPSI-IPent, IPentCl, IHept, and IHeptCl pre-catalysts are presented and the results of optimization for the multi-gram synthesis of 2,6-disubstituted anilines is discussed.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».