Suppr超能文献

自动化量子力学预测铑催化不对称氢化中的对映选择性。

Automated Quantum Mechanical Predictions of Enantioselectivity in a Rhodium-Catalyzed Asymmetric Hydrogenation.

机构信息

Department of Chemistry, Texas A&M University, College Station, TX, 77842, USA.

Center for Computational Quantum Chemistry, Department of Chemistry, University of Georgia, Athens, GA, 30602, USA.

出版信息

Angew Chem Int Ed Engl. 2017 Jul 24;56(31):9101-9105. doi: 10.1002/anie.201704663. Epub 2017 Jun 28.

Abstract

A computational toolkit (AARON: An automated reaction optimizer for new catalysts) is described that automates the density functional theory (DFT) based screening of chiral ligands for transition-metal-catalyzed reactions with well-defined reaction mechanisms but multiple stereocontrolling transition states. This is demonstrated for the Rh-catalyzed asymmetric hydrogenation of (E)-β-aryl-N-acetyl enamides, for which a new C -symmetric phosphorus ligand is designed.

摘要

描述了一种计算工具包(AARON:用于新型催化剂的自动反应优化器),该工具包可自动筛选手性配体,用于具有明确定义反应机制但存在多个立体控制过渡态的过渡金属催化反应,这在手性磷配体的 Rh 催化的(E)-β-芳基-N-乙酰烯酰胺的不对称氢化反应中得到了证明。

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