基于整体几何的多种手性碘芳烃骨架对映选择性的定量预测
摘要
原子水平上不对称催化的机理基础为开发手性催化剂超越当前最优水平的潜在价值提供了捷径。在对映选择性氧化还原转化中，当前直觉驱动的研究需要一种系统方法来支撑其直观想法。可以说，最系统的方法应基于多样且相异手性骨架在普遍应用于反应的最优特征空间中的可靠定量结构—选择性关系。在此，我们引入了一种预测工作流，用于跨命名反应扩展手性催化剂的反应范围。为此，从多个催化剂骨架（9 个簇中的 113 个催化剂）的 DFT 优化三维结构中编码了整体几何描述符。通过对基于手性碘芳烃各描述符构建的对映选择性预测分类模型进行统计比较，验证了分子描述符。更值得注意的是，通过对拆分的三维分子指纹进行独热编码来捕获整体分子几何，利用跨反应回收的数据和元数据，为三种不同命名反应提供了可靠的对映选择性预测回归模型。该工作流的潜在应用价值以及可回收性、兼容性和通用性优势证明，该工作流可应用于上述命名反应之外的命名反应（样本外）。此外，对于集成模型的共识预测，该全局描述符可与 sterimol 参数和非共价相互作用向量进行比较。本研究是展示如何克服有机反应（尤其是不对称催化）中实验数据稀疏性的一个案例。
引用
@article{arxiv.2103.14065,
title = {Quantitative Prediction on the Enantioselectivity of Multiple Chiral Iodoarene Scaffolds Based on Whole Geometry},
author = {Prema Dhorma Lama and Surendra Kumar and Kang Kim and Sangjin Ahn and Mi-hyun Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.14065},
year = {2021}
}
备注
73 pages, 27 figures, It described the enantioselective transformational potency of catalysts across reactions and introduced a predictive workflow to extend the reaction scope of chiral catalysts based on whole molecular geometry. Though the work is technically sound & well-presented, it is too focused on the enantioselective prediction of iodoarenes with favorable statistical performance