作者:Pereira, Oliver、Ruth, Marcel、Gerbig, Dennis、Wende, Raffael C.、Schreiner, Peter R.
DOI:10.1021/jacs.4c01286
日期:——
a particularly difficult reaction, namely, the Corey–Bakshi–Shibata (CBS) reduction of butanone, which constitutes the classic and prototypical challenge of being able to differentiate a methyl from an ethyl group. As there are no known strategies on how to address this challenge, we leveraged the power of machine learning by constructing a realistic (for a typical laboratory) small, albeit high-quality
我们提出了一个案例研究,介绍如何改进现有的无金属催化剂以应对特别困难的反应,即丁酮的 Corey-Bakshi-Shibata (CBS) 还原,这构成了能够区分甲基的经典和原型挑战来自乙基。由于没有已知的策略来应对这一挑战,我们利用机器学习的力量,构建了一个真实的(对于典型实验室)小型但高质量的数据集,其中包含约 100 个反应(一式三份运行)用于结合关键中间图(底物和催化剂)来训练模型,以预测对映体反应路径的吉布斯活化能 ΔΔ G ‡的差异。借助该模型,我们能够选择并随后筛选一小部分催化剂,并将丁酮 CBS 还原的选择性提高到 80% 对映体过量 (ee),这是迄今为止该底物实现的最高可能值一种无金属催化剂,因此也超过了现有的最佳酶系统 (64% ee) 和 Corey 原始催化剂的选择性 (60% ee)。这意味着相对 Δ G ‡从 0.9 kcal mol –1 提高到 1.4 kcal