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(η5-t-Bu-tetramethylcyclopentadienyl)Rh(CO)2 | 1239962-45-8

中文名称
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中文别名
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英文名称
(η5-t-Bu-tetramethylcyclopentadienyl)Rh(CO)2
英文别名
——
(η5-t-Bu-tetramethylcyclopentadienyl)Rh(CO)2化学式
CAS
1239962-45-8
化学式
C15H21O2Rh
mdl
——
分子量
336.236
InChiKey
QKSFGTYOYCXSTH-UHFFFAOYSA-N
BEILSTEIN
——
EINECS
——
  • 物化性质
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计算性质

  • 辛醇/水分配系数(LogP):
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  • 重原子数:
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  • 可旋转键数:
    None
  • 环数:
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  • sp3杂化的碳原子比例:
    None
  • 拓扑面积:
    None
  • 氢给体数:
    None
  • 氢受体数:
    None

反应信息

  • 作为产物:
    描述:
    一氧化碳(η5-t-Bu-tetramethylcyclopentadienyl)Rh(C2H4)2正己烷 为溶剂, 以99%的产率得到(η5-t-Bu-tetramethylcyclopentadienyl)Rh(CO)2
    参考文献:
    名称:
    带有大体积取代的环戊二烯基配体的铑配合物的合成。H / D交换反应和硅烷活化†
    摘要:
    的Rh(I)所述类型的复合物(η 5 -C 5我4 R)的Rh(烯烃)2已被成功地通过一种新颖的方法合成,其利用zincocenes的,锌(C 5我4 R)2,为轻度的环戊二烯基转移试剂。这种方法证明是也用于制备(η的实用5 -C 5我4 SIR 3)的Rh(烯烃)2个衍生物,没有环戊二烯基配体的C-Si键的降解。复合物(η 5 -C 5我4 R)的Rh(CH 2 ═CHSiMe 3)2已在氘化苯与氢/氘的加扰反应中进行了测试。正如所料,复合物(η 5 -C 5我4 R)的Rh(CH 2 ═CHSiMe 3)2(R =卜吨,3,5-卜吨2 ç 6 ħ 3)把氘到α和β的位点在比衍生物更快的速率乙烯基硅烷配体(η 5 -C 5我5)的Rh(CH 2 ═CHSiMe 3)2,但甲硅烷基取代的环戊二烯物种(η 5 -C 5我4森达2 R')的Rh(CH 2 ═CHSiMe 3)2(R'= Me中
    DOI:
    10.1021/om100412q
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文献信息

  • Correlating Reactivity and Selectivity to Cyclopentadienyl Ligand Properties in Rh(III)-Catalyzed C–H Activation Reactions: An Experimental and Computational Study
    作者:Tiffany Piou、Fedor Romanov-Michailidis、Maria Romanova-Michaelides、Kelvin E. Jackson、Natthawat Semakul、Trevor D. Taggart、Brian S. Newell、Christopher D. Rithner、Robert S. Paton、Tomislav Rovis
    DOI:10.1021/jacs.6b11670
    日期:2017.1.25
    CpXRh(III)-catalyzed C-H functionalization reactions are a proven method for the efficient assembly of small molecules. However, rationalization of the effects of cyclopentadienyl (CpX) ligand structure on reaction rate and selectivity has been viewed as a black box, and a truly systematic study is lacking. Consequently, predicting the outcomes of these reactions is challenging because subtle variations
    CpXRh(III) 催化的 CH 官能化反应是有效组装小分子的一种行之有效的方法。然而,环戊二烯基(CpX)配体结构对反应速率和选择性影响的合理化一直被视为黑匣子,缺乏真正系统的研究。因此,预测这些反应的结果具有挑战性,因为配体结构的细微变化会导致反应行为发生显着变化。尽管如此,预测工具对社区具有相当大的价值,因为它会大大加速反应的发展。设计一个数据集,其中 CpXRh(III) 催化剂的空间和电子特性系统地变化使我们能够应用多元线性回归算法来建立这些基于催化剂的描述符与模型反应的区域选择性、非对映选择性和速率之间的相关性. 这反过来又导致了描述催化剂性能的定量预测模型的发展。我们新描述的 CpX 配体的锥角和 Sterimol 参数在回归模型中用作高度相关的空间描述符。通过训练和验证集的合理设计,确定了关键的非对映选择性异常值。计算揭示了这些异常值所显示的出色立体感应的起源。结果与在选择性决定步骤的过渡态中发生的部分
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