我们结合多组分反应、催化性能研究和预测模型来寻找转移氢化催化剂。最初合成并筛选了 18 种
钌卡宾配合物,并在
糠醛与
异丙醇配合物的转移氢化反应中筛选出不同的产率,从 62% 到 >99.9%,没有明显的结构/活性相关性。对照实验证明,卡宾
配体在整个反应过程中始终与
钌中心保持配位。
氘标记研究显示出次级同位素效应(k H : k D = 1.5)。进一步的机理研究表明,这种转移氢化遵循所谓的一
氢化物途径。利用这些数据,我们基于 2D 和 3D 分子描述符建立了 13 种催化剂的预测模型。我们使用其余五种催化剂测试并验证了模型(交叉验证,R 2 =0.913)。然后,利用该模型,预测了四种全新的
钌卡宾配合物的转化率和选择性。然后合成并测试这四种催化剂。结果与模型预测的误差在 3% 以内,证明了预测模型在催化剂优化中的有效性和价值。