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