HTE- and AI-assisted development of DHP-catalyzed decarboxylative selenation

催化作用 组合化学 范围(计算机科学) 化学 基质(水族馆) 计算机科学 有机化学 生物 程序设计语言 生态学
作者
Zhunzhun Yu,Yaxian Kong,Baiqing Li,Shimin Su,Jianhang Rao,Yadong Gao,Tianyong Tu,Hongming Chen,Kuangbiao Liao
出处
期刊:Chemical Communications [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:59 (20): 2935-2938 被引量:12
标识
DOI:10.1039/d2cc06217h
摘要

1,4-Dihydropyridine (DHP) derivatives play key roles in biology, but are rarely used as catalysts in synthesis. Here, we developed a DHP derivative-catalyzed decarboxylative selenation reaction that showed a broad substrate scope, with the assistance of high-throughput experimentation (HTE) and artificial intelligence (AI). The AI-based model could identify the key structural features and give accurate prediction of unseen reactions (R2 = 0.89, RMSE = 9.0%, and MAE = 6.3%). Our work not only developed the catalytic applications of DHP derivatives, but also demonstrated the power of the combination of HTE and AI to advance chemical synthesis.
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