Electrochemical Mn-Promoted Radical Selenylation of Boronic Acids with Diselenide Reagents

二硒醚 化学 试剂 电化学 二苯基二硒醚 组合化学 硼酸 有机化学 电极 物理化学
作者
Ziyue Chen,Yuan Wang,Chenjian Hu,Daoxin Wang,Peilin Lei,Hong Yi,Yong Yuan,Aiwen Lei
出处
期刊:Organic Letters [American Chemical Society]
卷期号:24 (18): 3307-3312 被引量:46
标识
DOI:10.1021/acs.orglett.2c00607
摘要

A powerful and environmentally friendly electrochemical manganese-promoted free radical selenylation reaction between boronic acids and diselenide reagents was established. This electrochemical protocol provides a practically applicable way to a series of valuable organoselenium compounds with the use of easy available materials. Mechanistic experiments implied that the seleno-radical formed via direct or indirect electrochemical oxidation of diselenide may be involved as a key species in this transformation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
瓶盖完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
1秒前
2秒前
2秒前
123完成签到,获得积分10
2秒前
遁一发布了新的文献求助10
3秒前
暗月皇发布了新的文献求助10
3秒前
英姑应助坚强的雯采纳,获得10
5秒前
5秒前
阿悦发布了新的文献求助10
5秒前
瓶盖发布了新的文献求助10
6秒前
molihuakai应助人123456采纳,获得10
6秒前
浅邪君发布了新的文献求助10
6秒前
sonnet完成签到,获得积分20
7秒前
wei发布了新的文献求助10
8秒前
Owen应助耍酷的含羞草采纳,获得10
8秒前
9秒前
自然的樱桃完成签到,获得积分10
10秒前
DAJIAN发布了新的文献求助10
10秒前
shabbow完成签到,获得积分10
12秒前
Ava应助科研小白采纳,获得10
12秒前
Quj完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
丘比特应助自然的樱桃采纳,获得10
14秒前
科研通AI2S应助Camille采纳,获得10
14秒前
地球发布了新的文献求助10
14秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
15秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
木头人应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
木头人应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
15秒前
ma3501134992应助博一博采纳,获得10
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443568
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257405
关于积分的说明 17586595
捐赠科研通 5502199
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900923
邀请新用户注册赠送积分活动 1877976
关于科研通互助平台的介绍 1717534