不对称催化中对映选择性的整体预测

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　　当面对不熟悉的反应空间时，合成化学家通常使用新的底物类型应用于所需的，紧密相关的反应的成功反应的报告条件（试剂，催化剂，溶剂和添加剂）。不幸的是，这种方法通常由于反应要求上的细微差异而失败。因此，合成化学的一个重要目标是能够将化学观察从一种反应定量转移到另一种反应的能力。在这里，我们提出了一个整体，数据驱动的工作流程，用于得出一组反应的统计模型，可用于预测样本外反应。作为一项验证的案例研究，我们结合了使用1,1'-BI-2-萘酚（Binol）衍生的手性磷酸的发表的对映选择性数据集，用于对亚胺和开发统计模型的一系列亲核添加反应。这些模型揭示了赋予不对称诱导的一般相互作用，并允许将该信息定量转移到新的反应成分。该技术创造了将综合反应分析转化为各种化学空间的机会，从而简化了催化剂和反应发展。

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