Simonetti, M., Cannas, DM, Just-Baringo, X., Vitorica-Yrezabal, IJ & Larrosa, I. A ciklometalált ruténium katalizátor lehetővé teszi a gyógyszerek késői stádiumú célzott arilálását. Nedves. Chem. 10724-731 (2018).
Salazar, CA et al. A testre szabott kinonok támogatják a nagy forgalmú Pd-katalizátorokat az oxidatív CH-arilezéshez O-val2. Tudomány 3701454-1460 (2020).
DiRocco, DA és munkatársai Egy többfunkciós katalizátor, amely sztereoszelektíven állítja össze a prodrugokat. Tudomány 356426-430 (2017).
Li, T. és munkatársai: Hatékony, kemoenzimatikus eljárás a biciklusos boceprevir előállítására [3.1.0]amin-oxidáz által katalizált deszimmetrizáción alapuló prolin intermedier. J. Am. Chem. Soc. 1346467-6472 (2012).
Nielsen LP, Stevenson CP, Blackmond DG & Jacobsen EN A mechanikai kutatások a terminális epoxidok hidrolitikus kinetikai felbontásának szintetikus javításához vezetnek. J. Am. Chem. Soc. 1261360-1362 (2004).
van Dijk, L. és munkatársai: Rh(I)-katalizált aszimmetrikus Suzuki-Miyaura kapcsolódás racém allilhalogenidekkel való mechanikai vizsgálata. Nedves. Catal. 4284–292 (2021).
Camasso, NM & Sanford, MS Fémorganikus nikkel(IV) komplexek tervezése, szintézise és szén-heteroatom kapcsolási reakciói. Tudomány 3471218-1220 (2015).
Milo, A., Neel, AJ, Toste, FD és Sigman, MS A királis anionkatalízisre alkalmazott mechanisztikus magyarázat adatintenzív megközelítése. Tudomány 347737-743 (2015).
Slager, TW és munkatársai: Difluor-metilén-csoportok deszimmetrizálása CF-kötések aktiválásával. Természet 583548-553 (2020).
Cho, EJ és munkatársai: Aril-kloridok palládiumkatalizált trifluormetilezése. Tudomány 3281679-1681 (2010).
Hutchinson, G., Alamillo-Ferrer, C. & Bures, J. Aldehidek hatékony és antioszelektív aminokatalitikus alfa-klórozásának mechanikailag irányított tervezése. J. Am. Chem. Soc. 1436805-6809 (2021).
Schreyer, L. és munkatársai: A korlátozott savak katalizálják az acetaldehid-enolátok aszimmetrikus egyszeri aldolizációját. Tudomány 362216-219 (2018).
Peters, BK et al. Skálázható és biztonságos szintetikus szerves elektroredukció, amelyet a Li-ion akkumulátor kémia inspirált. Tudomány 363838-845 (2019).
Michaelis, L. & Menten, ML Die Kinetik der Invertinwirkung. Biochem. Z. 49333-369 (1913).
Blackmond, D. G. Reakció előrehaladásának kinetikai elemzése: hatékony módszer az összetett katalitikus reakciók mechanikai vizsgálatához. egyedi. Chem. Int. Szerk. angol 444302-4320 (2005).
Matthew, JS és munkatársai Pd-katalizált ArX kapcsolási reakciók feltárása a reakció előrehaladásának kinetikai elemzése alapján. J. Org. Chem. 714711-4722 (2006).
Bures, J. Egyszerű grafikus módszer a katalizátor sorrendjének meghatározására. egyedi. Chem. Int. Szerk. angol 552028-2031 (2016).
Burés, J. Variable time normalization analysis: a válaszsorrendek általános grafikus megvilágítása koncentrációprofilokból. egyedi. Chem. Int. Szerk. angol 5516084-16087 (2016).
Shi, Y., Prieto, PL, Zepel, T., Grunert, S. & Hein, JE Automated experiments drive data science in chemistry. Acc. Chem. Res. 54546-555 (2021).
Burger, B. és munkatársai: Mobil robotkémikus. Természet 583237-241 (2020).
Bedard, AC et al. Újrakonfigurálható rendszer különféle kémiai reakciók automatizált optimalizálásához. Tudomány 3611220-1225 (2018).
Steiner, S. és munkatársai Szerves szintézis egy kémiai programozási nyelv által vezérelt moduláris robotrendszerben. Tudomány 363eaav2211 (2019).
Clauset, A., Shalizi, CR & Newman, MEJ Hatványeloszlások empirikus adatokban. SIAM Rev. 51661-703 (2009).
Martinez-Carrion, A. és munkatársai: Kinetikai kezelések katalizátor aktiválási és dezaktiválási folyamatokhoz változó idejű normalizációs elemzés alapján. egyedi. Chem. Int. Szerk. angol 5810189–10193 (2019).
Bernacki, JP & Murphy, RM Modell diszkrimináció és kinetikai adatok mechanisztikus értelmezése fehérje-aggregációs vizsgálatokban. Biophys. J. 962871-2887 (2009).
Pfluger, PM & Glorius, F. Molekuláris gépi tanulás: a szintetikus kémia jövője? egyedi. Chem. Int. Szerk. angol 5918860-18865 (2020).
Segler, MHS, Preuss, M. & Waller, MP Kémiai szintézisek tervezése mély neurális hálózatokkal és szimbolikus mesterséges intelligenciával. Természet 555604-610 (2018).
Raissi, M., Yazdani, A. & Karniadakis, GE Rejtett folyadékmechanika: sebesség- és nyomásmezők tanulása áramlási vizualizációkból. Tudomány 3671026-1030 (2020).
Hermann, J., Schatzle, Z. & Noe, F. Az elektronikus Schrödinger-egyenlet mély neurális hálózati megoldása. Nedves. Chem. 12891-897 (2020).
Schilden, BJ és munkatársai: Bayes-féle reakcióoptimalizálás, mint kémiai szintézis eszköze. Természet 59089-96 (2021).
Tunyasuvunakool, K. és munkatársai: Nagyon pontos fehérjeszerkezet-előrejelzés a humán proteom számára. Természet 596590-596 (2021).
Jumper, J. és munkatársai: A fehérjeszerkezet nagy pontosságú előrejelzése AlphaFold segítségével. Természet 596583-589 (2021).
Hueffel, JA és munkatársai: Kétmagvú palládiumkatalizátorok felgyorsított azonosítása felügyelet nélküli gépi tanulással. Tudomány 3741134–1140 (2021).
Haitao, X., Junjie, W. & Lu, L. In Proc. 1. Nemzetközi E-Business Intelligence Konferencia 303-309 (Atlantis Press, 2010).
Batista, GEAPA et al., In Az intelligens adatelemzés fejlődése VI (szerk. Fazel Famili, A. et al.) 24-35 (Springer, 2005).
Wei, J.-M., Yuan, X.-J., Hu, Q.-H. & Wang, S.-Q. Új intézkedés az osztályozók értékelésére. Szakértői rendszer. Appl. 373799-3809 (2010).
Alberton, AL, Schwaab, M., Schmal, M. & Pinto, JC Kísérleti hibák kinetikai tesztekben és befolyásuk a becsült paraméterek pontosságára. I. rész – elsőrendű reakciók elemzése. Chem. Ijedős. J. 155816-823 (2009).
Pacheco, H., Thiengo, F., Schmal, M. & Pinto, JC Kinetikai eloszlások családja kinetikai problémák kísérleti fluktuációinak értelmezésére. Chem. Ijedős. J. 332303-311 (2018).
Storer, AC, Darlison, MG és Cornish-Bowden, A. Az enzimkinetikai mérések kísérleti hibáinak természete. Biochem. J 151361-367 (1975).
Valko, E. & Turányi, T. In Lindner, E., Micheletti, A. & Nunes, C. (eds) Matematikai modellezés valós problémákban. Matematika az iparban https://doi.org/10.1007/978-3-030-50388-8_3 (2020).
Thiel, V., Wannowius, KJ, Wolff, C., Thiele, CM & Plenio, H. Ring-closing metathesis responses: interpretation of conversion time data. Chem. EUR. J. 1916403-16414 (2013).
Joannou, MV, Hoyt, JM és Chirik, PJ Az inter- és intramolekuláris vas-katalizált mechanizmusok vizsgálata [2 + 2] alkének cikloaddíciója. J. Am. Chem. Soc. 1425314-5330 (2020).
Knap, SMM és munkatársai: Irídium CCC-fogókomplexei által katalizált alkénizomerizáció mechanikai vizsgálatai. Szerves fémek 33473-484 (2014).
Stroek, W., Keilwerth, M., Pividori, DM, Meyer, K. & Albrecht, M. Egy vas-mezoionos karbén komplex katalitikus intramolekuláris CH-amináláshoz szerves azidok felhasználásával. J. Am. Chem. Soc. 14320157–20165 (2021).
Lehnherr, D. és munkatársai Fény által indukált sötét katalitikus ciklus felfedezése in situ LED NMR spektroszkópia segítségével. J. Am. Chem. Soc. 14013843-13853 (2018).
Ludwig, JR, Zimmerman, PM, Gianino, JB és Schindler, CS Vas(III)-katalizált karbonil-olefin metatézis. Természet 533374-379 (2016).
Albright, H. és munkatársai: Alifás ketonok karbonil-olefin katalitikus metatézise: vas(III) homodimerek mint Lewis savas szuperelektrofilek. J. Am. Chem. Soc. 1411690–1700 (2019).
Janse van Rensburg, W., Steynberg, PJ, Meyer, WH, Kirk, MM és Forman, GS DFT előrejelzése és kísérleti megfigyelése a szubsztrát által kiváltott katalizátor bomlásának ruténium-katalizált olefin metatézisében. J. Am. Chem. Soc. 12614332-14333 (2004).
van der Eide, EF & Piers, WE Mechanisztikus betekintés a ruténium-katalizált diéngyűrűzáró metatézis reakcióba. Nedves. Chem. 2571-576 (2010).