Deciphering the stereoselectivity of Claisen rearrangements: joint density functional theory and machine learning models
| dc.contributor.advisor1 | Oliveira, Heibbe Cristhian Benedito de | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/ 5995553993631378 | |
| dc.contributor.referee1 | Oliveira, Heibbe Cristhian Benedito de | |
| dc.contributor.referee2 | Alonso, Christian Gonçalves | |
| dc.contributor.referee3 | Muniz, Aline Silva | |
| dc.contributor.referee4 | Silveira Neto, Brenno Amaro da | |
| dc.contributor.referee5 | Oliveira, Guilherme Colherinhas de | |
| dc.creator | Oliveira, Ana Gabriela Coelho | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/1762107968815537 | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-18T12:05:45Z | |
| dc.date.available | 2024-09-18T12:05:45Z | |
| dc.date.issued | 2024-01-29 | |
| dc.description.abstract | In the present study, the stereoselectivity of Claisen Rearrangements was addressed, focusing on the influence of two distinct electron-withdrawing groups and eight different substituents in three variants of the rearrangement: Hurd, Eschenmoser, and Johnson. Using the Curtin-Hammett principle, the energies of reactions, products, and transition states were calculated using the M062X/def2TZVPP theory level. The results indicate that kinetic effects predominantly govern the reaction equilibrium. A key aspect of our investigation involved applying Shubin’s energy decomposition analysis to the optimized transition states. This approach highlighted the significant influence of the electrostatic component on stereoselectivity, revealing its predominance over the quantum and steric components. Moreover, each transition state was divided into four fragments: the electron-withdrawing groups (Ester and Nitrile), the specific Hurd/Esch/John group (H, NMe2, and OEt), various substituents (alkyl and aryl), and the central fragment. This fragmentation allowed for a comprehensive analysis of the dipole moments of the groups and non-covalent interactions, providing insights into the electrostatic forces driving the rearrangement process. In addition, Supervised Machine Learning algorithms were employed, focusing on the analysis of electronic and geometric datasets related to the transition states. The results obtained not only elucidate the mechanisms underlying the stereoselectivity of Claisen Rearrangements but also provide a subtle understanding of the interaction between different molecular components, establishing new perspectives in advanced applications in organic synthesis. | eng |
| dc.description.resumo | No presente estudo foi abordado a estereosseletividade dos Rearranjos de Claisen, focando na influência de dois grupos distintos de retirada de elétrons e oito substituintes diferentes em três variantes do rearranjo: Hurd, Eschenmoser e Johnson. Utilizando o princípio de Curtin-Hammett, foi calculado as energias das reações, produtos e estados de transição usando o nível de teoria M062X/def2TZVPP. Os resultados indicam que efeitos cinéticos predominantemente governam o equilíbrio da reação. Um aspectochave de nossa investigação envolveu a aplicação da análise de decomposição de energia de Shubin aos estados de transição otimizados. Essa abordagem destacou a influência significativa do componente eletrostático na estereosseletividade, revelando sua predominância sobre os componentes quânticos e estéricos. Além disso, cada estado de transição foi dividido em quatro fragmentos: os grupos de retirada de elétrons (Éster e Nitrila), o grupo específico de Hurd/Esch/John (H, NMe2, e OEt), vários substituintes (alquil e aril) e o fragmento central. Essa fragmentação possibilitou uma análise abrangente dos momentos dipolares dos grupos e das interações não covalentes, fornecendo insights sobre as forças eletrostáticas que impulsionam o processo de rearranjo. Além disso, foram empregados algorítmos de Aprendizado de Máquina Supervisionado com foco na análise de conjuntos de dados eletrônicos e geométricos relacionados aos estados de transição. Os resultados obtidos além de elucidarem os mecanismos que fundamentam a estereosseletividade das Rearranjos de Claisen, fornecem uma compreensão sutil da interação entre diferentes componentes moleculares, estabelecendo novas perspectivas no que se refere as aplicações avançadas na síntese orgânica. | |
| dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | |
| dc.identifier.citation | OLIVEIRA, A. G. C. Deciphering the stereoselectivity of Claisen rearrangements: joint density functional theory and machine learning models. 2024. 209 f. Tese (Doutorado em Química) - Faculdade de Química, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2024. | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/13368 | |
| dc.language | eng | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Instituto de Química - IQ (RMG) | |
| dc.publisher.initials | UFG | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Química (IQ) | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Rearranjos de Claisen | por |
| dc.subject | Estereosseletividade | por |
| dc.subject | Estado de transição | por |
| dc.subject | Teoria do funcional de densidade | por |
| dc.subject | Decomposição de energia | por |
| dc.subject | Aprendizado de máquina supervisionado | por |
| dc.subject | Claisen rearrangements | eng |
| dc.subject | Stereoselectivity | eng |
| dc.subject | Transition state | eng |
| dc.subject | Density functional theory | eng |
| dc.subject | Energy decomposition | eng |
| dc.subject | Supervised machine learning | eng |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA | |
| dc.title | Deciphering the stereoselectivity of Claisen rearrangements: joint density functional theory and machine learning models | |
| dc.title.alternative | Decifrando a estereosseletividade dos rearranjos de Claisen: modelos conjuntos de teoria funcional da densidade e aprendizado de máquina | por |
| dc.type | Tese |