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Optimizing microflow sequential coupling and cyclization of multiple linear substrates guided by Bayesian optimization
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AI
DOI：10.1093/bulcsj/uoaf022.png)
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摘要
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顺序偶联和环化反应使含有多反应位点的2个线性底物能够实现有用环状化合物的单步合成；然而，如果反应位点高度活泼，则容易发生过度反应。尽管微流合成可以防止过度反应，但需要仔细优化多个变量。在此，我们通过2个含高度活泼位点的线性底物的顺序偶联和环化反应，优化了环状磺酰胺的微流合成。基于单变量一次优化法（one-variant-at-a-time-based approach）的传统方法揭示了变量与环状磺酰胺收率之间的非线性相关性，最优条件下的收率为90%。随后采用基于贝叶斯优化（BO）的方法进行再优化，确定了显著不同的最优条件，使产物收率达到94%。为探究影响基于贝叶斯优化方法最优条件的关鍵因素，进行了额外的实验和模拟。
Keyword:
Bayesian optimization
flow synthesis
sulfamide
期刊
IF:
3.8
论文数:
9.0K
被引数:
1.1W
机构
引用论文
Conventional and microwave-assisted solvent-free synthesis of fused [1,2,5]thiadiazolo[3,4-b]quinoxaline-2,2-dioxide derivatives传统和微波辅助无溶剂合成并[1,2,5]噻二唑并[3,4-b]喹喔啉-2,2-二氧化物衍生物
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