複雑な分子の自動反応性予測とアゲリフェリンの全合成への適用

科学分野:

• 有機化学
• コンピュータ化学
• 合成化学

背景:

• 複雑な分子の反応性を予測し,合成経路を計画することは,天然産物合成における重要な課題である.
• 複雑な天然製品を合成するための効率的で信頼性の高い方法の開発は,依然として重要な研究分野です.

研究 の 目的:

• 自動化された反応性予測を用いて,天然産物合成の課題に取り組む.
• アゲリフェリンという複雑な天然物質を 合成する.

主な方法:

• ACCeLをベースにした統合プログラムであるConfoTSを利用して,自動化された反応性予測を行いました.
• 最適な反応コンポーネントを設計するために,仮想基板のエネルギーバリアの自動評価を使用しました.
• ステレオセレクティブ・サイクロアディション反応を実行して 鍵となる分子構造を作りました

主要な成果:

• D-タルトラート・スキャフォルドを搭載した最適な基板を,デオロマティブ・ディエルス・アルダー反応のために成功裏に設計した.
• ステレオセレクティブで高度に機能した6つの構成要素のフレームワークをサイクル添加で構築した.
• 既知のテトラヒドロピリダジン前駆体からアゲリフェリンの全合成を15ステップで完了した.

結論:

• 自動反応性予測は,天然製品の合成における合成的な課題を克服するための実行可能な戦略です.
• ConfoTSプログラムと設計された基板は,アゲリフェリンの効率的な合成を容易にした.
• この研究は,合成化学と自然製品の発見を進めるための コンピューティングツールの力を示しています