2023-05-29
近日,美國猶他大學(University of Utah) Matthew S. Sigman課題組,耶魯大學(Yale University)Scott J. Miller課題組以及康奈爾大學(Cornell University)林松課題組聯合發展了一種非傳統催化劑優化策略,其通過使用一組底物而不是單一模板底物進行篩選,這種方法的關鍵是合理調節催化劑中含有不同氨基氧基活性殘基的肽序列。該反應以良好的對映選擇性高效實現了meso-二醇的氧化去對稱化,高對映選擇性的構建了一系列手性內酯化合物。此立體誘導模型簡單且高效,只需要兩個反應所必需的醇羥基與催化劑的多點結合,即可以較高的底物普適性實現此對映選擇性轉化。相關成果發表在Science上,文章鏈接DOI:10.1126/science.adf6177。