Ni/光氧化还原催化已成为构建C(sp2)-C(sp3) 键的新型有效方法，这些方法通常使用芳基溴化物作为 C(sp2) 的偶联底物。在这种双重催化策略中，光氧化还原催化剂提供底物形成自由基，并有着可用以作与 Ni 结合或调节 Ni 在催化中的氧化态的功用。
图片来源：J. Am. Chem. Soc.
由于底物自由基可以在温和条件下由稳定的原料化学品产生，因此这种方法也可具有高水平的官能团耐受性，甚至相关进展还可在药物化学中发挥突破性的应用。不过，原则上这些反应可以使用相同的产品支架，但事实上很难辨别采用的哪种方法。因为在底物范围评估中一般都是使用非标准化的芳基溴组。有鉴于此，最近UCLA的Abigail G. Doyle教授在J. Am. Chem. Soc.上发表了通过机器学习方法，来预测可能实现的镍/光氧化还原催化的芳基卤化物的（氘代）甲基化和烷基化反应。其中他们使用了苯甲醛二（烷基）缩醛则作为醇衍生的自由基来源。
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在该研究中，他们介绍了生物相关的芳基氯（非诺贝特）的反应发展、机理研究和后期衍生化。
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他们在文献中也描述了通过数据科学技术的集成来预测反应的进展，包括 DFT 特征化、降维和层次聚类。
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该研究通过在同一化学空间上叠加已发表的 Ni/光氧化还原方法的范围实例，从而确定稀疏覆盖区域和高与低的平均产量，从而能够比较现有技术和这种新方法的差异。
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此外，他们也证明了系统选择的各种芳基溴底物可用于量化底物范围内的反应趋势，并揭示可能的官能团与监督机器学习不兼容的主要来源。
参考文献：Using Data Science To Guide Aryl Bromide Substrate Scope Analysis in a Ni/Photoredox-Catalyzed Cross-Coupling with Acetals as Alcohol-Derived Radical Sources
J. Am. Chem. Soc. 2022, jacs.1c12203
原文作者：StavrosK. Kariofillis, Shutian Jiang,§ Andrzej M. Żurański,§ Shivaani S. Gandhi,∥ Jesus I. Martinez Alvarado,∥ and Abigail G. Doyle*
https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/jacs.1c12203
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