| 研究課題/領域番号 |
21H01925
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分33020:有機合成化学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
LIST BENJAMIN 北海道大学, 化学反応創成研究拠点, 特任教授 (80899253)
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| 研究分担者 |
SIDOROV PAVEL 北海道大学, 化学反応創成研究拠点, 准教授 (30867619)
辻 信弥 北海道大学, 化学反応創成研究拠点, 特任准教授 (30873575)
長田 裕也 北海道大学, 化学反応創成研究拠点, 特任准教授 (60512762)
GIMADIEV TIMUR 北海道大学, 化学反応創成研究拠点, 博士研究員 (30874838)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2022年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
2021年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
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| キーワード | Organocatalysis / Machine learning / Computational chemistry / Asymmetric catalysis / Theoretical chemistry / Automated synthesis / Theoretical Chemistry / Synthetic Robot / Chemoinformatics |
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| 研究開始時の研究の概要 |
The applicants will investigate catalytic enantiocontrol of carbocations generated by the activation of alkenes. In order to achieve this goal, catalysts having higher acidities and modifiable microenvironments will be designed and synthesized. A synthetic robot, theoretical calculations, machine learning would also be employed to accelerate the screening process, leading to a more efficient and rational design of asymmetric catalysis.
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| 研究成果の概要 |
We conducted a computational study of IDPi catalysis (JACS, 2021). We developed a semi-automated seamless platform spanning with a new descriptor, predicting new catalysts (ACIE, 2023). We established the protocol for quantitatively analyzing the pocket sizes of IDPi catalysts (Nature 2024).
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
While traditional approaches to optimizing catalytic processes rely on inductive and qualitative assumptions drawn from screening data, our methods provide fast and robust predictions, enabling the optimization of various catalytic reactions beyond the screening data.
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