Busca avançada
Ano de início
Entree

Investigação Mecanística Envolvendo Reações de Formação de Ligação Amida entre Ácidos Carboxílicos e Aminas Catalisadas por Ácidos Borônicos

Processo: 24/11665-8
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
Data de Término da vigência: 31 de maio de 2028
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Química - Química Orgânica
Pesquisador responsável:Marco Antonio Barbosa Ferreira
Beneficiário:Ariel de Araújo Pereira
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:21/12394-0 - Métodos sintéticos sustentáveis empregando catálise, solventes verdes, reagentes seguros e materiais de partida renováveis, AP.TEM
Assunto(s):Ácidos borônicos   Catálise   Aprendizado computacional   Modelos estatísticos   Síntese orgânica
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Ácidos Borônicos | catálise | estudos mecanísticos | Formação de Ligação Amida | machine learning | Modelagem Estatística | Síntese Orgânica

Resumo

As amidas são grupos funcionais onipresentes em moléculas orgânicas e apresentam grande relevância para a indústria farmacêutica e química de materiais. Sua síntese direta a partir de ácidos carboxílicos e aminas, no entanto, ainda é pouco eficiente, predominando o uso de agentes de acoplamento em quantidades estequiométricas para ativação do substrato, gerando grandes volumes de resíduos. O desenvolvimento de metodologias catalíticas, como o uso de ácidos borônicos, constitui um importante tópico de pesquisa para o desenvolvimento sustentável nas próximas décadas. Este projeto busca estudar essas metodologias, com o objetivo de compreender melhor o mecanismo dessas transformações e racionalizar/propor catalisadores capazes de atuar em sistemas complexos ou pouco reativos. Para isso, serão aplicadas técnicas computacionais para calcular e investigar as espécies ativas e intermediários do ciclo catalítico, bem como ferramentas estatísticas e de machine learning, aliadas à aquisição de dados experimentais para construção de modelos preditivos de reatividade e seletividade. Espera-se, com este trabalho, obter uma nova compreensão sobre os parâmetros que regem a atividade catalítica, permitindo o design de catalisadores mais eficientes, em condições mais brandas e verdes.

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Mais itensMenos itens
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)