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首页> Angewandte Chemie (International ed. in English)> Predicting Highly Enantioselective Catalysts Using Tunable Fragment Descriptors.

Predicting Highly Enantioselective Catalysts Using Tunable Fragment Descriptors.

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第一作者： Nobuya,Tsuji
第一单位： Institute for Chemical Reaction Design and Discovery (WPI-ICReDD), Hokkaido University, Sapporo, 001-0021, Japan.
作者： Nobuya,Tsuji [1] ; Pavel,Sidorov [1] ; Chendan,Zhu [2] ; Yuuya,Nagata [1] ; Timur,Gimadiev [1] ; Alexandre,Varnek [3] ; Benjamin,List [4]
作者单位： Institute for Chemical Reaction Design and Discovery (WPI-ICReDD), Hokkaido University, Sapporo, 001-0021, Japan. [1] Max-Planck-Institut für Kohlenforschung, 45470, Mülheim an der Ruhr, Germany. [2] Institute for Chemical Reaction Design and Discovery (WPI-ICReDD), Hokkaido University, Sapporo, 001-0021, Japan.;Laboratory of Chemoinformatics, UMR 7140, CNRS, University of Strasbourg, 67081, Strasbourg, France. [3] Institute for Chemical Reaction Design and Discovery (WPI-ICReDD), Hokkaido University, Sapporo, 001-0021, Japan.;Max-Planck-Institut für Kohlenforschung, 45470, Mülheim an der Ruhr, Germany. [4]
关键词 Asymmetric CatalysisMachine LearningOrganocatalysis
DOI 10.1002/anie.202218659
PMID 36688354
发布时间 2023-02-28
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Angewandte Chemie (International ed. in English)

Angewandte Chemie (International ed. in English)

2023年62卷11期

e202218659页

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