加快发现多种催化剂协同作用的秘密

协同催化是指多个催化单元协同作用，它是多种在合成和机理上具有重要意义的有机反应的基础1–4。尽管其在新反应体系中具有潜在应用价值，但协同催化剂的发现方法一直有限，通常依赖于偶然发现或单一催化剂反应性的先验知识1,5。系统性寻找未预料到的催化剂协同作用类型必须应对巨大的组合复杂性，因此尚未开展6–10。在此，我们描述一种受分组测试11启发的 pooling–deconvolution 算法，该算法能以低实验成本识别协同催化行为，同时考虑催化剂候选物之间的潜在抑制效应。该工作流程首先在模拟的协同作用数据上得到验证，然后通过实验识别出有机催化剂之间在对映选择性氧杂环丁烷开环反应中已报道的协同作用。随后，该工作流程被应用于钯催化的脱羰交叉偶联反应的发现中，成功识别出若干配体对，它们能以远低于先前报道的单一配体体系的催化剂负载量和温度促进目标转化。