DFT-calculations of 31P NMR chemical shift of σ-donor phosphorus atoms in platinum complexes

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The scopes and limitations of the calculation approaches for estimating the 31P NMR shifts for σ-donor phosphorus atoms in platinum complexes are analyzed. It is shown that satisfactory accuracy can be obtained only within the fully relativistic formalism (mDKS) framework. Geometry optimization at the PBE0/{6-31+G(d); Pd(SDD)} level is optimal in terms of “price–quality”. The efficiency of the proposed approach is demonstrated for analyzing cis/trans-isomerism in platinum complexes.

Sobre autores

S. Kondrashova

Arbuzov Institute of Organic and Physical Chemistry, Kazan Scientific Center, Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: lsk@iopc.ru
Kazan, Russia

Sh. Latypov

Arbuzov Institute of Organic and Physical Chemistry, Kazan Scientific Center, Russian Academy of Sciences

Email: lsk@iopc.ru
Kazan, Russia

Bibliografia

  1. Konnick M.M., Bischof S.M., Yousufuddin M. et al. // J. Am. Chem. Soc. 2014. V. 136. P.10085. https://doi.org/10.1021/ja504368r
  2. De Castro F., De Luca E., Benedetti M. et al. // Coord. Chem. Rev. 2022. V. 451. P. 214276. https://doi.org/10.1016/j.ccr.2021.214276
  3. Phosphorus(III) ligands in homogeneous catalysis: design and synthesis / Kamer P.C.J., van Leeuwen P.W.N.M., eds. John Wiley & Sons, 2012.
  4. Mathey F. // Angew. Chem. Int. Ed. 2003. V. 42. P. 1578. https://doi.org/10.1002/anie.200200557
  5. Gillespie J.A., Zuidema E., van Leeuwen P.W. et al. // Phosphorus(III) ligands in homogeneous catalysis: Design and synthesis. John Wiley & Sons, 2012.
  6. Latypov S.K., Ganushevich Y., Kondrashova S. et al. // Organometallics. 2018. V. 37. P. 2348. https://doi.org/10.1021/acs.organomet.8b00319
  7. Halbert S., Copéret C., Raynaud C. et al. // J. Am. Chem. Soc. 2016. V. 138. P. 2261. https://doi.org/10.1021/jacs.5b12597
  8. Greif A.H., Hrobárik P., Kaupp M. // Chem. Eur. J. 2017. V. 23. P. 9790. https://doi.org/10.1002/chem.201700844
  9. Vícha J., Straka M., Munzarová M.L. et al. // J. Chem. Theory Comput. 2014. V. 10. P. 1489. https://doi.org/10.1021/ct400726y
  10. Bühl M., Kaupp M., Malkina O.L. et al. // J. Comput. Chem. 1999. V. 20. P. 91. https://doi.org/10.1002/(SICI)1096-987X(19990115) 20:1<91::AID-JCC10>3.0.CO;2-C
  11. Jensen F. Introduction to computational chemistry. John wiley& sons, 2017.
  12. Autschbach J. // Struct. Bond. 2004. V. 112. P. 1. https://doi.org/ 10.1007/b97936
  13. Calculation of NMR and EPR Parameters / Kaupp M., Buhl M., Malkin V. G. (ed.). Weinheim: Wiley, 2004.
  14. Semenov V.A., Krivdin L.B. // Magn. Reson. Chem. 2019. V. 58. P. 56. https://doi.org/10.1002/mrc.4922
  15. Chimichi S., Boccalini M., Matteucci A. et al. // Magn. Reson. Chem. 2010. V. 48. P. 607. https://doi.org/10.1002/mrc.2633
  16. Balandina A., Kalinin A., Mamedov V. et al. // Magn. Reson. Chem. 2005. V. 43. P. 816. https://doi.org/10.1002/mrc.1612
  17. Latypov S.K., Polyancev F.M., Yakhvarov D.G. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2015. V. 17. P. 6976. https://doi.org/10.1039/C5CP00240K
  18. Toukach F.V., Ananikov V.P. // Chem. Soc. Rev. 2013. V. 42. P. 8376. https://doi.org/10.1039/C3CS60073D
  19. Gordon C.P., Raynaud C., Andersen R.A. et al. // Acc. Chem. Res. 2019. V. 52. P. 2278. https://doi.org/10.1021/acs.accounts.9b00225
  20. Halbert S., Copéret C., Raynaud C. et al. // J. Am. Chem. Soc. 2016. V. 138. P. 2261. https://doi.org/10.1021/jacs.5b12597
  21. Pawlak T., Munzarová M.L., Pazderski L. et al. // J. Chem. Theory Comput. 2011. V. 7. P. 3909. https://doi.org/10.1021/ct200366n
  22. Vícha J., Novotný J., Straka M. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2015. V. 17. P. 24944. https://doi.org/10.1039/c5cp04214c
  23. Bagno A., Saielli G. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2011. V. 13. P. 4285. https://doi.org/10.1039/C0CP01743D
  24. Krykunov M., Ziegler T., van Lenthe E. // J. Phys. Chem. A. 2009. V. 113. P. 11495. https://doi.org/10.1021/jp901991s
  25. Vaara J., Malkina O.L., Stoll H. et al. // J. Chem. Phys. 2001. V. 114. P. 61. https://doi.org/10.1063/1.1330208
  26. Buhl M., Kaupp M., Malkina O.L. et al. // J. Comput. Chem. 1999. V. 20. P. 91. https://doi.org/10.1002/(SICI)1096-987X(19990115) 20:1<91::AID-JCC10>3.0.CO;2-C
  27. Kaupp M., Malkina O.L., Malkin V.G. // J. Chem. Phys. 1997. V. 106. P. 9201. https://doi.org/10.1063/1.474053
  28. Autschbach J., Ziegler T. // Coord. Chem. Rev. 2003. V. 238. P. 83. https://doi.org/10.1016/S0010-8545(02)00287-4
  29. Krivdin L.B. // Russ. Chem. Rev. 2021. V. 90. P. 1166. https://doi.org/10.1070/RCR4976
  30. Semenov V.A., Samultsev D.O., Rusakova I.L. et al. // J. Phys. Chem. A. 2019. V. 123. P. 4908. https://doi.org/10.1021/acs.jpca.9b02867
  31. Kondrashova S.A., Polyancev F.M., Ganushevich Y.S. et al. // Organometallics. 2021. V. 40. P. 1614. https://doi.org/10.1021/acs.organomet.1c00074
  32. Latypov S.K., Kondrashova S.A., Polyancev F.M. et al. // Organometallics. 2020. V. 39. P. 1413. https://doi.org/10.1021/acs.organomet.0c00127
  33. Payard P.-A., Perego L.A., Grimaud L. et al. // Organometallics. 2020. V. 39. P. 3121. https://doi.org/10.1021/acs.organomet.0c00309
  34. Kondrashova S.A., Latypov S.K. // Organometallics. 2023. V. 42. P. 1951. https://doi.org/10.1021/acs.organomet.3c00186
  35. Kondrashova S.A., Polyancev F.M., Latypov S.K. // Molecules. 2022. V. 27. P. 2668. https://doi.org/10.3390/molecules27092668
  36. Komorovský S., Repiský M., Malkina O.L. et al. // J. Chem. Phys. 2008. V. 128. P. 104101. https://doi.org/10.1063/1.2837472
  37. Castro Aguilera A.C., Fliegl H., Cascella M. et al. // Dalton Trans. 2019. V. 48. P. 8076. https://doi.org/10.1039/C9DT00570F
  38. Sojka M., Nečas M., Toušek J. // J. Mol. Model. 2019. V. 25. P. 1. https://doi.org/ 10.1007/s00894-019-4222-1
  39. Kohn W., Sham L.J. // Phys. Rev. 1965. V. 140. P. A1133. https://doi.org/10.1103/PhysRev.140.A1133
  40. Frisch M.J., Trucks G.W., Schlegel H.B. et al. Gaussian 16. Revision A.03. Wallingford (CT, USA): Gaussian, Inc., 2016.
  41. Adamo C., Barone V. // J. Chem. Phys. 1999. V. 110. P. 6158. https://doi.org/ 10.1063/1.478522
  42. Hehre W.J., Ditchfield R., Pople J.A. // J. Chem. Phys. 1972. V. 56. P. 2257. https://doi.org/10.1063/1.1677527
  43. Pritchard B.P., Altarawy D., Didier B. et al. // J. Chem. Inf. Model. 2019. V. 59. P. 4814. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00725
  44. Feller D. // J. Comput. Chem. 1996. V. 17. P. 1571. https://doi.org/ 10.1002/(SICI)1096-987X(199610)17: 13<1571::AID-JCC9>3.0.CO;2-P
  45. Schuchardt K.L., Didier B.T., Elsethagen T. et al. // J. Chem. Inf. Model. 2007. V. 47. P. 1045. https://doi.org/10.1021/ci600510j
  46. Hansen A.E., Bouman T.D. // J. Chem. Phys. 1985. V. 82. P. 5035. https://doi.org/ 10.1063/1.448625
  47. Malkin V.G., Malkina O.L., Reviakine R. et al. MAG-ReSpect. Version 5.1.0, 2019.
  48. Dyall K.G. // Theor. Chem. Acc. 2004. V. 112. P. 403. https://doi.org/10.1007/s00214-004-0607-y
  49. Krivdin L.B. // Magn. Reson. Chem. 2022. V. 60. P. 733. https://doi.org/10.1002/mrc.5260
  50. Carvalho J., Paschoal D., Fonseca Guerra C. et al. // Chem. Phys. Lett. 2020. V. 745. P. 137279. https://doi.org/10.1016/j.cplett.2020.137279
  51. Silva J.H.C., Dos Santos H.F., Paschoal D.F.S. // Magnetochemistry. 2021. V. 7. P. 148. https://doi.org/10.3390/magnetochemistry7110148
  52. Paschoal D., Guerra C.F., de Oliveira M.A.L. et al. // J. Comput. Chem. 2016. V. 37. P. 2360. https://doi.org/10.1002/jcc.24461
  53. Tsipis A.C., Karapetsas I.N. // Dalton Trans. 2014. V. 43. P. 5409. https://doi.org/10.1039/C3DT53594K
  54. Wicht D.K., Paisner S.N., Lew B.M. et al. // Organometallics. 1998. V. 17. P. 652. https://doi.org/10.1021/om9708891
  55. Mukhopadhyay S., Lasri J., Guedes da Silva M.F.C. et al. // Polyhedron. 2008. V. 27. P. 2883. https://doi.org/10.1016/j.poly.2008.06.031
  56. Jia Y.-X., Yang X.-Y., Tay W.S. et al. // Dalton Trans. 2016. V. 45. P. 2095. https://doi.org/10.1039/C5DT02049B
  57. Crumpton-Bregel D.M., Goldberg K.I. // J. Am. Chem. Soc. 2003. V. 125. P. 9442. https://doi.org/10.1021/ja029140u
  58. Colebatch A.L., Cade I.A., Hill A.F. et al. // Organometallics. 2013. V. 32. P. 4766. https://doi.org/10.1021/om400406s
  59. Muenzner J.K., Rehm T., Biersack B. et al. // J. Med. Chem. 2015. V. 58. P. 6283. https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.5b00896
  60. Fuertes S., Chueca A.J., Sicilia V. et al. // Inorg. Chem. 2015. V. 54. P. 9885. https://doi.org/10.1021/acs.inorgchem.5b01655
  61. Kim Y.J., Park J.I., Lee S.C. et al. // Organometallics. 1999. V. 18. P. 1349. https://doi.org/ 10.1021/om980939h
  62. Bennett M.A., Bhargava S.K., Keniry M.A. et al. // Organometallics. 2008. V. 27. P. 5361. https://doi.org/10.1021/om8004806

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».