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Predictive Computational Modelling for the Rational Design of Divergent Nickel Catalysis

Description du projet

Un cadre de calcul pour la conception avancée de ligands de nickel

La synthèse chimique avec catalyseurs au nickel repose sur un criblage lent et empirique, car les scientifiques ne comprennent pas pleinement comment des composants spécifiques, appelés ligands, régissent les résultats des réactions. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet PCoM-RaDeDiNiCa se propose de transformer cette conjecture empirique en une science prédictive. En combinant des simulations informatiques avancées et l’apprentissage automatique, le projet va créer un cadre numérique qui permettra de cartographier les mécanismes fondamentaux des réactions chimiques complexes. Ses principaux objectifs seront comprendre comment les catalyseurs contrôlent la sélectivité des produits et développer des outils pour la conception rationnelle de nouveaux ligands. Le projet pourrait établir un nouveau paradigme, fournissant aux chercheurs les principes nécessaires pour accélérer des processus catalytiques performants et durables.

Objectif

"DiNiCa (Divergent Nickel Catalysis) represents a major frontier in chemical synthesis, offering the potential to generate multiple, distinct products from identical starting materials simply by changing the ancillary ligand on a Nickel catalyst. While experimentally powerful, this approach is severely limited by a lack of fundamental mechanistic understanding, forcing catalyst development to rely on empirical, trial-and-error screening. The central knowledge gap is the unelucidated electronic role of the directing ligand, many of which are ""non-innocent"", in controlling reaction selectivity.
The PCoM-RaDeDiNiCa (Predictive Computational Modelling for the Rational Design of Divergent Nickel Catalysis) project will address this challenge by employing a state-of-the-art, multi-scale computational workflow that integrates deep mechanistic investigation with data-driven machine learning (ML). This project will deliver the first comprehensive theoretical investigation into the origins of selectivity in DiNiCa, combined with a novel predictive framework. By integrating Density Functional Theory (DFT) with advanced multireference methods and machine learning, we will construct a robust and predictive mechanistic model.
The primary objectives are: 1) to elucidate the complete catalytic cycle and origin of regioselectivity for a key C-C coupling reaction; 2) to unravel the mechanistic basis of enantioselectivity in a challenging hydroamination reaction; and 3) to develop a predictive machine learning model for catalyst selectivity and apply it to the rational in silico design of new, high-performance ligands.
By transforming the understanding of these systems from an empirical art to a predictive science, PCoM-RaDeDiNiCa will establish a new paradigm of rational catalyst design. The outcomes will provide the experimental community with a powerful predictive tool and design principles, accelerating the development of more efficient and sustainable catalytic processes with"

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinateur

THE UNIVERSITY COURT OF THE UNIVERSITY OF ST ANDREWS
Contribution nette de l'UE
€ 260 347,92
Adresse
NORTH STREET 66 COLLEGE GATE
KY16 9AJ ST ANDREWS
Royaume-Uni
Région
Scotland Eastern Scotland Clackmannanshire and Fife
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée