Oxodiperoxomolybdenum catalyzed olefin epoxidation: the role of Ionic Liquids

Ionic Liquids (ILs) constituted by organic cations and inorganic anions are particular salts with a melting point below 100°C. Their physical properties such as melting point and solubility can be tuned by altering the combination of their anions and cations. In the last years the interest in ILs has been centered mostly on their possible use as “green” alternatives to the traditional volatile organic solvents (VOCs) thanks to their low vapour pressure and the efficient ability in catalyst immobilization. In this regard, the subject of the present thesis is the study of the oxodiperoxomolybdenum catalyzed epoxidation of olefins in ILs media with hydrogen peroxide as the oxidant. In particular N-functionalized imidazolium salts, such as 1-(2-t-Butoxycarbonylamino-ethyl)-3-methylimidazolium (1), were synthesized with different counterions [I]-, [PF6]-, [NO3]-, [NTf2]- and [ClO4]– and tested as reaction solvents. The counterion exchange with [Cl]-, [NTf2]- and [NO3]- was also performed in unfuctionalized imidazolium salts such as 3-butyl-1-methylimidazol-3-ium (3). All the prepared ILs were tested in catalytic epoxidation of olefins exploiting oxodiperoxomolybdenum complexes [MoO(O2)2(C4H6N2)2] (4) and [MoO(O2)2(C5H8N2)2] (5) as catalysts. The IL 3[NTf2] and the catalysts 5 give rise to the best results leading to the selective formation of the epoxide of cis-cyclooctene avoiding hydrolysis side reaction. A preliminary study on the synthesis of novel NHC oxodiperoxomolybdenum complexes starting from imidazolium salts was also developed.

Una base dati per il knowledge discovery in genetica medica

L'innovazione delle tecnologie di sequenziamento negli ultimi anni ha reso possibile la catalogazione delle varianti genetiche nei campioni umani, portando nuove scoperte e comprensioni nella ricerca medica, farmaceutica, dell'evoluzione e negli studi sulla popolazione. La quantità di sequenze prodotta è molto cospicua, e per giungere all'identificazione delle varianti sono necessari diversi stadi di elaborazione delle informazioni genetiche in cui, ad ogni passo, vengono generate ulteriori informazioni. Insieme a questa immensa accumulazione di dati, è nata la necessità da parte della comunità scientifica di organizzare i dati in repository, dapprima solo per condividere i risultati delle ricerche, poi per permettere studi statistici direttamente sui dati genetici. Gli studi su larga scala coinvolgono quantità di dati nell'ordine dei petabyte, il cui mantenimento continua a rappresentare una sfida per le infrastrutture. Per la varietà e la quantità di dati prodotti, i database giocano un ruolo di primaria importanza in questa sfida. Modelli e organizzazione dei dati in questo campo possono fare la differenza non soltanto per la scalabilità, ma anche e soprattutto per la predisposizione al data mining. Infatti, la memorizzazione di questi dati in file con formati quasi-standard, la dimensione di questi file, e i requisiti computazionali richiesti, rendono difficile la scrittura di software di analisi efficienti e scoraggiano studi su larga scala e su dati eterogenei. Prima di progettare il database si è perciò studiata l’evoluzione, negli ultimi vent’anni, dei formati quasi-standard per i flat file biologici, contenenti metadati eterogenei e sequenze nucleotidiche vere e proprie, con record privi di relazioni strutturali. Recentemente questa evoluzione è culminata nell’utilizzo dello standard XML, ma i flat file delimitati continuano a essere gli standard più supportati da tools e piattaforme online. È seguita poi un’analisi dell’organizzazione interna dei dati per i database biologici pubblici. Queste basi di dati contengono geni, varianti genetiche, strutture proteiche, ontologie fenotipiche, relazioni tra malattie e geni, relazioni tra farmaci e geni. Tra i database pubblici studiati rientrano OMIM, Entrez, KEGG, UniProt, GO. L'obiettivo principale nello studio e nella modellazione del database genetico è stato quello di strutturare i dati in modo da integrare insieme i dati eterogenei prodotti e rendere computazionalmente possibili i processi di data mining. La scelta di tecnologia Hadoop/MapReduce risulta in questo caso particolarmente incisiva, per la scalabilità garantita e per l’efficienza nelle analisi statistiche più complesse e parallele, come quelle riguardanti le varianti alleliche multi-locus.