2-(5-amino-pyrazol-1-yl)-3-phenoxy-2-propan-2-ol | 476006-26-5

• 分子结构分类: 有机化合物 - 苯类化合物 - 苯酚醚
• 英文名称: 2-(5-amino-pyrazol-1-yl)-3-phenoxy-2-propan-2-ol
• 英文别名: 1-(5-Aminopyrazol-1-yl)-3-phenoxypropan-2-ol
• CAS: 476006-26-5
• 化学式: C₁₂H₁₅N₃O₂
• 分子量: 233.27
• InChiKey: ASJQMUPWFCGWPK-UHFFFAOYSA-N

计算性质

• 辛醇/水分配系数(LogP)：
  0.9
• 重原子数：
  17
• 可旋转键数：
  5
• 环数：
  2.0
• sp3杂化的碳原子比例：
  0.25
• 拓扑面积：
  73.3
• 氢给体数：
  2
• 氢受体数：
  4

反应信息

• 作为反应物：
  描述：

  2-(5-amino-pyrazol-1-yl)-3-phenoxy-2-propan-2-ol 在 三氯氧磷 作用下， 生成 4-chloro-1-(2-chloro-3-phenoxy-propyl)-1H-pyrazolo[3,4-b]pyridine-5-carboxylic acid ethyl ester
  参考文献：
  名称：

  合成，分子模型研究和选择性A（1）受体拮抗剂的药理活性。

  摘要：

  我们提出了一个组合的计算研究，旨在确定不同类别的化合物对A（1）腺苷受体（AR）表现出拮抗活性所需的三维结构性质。特别是，一种结合了药效基团定位，分子比对和假受体生成的方法被用于推论从文献中获得的一组A（1）AR拮抗剂与推定的A（1）受体模型之间的相互作用途径的假设。药效基团模型包含七个功能部件，代表了N（6）-C8模型的改进，该模型通常被报告为A（1）AR激动剂和拮抗剂的最可能的药效基团模型。它被用来建立一个假受体模型，该模型能够合理化结构特性与生物学数据以及外部生物学数据之间的关系。训练集。实际上，为了进一步评估其统计意义和预测能力，使用了伪受体来预测与构成测试集的化合物相关的结合自由能。虽然这些分子的一部分也来自文献，但其余的化合物是由我们的研究小组设计和合成的。测试了所有新化合物对A（1），A（2a）和A（3）AR的亲和力，显示出有趣的拮抗活性和A（1）选择性。其余的化合物由我们的

  DOI：

  10.1021/jm0209580
• 作为产物：
  描述：

  N-(2-hydroxy-3-phenoxypropyl)hydrazine 在 sodium hydroxide 作用下， 以 乙醇 、 甲苯 为溶剂， 生成 2-(5-amino-pyrazol-1-yl)-3-phenoxy-2-propan-2-ol
  参考文献：
  名称：

  合成，分子模型研究和选择性A（1）受体拮抗剂的药理活性。

  摘要：

  我们提出了一个组合的计算研究，旨在确定不同类别的化合物对A（1）腺苷受体（AR）表现出拮抗活性所需的三维结构性质。特别是，一种结合了药效基团定位，分子比对和假受体生成的方法被用于推论从文献中获得的一组A（1）AR拮抗剂与推定的A（1）受体模型之间的相互作用途径的假设。药效基团模型包含七个功能部件，代表了N（6）-C8模型的改进，该模型通常被报告为A（1）AR激动剂和拮抗剂的最可能的药效基团模型。它被用来建立一个假受体模型，该模型能够合理化结构特性与生物学数据以及外部生物学数据之间的关系。训练集。实际上，为了进一步评估其统计意义和预测能力，使用了伪受体来预测与构成测试集的化合物相关的结合自由能。虽然这些分子的一部分也来自文献，但其余的化合物是由我们的研究小组设计和合成的。测试了所有新化合物对A（1），A（2a）和A（3）AR的亲和力，显示出有趣的拮抗活性和A（1）选择性。其余的化合物由我们的

  DOI：

  10.1021/jm0209580

文献信息

• Synthesis, Molecular Modeling Studies, and Pharmacological Activity of Selective A₁ Receptor Antagonists
  作者：Francesco Bondavalli、Maurizio Botta、Olga Bruno、Andrea Ciacci、Federico Corelli、Paola Fossa、Antonio Lucacchini、Fabrizio Manetti、Claudia Martini、Giulia Menozzi、Luisa Mosti、Angelo Ranise、Silvia Schenone、Andrea Tafi、Maria Letizia Trincavelli

  DOI：10.1021/jm0209580

  日期：2002.10.1

  taken from the literature and a model of the putative A(1) receptor. The pharmacophore model consists of seven features and represents an improvement of the N(6)-C8 model, generally reported as the most probable pharmacophore model for A(1) AR agonists and antagonists. It was used to build up a pseudoreceptor model able to rationalize the relationships between structural properties and biological data

  我们提出了一个组合的计算研究，旨在确定不同类别的化合物对A（1）腺苷受体（AR）表现出拮抗活性所需的三维结构性质。特别是，一种结合了药效基团定位，分子比对和假受体生成的方法被用于推论从文献中获得的一组A（1）AR拮抗剂与推定的A（1）受体模型之间的相互作用途径的假设。药效基团模型包含七个功能部件，代表了N（6）-C8模型的改进，该模型通常被报告为A（1）AR激动剂和拮抗剂的最可能的药效基团模型。它被用来建立一个假受体模型，该模型能够合理化结构特性与生物学数据以及外部生物学数据之间的关系。训练集。实际上，为了进一步评估其统计意义和预测能力，使用了伪受体来预测与构成测试集的化合物相关的结合自由能。虽然这些分子的一部分也来自文献，但其余的化合物是由我们的研究小组设计和合成的。测试了所有新化合物对A（1），A（2a）和A（3）AR的亲和力，显示出有趣的拮抗活性和A（1）选择性。其余的化合物由我们的