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JR-122 | 53973-08-3

中文名称
——
中文别名
——
英文名称
JR-122
英文别名
(3-nitro-benzylidenamino)-guanidine; hydrochloride;(3-Nitro-benzylidenamino)-guanidin; Hydrochlorid;2-[(3-nitrophenyl)methylideneamino]guanidine;hydrochloride
JR-122化学式
CAS
53973-08-3
化学式
C8H9N5O2*ClH
mdl
——
分子量
243.653
InChiKey
FGMOTLLDQDQWIH-UHFFFAOYSA-N
BEILSTEIN
——
EINECS
——
  • 物化性质
  • 计算性质
  • ADMET
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  • 制备方法与用途
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  • 反应信息
  • 文献信息
  • 表征谱图
  • 同类化合物
  • 相关功能分类
  • 相关结构分类

计算性质

  • 辛醇/水分配系数(LogP):
    0.83
  • 重原子数:
    16.0
  • 可旋转键数:
    3.0
  • 环数:
    1.0
  • sp3杂化的碳原子比例:
    0.0
  • 拓扑面积:
    117.4
  • 氢给体数:
    3.0
  • 氢受体数:
    4.0

反应信息

  • 作为反应物:
    描述:
    JR-122 在 lead(IV) tetraacetate 、 溶剂黄146 作用下, 以 乙醇乙腈 为溶剂, 反应 6.0h, 生成 1,3-dimethyl-5-[6-nitro-2-(3-nitrophenyl)-4,7-dihydro[1,2,4]triazolo[1,5-a]pyrimidin-7-yl]pyrimidine-2,4,6(1H,3H,5H)-trione
    参考文献:
    名称:
    硝基取代的 2-芳基-[1,2,4]三唑并[1,5-a]嗪与 C-亲核试剂的反应
    摘要:
    开发了基于芳香醛相应硝基嘧啶基腙的氧化环化合成硝基取代的[1,2,4]三唑并[1,5-a]嘧啶。 2-芳基-6-硝基-[1,2,4]三唑并[1,5-a]嘧啶及其结构类似物(2-芳基-6,8-二硝基-[1,2,4]三唑)的反应研究了[1,5-a]吡啶)与不同的C-亲核试剂。在温和的无碱条件下对吡啶和嘧啶环进行亲核加成,得到新的稳定的1.5-二氢-[1,2,4]三唑并[1,5-a]-吡啶和1.5-二氢-[1,2, 4]三唑并[1,5-a]嘧啶的收率高达94%。
    DOI:
    10.1007/s11172-024-4251-5
  • 作为产物:
    参考文献:
    名称:
    Improving the inhibitory activity of arylidenaminoguanidine compounds at the N-methyl-d-aspartate receptor complex from a recursive computational-experimental structure–activity relationship study
    摘要:
    Using a combination of both the partial least squares (PLS) and back-propagation artificial neural network (ANN) pattern recognition methods, several models have been developed to predict the activity of a series of arylidenaminoguanidine analogs as inhibitory modulators of the N-methyl-D-aspartate receptor complex. This was done by correlating structural and physicochemical descriptors obtained from computation software with the experimentally observed [H-3]MK-801 displacement ability of a small library of synthesized and in vitro screened arylidenaminoguanidines. Results for the generated PLS model were r(2) = 0.814, rmsd = 0.208, r(CV)(2) = 0.714, loormsd = 0.261. The ANN model was created utilizing the eleven descriptors from the PLS model for comparison. The quality of the ANN model (r(2)=0.828, rmsd = 0.200, r(CV)(2) = 0.721, loormsd = 0.257) is similar to the PLS model, and indicates that the feature between the inputs and the output is majorly linear. These computational models were able to predict inhibition of the NMDA receptor complex by this series of compounds in silico, affording a predictive structure-based 'pre-screening' paradigm for the arylideneaminoguanidine analogs. (C) 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.
    DOI:
    10.1016/j.bmc.2013.01.051
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