1-(19-methylphenyl)-7,8-(11,12-methylenedioxyphenyl)-6‑methyl-3,4,6,7-tetrahydronaphthalene-2,5-dicarboxyimide | 18479-80-6

• 分子结构分类: 有机化合物 - 有机杂环化合物 - 吡咯烷类
• 英文名称: 1-(19-methylphenyl)-7,8-(11,12-methylenedioxyphenyl)-6‑methyl-3,4,6,7-tetrahydronaphthalene-2,5-dicarboxyimide
• 英文别名: 4-methyl-2-p-tolyl-3a,4,5,10b-tetrahydro-[1,3]dioxolo[4',5':4,5]benzo[1,2-e]isoindole-1,3-dione；N-p-Methylphenyl-6,7-methylendioxy-3-methyl-1,2,3,4-tetrahydronaphthalin-1,2-dicarboximid
• CAS: 18479-80-6
• 化学式: C₂₁H₁₉NO₄
• 分子量: 349.386
• InChiKey: REGXZBJQUJMCII-UHFFFAOYSA-N

计算性质

• 辛醇/水分配系数(LogP)：
  3.19
• 重原子数：
  26.0
• 可旋转键数：
  1.0
• 环数：
  5.0
• sp3杂化的碳原子比例：
  0.33
• 拓扑面积：
  55.84
• 氢给体数：
  0.0
• 氢受体数：
  4.0

反应信息

• 作为产物：
  描述：

  异黄樟素 在 溶剂黄146 作用下， 以 邻二甲苯 为溶剂， 反应 7.0h， 生成 1-(19-methylphenyl)-7,8-(11,12-methylenedioxyphenyl)-6‑methyl-3,4,6,7-tetrahydronaphthalene-2,5-dicarboxyimide
  参考文献：
  名称：

  合成自黄樟脑的新酰亚胺的合成，计算机模拟研究，理论立体化学阐明和抗真菌活性

  摘要：

  合成了十个衍生自黄樟脑的酰亚胺，即4a-4j，并通过红外（IR）光谱，H和C核磁共振（NMR）光谱以及高分辨率质谱（HRMS）分析对它们的结构进行了全面表征。在研究的十个酰亚胺中，八个是新的。在计算机研究中评估了这些化合物，并显示出对各种念珠菌和隐球菌的强至中等的抗真菌活性。尤其是，化合物4b，4c和4h表现出很强的抗真菌活性，最小抑菌浓度（MIC）在0.17-0.73μmolmL之间。对于所有测试菌株，化合物4j在MIC 1.28μmolmL下均表现出抗真菌活性。在对利宾斯基五定律参数的计算机研究中，这些化合物是潜在的新药候选物。可以通过这些参数评估预测的口服生物利用度。此外，一项计算研究有助于确定化合物4j的立体化学，其中合成的混合物由两种立体异构体4j（1）（SRR）和4j（2）（RSS）组成。

  DOI：

  10.21577/0103-5053.20200110

文献信息

• Synthesis of New Cyclic Imides Derived From Safrole, Structure- and Ligand-based Approaches to Evaluate Potential New Multitarget Agents Against Species of Leishmania
  作者：José A. de Sousa Luis、Normando A. da Silva Costa、Cristiane C.S. Luis、Bruno F. Lira、Petrônio F. Athayde-Filho、Tatjana K. de Souza Lima、Juliana da Câmara Rocha、Luciana Scotti、Marcus T. Scotti

  DOI：10.2174/1573406415666190430144950

  日期：2020.1.16

  database with 33 cyclic imides and evaluated their potential anti- Leishmanial activity (L. amazonensis and L. donovani) through ligand- and structure-based virtual screening. A diverse set selected from ChEMBL databanks of 818 structures (L. donovani) and 722 structures (L. amazonensis), with tested anti-Leishmanial activity against promastigotes forms, were classified according to pIC50 values to generate

  背景：利什曼病是一种没有得到充分治疗的被忽视的疾病。它影响着全世界约一千二百万人，被世界卫生组织列为被忽视的疾病。在这种情况下，应该刺激获得新的，活性更高和毒性较小的药物的策略。天然产物的来源与合成和化学信息学方法相结合是用于获得最有可能有效对抗特定疾病的分子的策略。近年来，计算机辅助药物设计已成为制药行业和学术界必不可少的工具，并已被用于药物设计过程的各个阶段。 目标：执行基于结构和配体的方法，使用我们实验室中可用的材料合成和表征某些化合物，以验证该方法的效率。 方法：我们创建了一个包含33个环酰亚胺的数据库，并通过基于配体和结构的虚拟筛选评估了其潜在的抗Leishmanial活性（L. amazonensis和L. donovani）。根据pIC50值对从818个结构（donovani豆）和722个结构（amazonensis）的ChEMBL数据库中选择的多样化集合进行测试，该混合物具