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2-bromo-N-(4-heptanoyl-2,6-dimethylphenyl)acetamide | 1196454-09-7

中文名称
——
中文别名
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英文名称
2-bromo-N-(4-heptanoyl-2,6-dimethylphenyl)acetamide
英文别名
——
2-bromo-N-(4-heptanoyl-2,6-dimethylphenyl)acetamide化学式
CAS
1196454-09-7
化学式
C17H24BrNO2
mdl
——
分子量
354.287
InChiKey
MAJVMECVUICLBS-UHFFFAOYSA-N
BEILSTEIN
——
EINECS
——
  • 物化性质
  • 计算性质
  • ADMET
  • 安全信息
  • SDS
  • 制备方法与用途
  • 上下游信息
  • 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

物化性质

  • 沸点:
    470.5±45.0 °C(predicted)
  • 密度:
    1.254±0.06 g/cm3(Temp: 20 °C; Press: 760 Torr)(predicted)

计算性质

  • 辛醇/水分配系数(LogP):
    4.79
  • 重原子数:
    21.0
  • 可旋转键数:
    8.0
  • 环数:
    1.0
  • sp3杂化的碳原子比例:
    0.53
  • 拓扑面积:
    46.17
  • 氢给体数:
    1.0
  • 氢受体数:
    2.0

上下游信息

  • 上游原料
    中文名称 英文名称 CAS号 化学式 分子量
  • 下游产品
    中文名称 英文名称 CAS号 化学式 分子量

反应信息

  • 作为反应物:
    描述:
    2-bromo-N-(4-heptanoyl-2,6-dimethylphenyl)acetamide二乙胺碳酸氢钠 、 potassium iodide 作用下, 以 甲醇 为溶剂, 反应 4.0h, 以82%的产率得到2-(diethylamino)-N-(4-heptanoyl-2,6-dimethylphenyl)acetamide
    参考文献:
    名称:
    基于配体的苯妥英-利多卡因药效团新型钠通道阻滞剂的设计和合成。
    摘要:
    电压门控钠通道仍然是开发新型阻滞剂的丰富领域。在这项研究中,我们使用比较分子场分析 (CoMFA),一种基于配体的设计策略,生成基于局部麻醉剂、乙内酰脲和 α-羟基苯酰胺的 3D 模型,以阐明其在神经元钠通道中的结合位点的 SAR。通过偏最小二乘法 (PLS) 分析体外钠通道结合活性(表示为 pIC(50))和 CoMFA 描述符列的相关性生成最终非交叉验证模型,训练集 q(2)=0.926。CoMFA 立体和静电图描述了本质上主要是疏水性的结合位点。然后使用该模型来设计和预测一系列新型钠通道阻滞剂,这些阻滞剂利用苯妥英、羟基酰胺、和局部麻醉剂利多卡因。合成和评价这些化合物抑制 [(3) H]-batrachotoxin 的能力表明这些化合物具有有效的钠通道阻滞作用。此外,CoMFA 模型能够准确预测这些化合物与神经元钠通道的结合。化合物 37 的合成和随后的钠通道评估(预测 IC(50)=7
    DOI:
    10.1016/j.bmc.2008.10.031
  • 作为产物:
    描述:
    1-(4-Amino-3,5-dimethylphenyl)heptan-1-one溴乙酰溴4-二甲氨基吡啶 作用下, 以 四氢呋喃 为溶剂, 以69%的产率得到2-bromo-N-(4-heptanoyl-2,6-dimethylphenyl)acetamide
    参考文献:
    名称:
    基于配体的苯妥英-利多卡因药效团新型钠通道阻滞剂的设计和合成。
    摘要:
    电压门控钠通道仍然是开发新型阻滞剂的丰富领域。在这项研究中,我们使用比较分子场分析 (CoMFA),一种基于配体的设计策略,生成基于局部麻醉剂、乙内酰脲和 α-羟基苯酰胺的 3D 模型,以阐明其在神经元钠通道中的结合位点的 SAR。通过偏最小二乘法 (PLS) 分析体外钠通道结合活性(表示为 pIC(50))和 CoMFA 描述符列的相关性生成最终非交叉验证模型,训练集 q(2)=0.926。CoMFA 立体和静电图描述了本质上主要是疏水性的结合位点。然后使用该模型来设计和预测一系列新型钠通道阻滞剂,这些阻滞剂利用苯妥英、羟基酰胺、和局部麻醉剂利多卡因。合成和评价这些化合物抑制 [(3) H]-batrachotoxin 的能力表明这些化合物具有有效的钠通道阻滞作用。此外,CoMFA 模型能够准确预测这些化合物与神经元钠通道的结合。化合物 37 的合成和随后的钠通道评估(预测 IC(50)=7
    DOI:
    10.1016/j.bmc.2008.10.031
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