(1S,2R)-cis-N-(2-hydroxy-1-indanyl)-N'-(3-ethoxypropenoyl)urea | 1227364-81-9

• 分子结构分类: 有机化合物 - 苯类化合物 - 茚满类
• 英文名称: (1S,2R)-cis-N-(2-hydroxy-1-indanyl)-N'-(3-ethoxypropenoyl)urea
• CAS: 1227364-81-9
• 化学式: C₁₅H₁₈N₂O₄
• 分子量: 290.319
• InChiKey: WTFOBOQMOSRXDQ-OCCSQVGLSA-N

计算性质

• 辛醇/水分配系数(LogP)：
  1.02
• 重原子数：
  21.0
• 可旋转键数：
  4.0
• 环数：
  2.0
• sp3杂化的碳原子比例：
  0.33
• 拓扑面积：
  87.66
• 氢给体数：
  3.0
• 氢受体数：
  4.0

反应信息

• 作为反应物：
  描述：

  (1S,2R)-cis-N-(2-hydroxy-1-indanyl)-N'-(3-ethoxypropenoyl)urea 在 硫酸 作用下， 以 1,4-二氧六环 、 水 为溶剂， 反应 0.5h， 以89%的产率得到(1S,2R)-cis-1-(2-hydroxy-1-indanyl)-1,2,3,4-tetrahydropyrimidine-2,4-dione
  参考文献：
  名称：

  新型碳环核苷的抗肿瘤活性的设计，合成和评估。

  摘要：

  癌症是85岁以下男女死亡的主要原因。每年，有数百万人被诊断出患有癌症。但是，寻找新药是一项复杂，昂贵且非常耗时的任务。在过去的十年中，癌症研究界已开始解决计算机模拟建模方法，例如定量结构-活性关系（QSAR），作为靶向潜在抗癌药物的重要替代工具。通过在我们的实验室或其他地方合成的大量核苷数据集的汇编，并在相同的实验条件下在单细胞毒性测定中进行了测试，我们认识到了独特的机会来尝试建立预测性QSAR模型。从该数据集的一部分构建的2D分类模型的早期工作非常令人鼓舞。在这里，我们报告对分类模型的进一步详细评估，以标记源自各种3D分子表示形式的潜在抗癌活性。获得了将抗癌化合物与非活性化合物区分开的定量3D模型模型，该模型可以在如此庞大而多样的数据集中正确分类82％的化合物，其中只有5％的错误非活性成分和11％的错误活性成分。通过预先将其分类为活性/非活性抗癌化合物，可将此处开发的模型用于选择和设计一

  DOI：

  10.1002/minf.200900033
• 作为产物：
  描述：

  3-乙氧基丙烯酰氯 以 N,N-二甲基甲酰胺 、 苯 为溶剂， 反应 15.5h， 生成 (1S,2R)-cis-N-(2-hydroxy-1-indanyl)-N'-(3-ethoxypropenoyl)urea
  参考文献：
  名称：

  新型碳环核苷的抗肿瘤活性的设计，合成和评估。

  摘要：

  癌症是85岁以下男女死亡的主要原因。每年，有数百万人被诊断出患有癌症。但是，寻找新药是一项复杂，昂贵且非常耗时的任务。在过去的十年中，癌症研究界已开始解决计算机模拟建模方法，例如定量结构-活性关系（QSAR），作为靶向潜在抗癌药物的重要替代工具。通过在我们的实验室或其他地方合成的大量核苷数据集的汇编，并在相同的实验条件下在单细胞毒性测定中进行了测试，我们认识到了独特的机会来尝试建立预测性QSAR模型。从该数据集的一部分构建的2D分类模型的早期工作非常令人鼓舞。在这里，我们报告对分类模型的进一步详细评估，以标记源自各种3D分子表示形式的潜在抗癌活性。获得了将抗癌化合物与非活性化合物区分开的定量3D模型模型，该模型可以在如此庞大而多样的数据集中正确分类82％的化合物，其中只有5％的错误非活性成分和11％的错误活性成分。通过预先将其分类为活性/非活性抗癌化合物，可将此处开发的模型用于选择和设计一

  DOI：

  10.1002/minf.200900033