4-乙基-1-(2-哌啶-4-基乙基)哌啶 | 1000958-55-3

• 分子结构分类: 有机化合物 - 有机杂环化合物 - 哌啶类
• 中文名称: 4-乙基-1-(2-哌啶-4-基乙基)哌啶
• 英文名称: 4-ethyl-1-(2-(piperidin-4-yl)ethyl)piperidine
• 英文别名: 4-Ethyl-1-(2-piperidin-4-ylethyl)piperidine
• CAS: 1000958-55-3
• 化学式: C₁₄H₂₈N₂
• mdl: MFCD09837354
• 分子量: 224.39
• InChiKey: QBNLOYSRYBLXQT-UHFFFAOYSA-N

物化性质

• 沸点：
  295.8±8.0 °C(Predicted)
• 密度：
  0.893±0.06 g/cm3(Predicted)

计算性质

• 辛醇/水分配系数(LogP)：
  2.8
• 重原子数：
  16
• 可旋转键数：
  4
• 环数：
  2.0
• sp3杂化的碳原子比例：
  1.0
• 拓扑面积：
  15.3
• 氢给体数：
  1
• 氢受体数：
  2

安全信息

• 海关编码：
  2933399090

反应信息

• 作为反应物：
  描述：

  甲酸 、 4-乙基-1-(2-哌啶-4-基乙基)哌啶 、 6-溴-2-四氢萘酮 在 sodium triacetoxyborohydride 作用下， 以 1,2-二氯乙烷 、 水 、 乙腈 为溶剂， 反应 0.33h， 以51%的产率得到1-(6-bromo-1,2,3,4-tetrahydronaphthalen-2-yl)-4-(2-(4-ethylpiperidin-1-yl)ethyl)piperidine formic acid salt
  参考文献：
  名称：

  基于自适应片段优先的多目标分子从头设计

  摘要：

  我们介绍了一种计算分子从头设计方法的开发和应用，该方法用于获得具有所需的靶标和靶标结合的生物活性化合物。该方法将自然启发性的蚁群优化概念转化为组合的构建基块选择。依靠公开可用的结构活性数据，我们为640种人类用药目标开发了一种预测性定量多药理学模型。通过还原胺化反应作为优先反应的例子，我们获得了新颖的亚型选择性和多靶点调节多巴胺D 4。拮抗剂，以及对sigma-1受体具有选择性的配体，并具有精确预测的亲和力。所获得的命中物的纳摩尔浓度，其高的配体效率以及90％的总体成功率表明，这种基于配体的计算机辅助分子设计方法可以指导针对靶标的组合化学。

  DOI：

  10.1002/anie.201310864

文献信息

• Multi-Objective Molecular De Novo Design by Adaptive Fragment Prioritization
  作者：Michael Reutlinger、Tiago Rodrigues、Petra Schneider、Gisbert Schneider

  DOI：10.1002/anie.201310864

  日期：2014.4.14

  We present the development and application of a computational molecular de novo design method for obtaining bioactive compounds with desired on‐ and off‐target binding. The approach translates the nature‐inspired concept of ant colony optimization to combinatorial building block selection. By relying on publicly available structure–activity data, we developed a predictive quantitative polypharmacology

  我们介绍了一种计算分子从头设计方法的开发和应用，该方法用于获得具有所需的靶标和靶标结合的生物活性化合物。该方法将自然启发性的蚁群优化概念转化为组合的构建基块选择。依靠公开可用的结构活性数据，我们为640种人类用药目标开发了一种预测性定量多药理学模型。通过还原胺化反应作为优先反应的例子，我们获得了新颖的亚型选择性和多靶点调节多巴胺D 4。拮抗剂，以及对sigma-1受体具有选择性的配体，并具有精确预测的亲和力。所获得的命中物的纳摩尔浓度，其高的配体效率以及90％的总体成功率表明，这种基于配体的计算机辅助分子设计方法可以指导针对靶标的组合化学。