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2-(2-(2-bromothiophen-3-yl)ethyl)-4,5-dihydro-4,4-dimethyloxazole | 211181-62-3

中文名称
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中文别名
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英文名称
2-(2-(2-bromothiophen-3-yl)ethyl)-4,5-dihydro-4,4-dimethyloxazole
英文别名
——
2-(2-(2-bromothiophen-3-yl)ethyl)-4,5-dihydro-4,4-dimethyloxazole化学式
CAS
211181-62-3
化学式
C11H14BrNOS
mdl
——
分子量
288.208
InChiKey
INFVYXODGAFBGP-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
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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):
    3.65
  • 重原子数:
    15.0
  • 可旋转键数:
    3.0
  • 环数:
    2.0
  • sp3杂化的碳原子比例:
    0.55
  • 拓扑面积:
    21.59
  • 氢给体数:
    0.0
  • 氢受体数:
    3.0

反应信息

  • 作为反应物:
    参考文献:
    名称:
    自组装成高度有序的 π 堆叠共轭聚合物薄膜和纳米电路的区域规则、两亲性聚噻吩
    摘要:
    分子自组装正迅速成为一种通过指导超分子结构形成来优化材料和器件性能的方法。在共轭(或导电)有机聚合物领域,自组装已被用于逐层构建聚合物异质结构 2 和聚二乙炔自组装单层 (SAM),3 以生成具有高导电性的聚合物,4a 并创建水基聚合物化学选择性传感器 4b 和显示出高度敏感的溶剂诱导手性光学效应的聚合物。 5 Langmuir-Blodgett 技术 6,7 已成功用于制备功能性分子表面活性剂 8 以及用烷基链装饰的非两亲聚合物的薄膜。 9 我们在这里介绍两亲性,可以通过 Langmuir-Blodgett 技术加工成纳米级结构的区域规整聚噻吩。这些两亲性聚噻吩自组装成 π 堆叠共轭链,形成非常稳定的细胞膜状单分子层,其局部结构针对高导电性进行了优化。这些有序的聚合物单层可以转移到固体载体上,形成高导电性的超薄膜。它们也可以通过化学方法进行微图案化,如电子微芯片复制品的制造所示。芯片结构的制造,产生
    DOI:
    10.1021/ja981077e
  • 作为产物:
    参考文献:
    名称:
    区域规则的聚(噻吩-3-链烷酸):水溶性导电聚合物,适用于溶液和固态的有色化学传感
    摘要:
    制备具有侧链羧酸官能团的区域规则聚噻吩,聚噻吩-3-丙酸(PTPA,3)和聚噻吩-3-辛酸(PTOA,4),它们是水溶性导电聚合物,其化学感应响应为研究过。用碱水溶液处理产生了深色的水溶性导电聚合物盐,其颜色随抗衡离子大小和羧烷基取代基的长度而变化。PTPA对每种碱土金属的色度响应不同,而长链PTOA仅对大于Et 4 N +的离子敏感。在已知能选择性结合羧酸盐的二价阳离子的研究中,也注意到了明显的颜色变化,例如锌2+,Mn 2+和Cd 2+。PTPA的流延膜已发现作为传感器来酸蒸汽(Δ λ最大可达132纳米)。红外表明,聚合物在暴露于HCl蒸汽后会自组装,并且该过程是完全可逆的,从而形成了一种良好的酸固态传感器。这项工作表明,含有酸性侧链的区域规则聚噻吩在开发新传感器方面具有巨大潜力。
    DOI:
    10.1016/j.tet.2004.08.064
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文献信息

  • Cross-Reactive Conjugated Polymers:  Analyte-Specific Aggregative Response for Structurally Similar Diamines
    作者:Toby L. Nelson、Caroline O'Sullivan、Nathanial T. Greene、Marc S. Maynor、John J. Lavigne
    DOI:10.1021/ja060589n
    日期:2006.5.1
    A single cross-reactive conjugated polymer (poly(thiophene) 1) generates unique spectral patterns in response to structurally similar diamines. Multivariate statistics are used to deconvolute subtle variations in these spectral responses, allowing for identification and quantification of the analytes with >99% accuracy.
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