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3-氯-n-异丙叉丙酰胺 | 100141-43-3

中文名称
3-氯-n-异丙叉丙酰胺
中文别名
——
英文名称
N-(3'-chloropropionyl)mesitylamine
英文别名
3-chloro-propionic acid-(2,4,6-trimethyl-anilide);3-Chlor-propionsaeure-(2,4,6-trimethyl-anilid);3-chloro-N-mesitylpropanamide;3-chloro-N-(2,4,6-trimethylphenyl)propanamide
3-氯-n-异丙叉丙酰胺化学式
CAS
100141-43-3
化学式
C12H16ClNO
mdl
MFCD03385087
分子量
225.718
InChiKey
QQSDUFSTDSMUBD-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

  • 熔点:
    130-131 °C(Solv: dichloromethane (75-09-2); hexane (110-54-3))
  • 沸点:
    347.0±30.0 °C(Predicted)
  • 密度:
    1.132±0.06 g/cm3(Predicted)

计算性质

  • 辛醇/水分配系数(LogP):
    2.7
  • 重原子数:
    15
  • 可旋转键数:
    3
  • 环数:
    1.0
  • sp3杂化的碳原子比例:
    0.416
  • 拓扑面积:
    29.1
  • 氢给体数:
    1
  • 氢受体数:
    1

安全信息

  • 危险等级:
    IRRITANT
  • 危险品标志:
    Xi
  • 海关编码:
    2924299090

SDS

SDS:238bc798fff5d9759456da146ea4561e
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上下游信息

  • 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:
    3-氯-n-异丙叉丙酰胺 在 lithium aluminium tetrahydride 、 sodium azide 作用下, 以 四氢呋喃N,N-二甲基甲酰胺 为溶剂, 生成 N-(2,4,6-trimethylphenyl)-1,3-propanediamine
    参考文献:
    名称:
    杂环碳前体的模块合成
    摘要:
    由ω-氯代烷酰氯制备了一系列含咪唑啉或四氢嘧啶骨架的N-杂环卡宾前体。取决于所使用的试剂,氮亲核试剂的顺序连接和随后的闭环给出所需的二氢咪唑鎓盐和四氢嘧啶鎓盐或其母体杂环。在后一种情况下,在烷基化步骤中引入第二取代基。以相当的效率实现了带有手性或庞大取代基的卡宾前体的制备。
    DOI:
    10.1021/jo060594+
  • 作为产物:
    参考文献:
    名称:
    人工智能辅助抗色素沉着酪氨酸酶抑制剂的优化:基于低活性先导化合物的从头分子生成
    摘要:
    人工智能 (AI)从头分子生成是药物发现中非常有前途的策略,深度强化学习 (RL) 模型正在成为强大的工具。本研究介绍了基于低活性先导化合物的逐片段生长 RL 正向分子生成和优化策略。该过程集成了基于片段生长的反应模板,同时进行靶标对接和药物相似性预测。这种综合方法考虑了分子相似性、内部多样性、可合成性和有效性,从而提高了分子生成的质量和效率。最终生成并合成了一系列酪氨酸酶抑制剂。大多数化合物表现出比铅更好的活性,最佳候选化合物超越了曲酸的效果,并在斑马鱼模型中表现出显着的抗色素沉着活性。此外,代谢稳定性研究表明对肝脏代谢的敏感性。所提出的人工智能结构优化策略将在加速药物发现和提高传统效率方面发挥重要作用。
    DOI:
    10.1021/acs.jmedchem.4c00091
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文献信息

  • Dofek; Vrba, Acta Facultatis Pharmaceuticae Brunensis et Bratislavensis, 1959, vol. 2, p. 141,155
    作者:Dofek、Vrba
    DOI:——
    日期:——
  • Anesthetic properties of new amphiphilic mesidides
    作者:V. A. Zagorevskii、I. V. Chernyakova、N. M. Sipilina、T. I. Ivanova、V. N. Zhukov
    DOI:10.1007/bf00831699
    日期:1989.3
  • US4415587A
    申请人:——
    公开号:US4415587A
    公开(公告)日:1983-11-15
  • Modular Synthesis of Heterocyclic Carbene Precursors
    作者:Attila Paczal、Attila C. Bényei、András Kotschy
    DOI:10.1021/jo060594+
    日期:2006.8.1
    N-heterocyclic carbene precursors, containing an imidazoline or tetrahydropyrimidine framework, were prepared from ω-chloroalkanoyl chlorides. The sequential attachment of nitrogen nucleophiles and subsequent ring closure gave, depending on the reagents used, either the desired dihydroimidazolium and tetrahydropyrimidinium salts or their parent heterocycles. In this latter case, the second substituent was introduced
    由ω-氯代烷酰氯制备了一系列含咪唑啉或四氢嘧啶骨架的N-杂环卡宾前体。取决于所使用的试剂,氮亲核试剂的顺序连接和随后的闭环给出所需的二氢咪唑鎓盐和四氢嘧啶鎓盐或其母体杂环。在后一种情况下,在烷基化步骤中引入第二取代基。以相当的效率实现了带有手性或庞大取代基的卡宾前体的制备。
  • Artificial Intelligence-Assisted Optimization of Antipigmentation Tyrosinase Inhibitors: <i>De Novo</i> Molecular Generation Based on a Low Activity Lead Compound
    作者:Hong Cai、Wenchao Chen、Jing Jiang、Hao Wen、Xinyu Luo、Junjie Li、Liuxin Lu、Rui Zhao、Xinhua Ni、Yinyan Sun、Jiahui Wang、Zhen Li、Bin Ju、Xiaoying Jiang、Renren Bai
    DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c00091
    日期:——
    Artificial intelligence (AI) de novo molecular generation is a highly promising strategy in the drug discovery, with deep reinforcement learning (RL) models emerging as powerful tools. This study introduces a fragment-by-fragment growth RL forward molecular generation and optimization strategy based on a low activity lead compound. This process integrates fragment growth-based reaction templates, while
    人工智能 (AI)从头分子生成是药物发现中非常有前途的策略,深度强化学习 (RL) 模型正在成为强大的工具。本研究介绍了基于低活性先导化合物的逐片段生长 RL 正向分子生成和优化策略。该过程集成了基于片段生长的反应模板,同时进行靶标对接和药物相似性预测。这种综合方法考虑了分子相似性、内部多样性、可合成性和有效性,从而提高了分子生成的质量和效率。最终生成并合成了一系列酪氨酸酶抑制剂。大多数化合物表现出比铅更好的活性,最佳候选化合物超越了曲酸的效果,并在斑马鱼模型中表现出显着的抗色素沉着活性。此外,代谢稳定性研究表明对肝脏代谢的敏感性。所提出的人工智能结构优化策略将在加速药物发现和提高传统效率方面发挥重要作用。
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