N-[2-[6-fluoro-2-(2-methoxypyrimidin-5-yl)-3-methylphenyl]ethyl]-6-(2,2,2-trifluoroethoxy)pyridine-3-carboxamide | 1404115-09-8

• 分子结构分类: 有机化合物 - 有机杂环化合物 - 二嗪类
• 英文名称: N-[2-[6-fluoro-2-(2-methoxypyrimidin-5-yl)-3-methylphenyl]ethyl]-6-(2,2,2-trifluoroethoxy)pyridine-3-carboxamide
• CAS: 1404115-09-8
• 化学式: C₂₂H₂₀F₄N₄O₃
• 分子量: 464.419
• InChiKey: KNAMHQUYDHHKAC-UHFFFAOYSA-N

计算性质

• 辛醇/水分配系数(LogP)：
  4.2
• 重原子数：
  33
• 可旋转键数：
  8
• 环数：
  3.0
• sp3杂化的碳原子比例：
  0.27
• 拓扑面积：
  86.2
• 氢给体数：
  1
• 氢受体数：
  10

反应信息

• 作为产物：
  描述：

  (2-bromo-6-fluoro-3-methylphenyl)methanol 在 氯化亚砜 、 1,1'-双(二苯膦基)二茂铁二氯化钯(II)二氯甲烷复合物 、 硼烷四氢呋喃络合物 、 potassium acetate 、 potassium carbonate 、 O-(1H-benzotriazol-1-yl)-N,N,N',N'-tetramethyluronium hexafluorophosphate 、 三乙胺 、 三氟乙酸 、 sodium hydroxide 作用下， 以 四氢呋喃 、 1,4-二氧六环 、 二氯甲烷 、 水 、 二甲基亚砜 、 N,N-二甲基甲酰胺 、 异丙醇 为溶剂， 生成 N-[2-[6-fluoro-2-(2-methoxypyrimidin-5-yl)-3-methylphenyl]ethyl]-6-(2,2,2-trifluoroethoxy)pyridine-3-carboxamide
  参考文献：
  名称：

  苯乙基烟酰胺，一类新的Na V 1.7通道阻滞剂：结构与活性的关系

  摘要：

  Na V 1.7离子通道是潜在的止痛药开发的一个有吸引力的目标，它基于通道蛋白编码基因的突变与可遗传的疼痛状况之间的牢固遗传联系。的（小号） - ñ -苯并二氢吡喃-3-基羧系列，通过举例说明1，被用作新的通道阻滞剂发展的起始点，导致苯乙烟酰胺系列。建立了该系列的结构和活性之间的关系，并通过适当的替代解决了早期类似物的代谢问题。化合物33显示出可接受的总体体外特性和体内大鼠PK谱。

  DOI：

  10.1016/j.bmcl.2012.08.031

文献信息

• SYSTEMS AND METHODS FOR PREDICTING CARDIOTOXICITY OF MOLECULAR PARAMETERS OF A COMPOUND BASED ON MACHINE LEARNING ALGORITHMS
  申请人：UTI Limited Partnership

  公开号：US20180172667A1

  公开（公告）日：2018-06-21

  Systems and methods are provided for predicting cardiotoxicity of molecular parameters of a compound. A computer can provide as input to a machine learning algorithm the molecular parameters of the compound. The molecular parameters can include at least structural information about the compound. The machine learning algorithm can have been trained using respective molecular parameters of compounds known to have cardiotoxicity and of compounds known not to have cardiotoxicity. The computer can receive as output from the machine learning algorithm a representation of the predicted cardiotoxicity of each molecular parameter of at least a subset of the molecular parameters of the compound.
• [EN] SYSTEMS AND METHODS FOR PREDICTING CARDIOTOXICITY OF MOLECULAR PARAMETERS OF A COMPOUND BASED ON MACHINE LEARNING ALGORITHMS<br/>[FR] SYSTÈMES ET PROCÉDÉS PERMETTANT DE PRÉDIRE LA CARDIOTOXICITÉ DE PARAMÈTRES MOLÉCULAIRES D'UN COMPOSÉ SUR LA BASE D'ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE MACHINE
  申请人：UTI LIMITED PARTNERSHIP

  公开号：WO2016201575A1

  公开（公告）日：2016-12-22

  Systems and methods are provided for predicting cardiotoxicity of molecular parameters of a compound. A computer can provide as input to a machine learning algorithm the molecular parameters of the compound. The molecular parameters can include at least structural information about the compound. The machine learning algorithm can have been trained using respective molecular parameters of compounds known to have cardiotoxicity and of compounds known not to have cardiotoxicity. The computer can receive as output from the machine learning algorithm a representation of the predicted cardiotoxicity of each molecular parameter of at least a subset of the molecular parameters of the compound.