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1-(2-Chloro-2-phenyl-ethyl)-4-cyclohexylamino-1H-pyrazolo[3,4-b]pyridine-5-carboxylic acid ethyl ester
1-(2-Chloro-2-phenyl-ethyl)-4-cyclohexylamino-1H-pyrazolo[3,4-b]pyridine-5-carboxylic acid ethyl ester | 476006-34-5
分子结构分类
有机化合物
-
有机杂环化合物
-
吡唑并吡啶类
中文名称
——
中文别名
——
英文名称
1-(2-Chloro-2-phenyl-ethyl)-4-cyclohexylamino-1H-pyrazolo[3,4-b]pyridine-5-carboxylic acid ethyl ester
英文别名
ethyl 1-(2-chloro-2-phenylethyl)-4-(cyclohexylamino)pyrazolo[3,4-b]pyridine-5-carboxylate
CAS
476006-34-5
化学式
C
23
H
27
ClN
4
O
2
mdl
——
分子量
426.946
InChiKey
WOCXDLCUXSXXSY-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
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计算性质
辛醇/水分配系数(LogP):
5.5
重原子数:
30
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环数:
4.0
sp3杂化的碳原子比例:
0.43
拓扑面积:
69
氢给体数:
1
氢受体数:
5
上下游信息
上游原料
中文名称
英文名称
CAS号
化学式
分子量
——
4-chloro-1-(2-chloro-2-phenyl-ethyl)-1H-pyrazolo[3,4-b]pyridine-5-carboxylic acid ethyl ester
383911-64-6
C
17
H
15
Cl
2
N
3
O
2
364.231
反应信息
作为反应物:
描述:
1-(2-Chloro-2-phenyl-ethyl)-4-cyclohexylamino-1H-pyrazolo[3,4-b]pyridine-5-carboxylic acid ethyl ester
在
1,8-二氮杂双环[5.4.0]十一碳-7-烯
作用下, 以80%的产率得到ethyl 4-(cyclohexylamino)-1-[(E)-2-phenylethenyl]pyrazolo[3,4-b]pyridine-5-carboxylate
参考文献:
名称:
合成,分子模型研究和选择性A(1)受体拮抗剂的药理活性。
摘要:
我们提出了一个组合的计算研究,旨在确定不同类别的化合物对A(1)腺苷受体(AR)表现出拮抗活性所需的三维结构性质。特别是,一种结合了药效基团定位,分子比对和假受体生成的方法被用于推论从文献中获得的一组A(1)AR拮抗剂与推定的A(1)受体模型之间的相互作用途径的假设。药效基团模型包含七个功能部件,代表了N(6)-C8模型的改进,该模型通常被报告为A(1)AR激动剂和拮抗剂的最可能的药效基团模型。它被用来建立一个假受体模型,该模型能够合理化结构特性与生物学数据以及外部生物学数据之间的关系。训练集。实际上,为了进一步评估其统计意义和预测能力,使用了伪受体来预测与构成测试集的化合物相关的结合自由能。虽然这些分子的一部分也来自文献,但其余的化合物是由我们的研究小组设计和合成的。测试了所有新化合物对A(1),A(2a)和A(3)AR的亲和力,显示出有趣的拮抗活性和A(1)选择性。其余的化合物由我们的
DOI:
10.1021/jm0209580
作为产物:
描述:
2-hydrazino-1-phenylethanol
在
sodium hydroxide
、
三氯氧磷
作用下, 以
乙醇
、
甲苯
为溶剂, 反应 26.0h, 生成
1-(2-Chloro-2-phenyl-ethyl)-4-cyclohexylamino-1H-pyrazolo[3,4-b]pyridine-5-carboxylic acid ethyl ester
参考文献:
名称:
合成,分子模型研究和选择性A(1)受体拮抗剂的药理活性。
摘要:
我们提出了一个组合的计算研究,旨在确定不同类别的化合物对A(1)腺苷受体(AR)表现出拮抗活性所需的三维结构性质。特别是,一种结合了药效基团定位,分子比对和假受体生成的方法被用于推论从文献中获得的一组A(1)AR拮抗剂与推定的A(1)受体模型之间的相互作用途径的假设。药效基团模型包含七个功能部件,代表了N(6)-C8模型的改进,该模型通常被报告为A(1)AR激动剂和拮抗剂的最可能的药效基团模型。它被用来建立一个假受体模型,该模型能够合理化结构特性与生物学数据以及外部生物学数据之间的关系。训练集。实际上,为了进一步评估其统计意义和预测能力,使用了伪受体来预测与构成测试集的化合物相关的结合自由能。虽然这些分子的一部分也来自文献,但其余的化合物是由我们的研究小组设计和合成的。测试了所有新化合物对A(1),A(2a)和A(3)AR的亲和力,显示出有趣的拮抗活性和A(1)选择性。其余的化合物由我们的
DOI:
10.1021/jm0209580
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