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2,4-dimethoxy-2'-(2-propenyloxy)chalcone

中文名称
——
中文别名
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英文名称
2,4-dimethoxy-2'-(2-propenyloxy)chalcone
英文别名
(E)-3-(2,4-dimethoxyphenyl)-1-(2-prop-2-enoxyphenyl)prop-2-en-1-one
2,4-dimethoxy-2'-(2-propenyloxy)chalcone化学式
CAS
——
化学式
C20H20O4
mdl
——
分子量
324.376
InChiKey
TXQCBIBGKRZMOE-ZRDIBKRKSA-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

计算性质

  • 辛醇/水分配系数(LogP):
    4.2
  • 重原子数:
    24
  • 可旋转键数:
    8
  • 环数:
    2.0
  • sp3杂化的碳原子比例:
    0.15
  • 拓扑面积:
    44.8
  • 氢给体数:
    0
  • 氢受体数:
    4

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

反应信息

  • 作为产物:
    描述:
    1-(2-(烯丙氧基)苯基)乙酮2,4-二甲氧基苯甲醛sodium hydroxide 作用下, 以 乙醇 为溶剂, 反应 16.0h, 以95%的产率得到2,4-dimethoxy-2'-(2-propenyloxy)chalcone
    参考文献:
    名称:
    Antileishmanial chalcones:统计设计,合成和三维定量构效关系分析。
    摘要:
    已经合成了大量取代的查耳酮,并测试了其对抗盲肠和淋巴细胞的抑制活性。使用统计方法设计了查耳酮的一个子集。通过使用GRID / GOLPE方法,使用67种化合物(抗肠蠕动活性)和63种化合物(抑制淋巴细胞的活性)对训练组和9种化合物作为外部验证组进行了3D-QSAR分析。在GOLPE中实施的具有区域选择功能的智能区域定义程序将变量数量减少到大约1300个,从而产生了高质量的3D-QSAR模型(​​淋巴细胞抑制模型,R2 =0。90,Q2 = 0.80;反兽皮模型,R2 = 0.73,Q2 = 0.63)。系数图表明,查耳酮与靶标之间的空间相互作用对于化合物的效能至关重要。抗菌剂作用和淋巴细胞抑制活性的系数图的比较揭示了显着的差异,这应该使设计具有高抗菌剂活性的查耳酮成为可能,而又不抑制淋巴细胞的增殖。
    DOI:
    10.1021/jm980410m
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文献信息

  • Antileishmanial Chalcones:  Statistical Design, Synthesis, and Three-Dimensional Quantitative Structure−Activity Relationship Analysis
    作者:Simon Feldbæk Nielsen、Søren Brøgger Christensen、Gabriele Cruciani、Arsalan Kharazmi、Tommy Liljefors
    DOI:10.1021/jm980410m
    日期:1998.11.1
    coefficient plots indicate that steric interactions between the chalcones and the target are of major importance for the potencies of the compounds. A comparison of the coefficient plots for the antileishmanial effect and the lymphocyte-suppressing activity discloses significant differences which should make it possible to design chalcones having a high antileishmanial activity without suppressing the
    已经合成了大量取代的查耳酮,并测试了其对抗盲肠和淋巴细胞的抑制活性。使用统计方法设计了查耳酮的一个子集。通过使用GRID / GOLPE方法,使用67种化合物(抗肠蠕动活性)和63种化合物(抑制淋巴细胞的活性)对训练组和9种化合物作为外部验证组进行了3D-QSAR分析。在GOLPE中实施的具有区域选择功能的智能区域定义程序将变量数量减少到大约1300个,从而产生了高质量的3D-QSAR模型(​​淋巴细胞抑制模型,R2 =0。90,Q2 = 0.80;反兽皮模型,R2 = 0.73,Q2 = 0.63)。系数图表明,查耳酮与靶标之间的空间相互作用对于化合物的效能至关重要。抗菌剂作用和淋巴细胞抑制活性的系数图的比较揭示了显着的差异,这应该使设计具有高抗菌剂活性的查耳酮成为可能,而又不抑制淋巴细胞的增殖。
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