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[1-Methyl-5-(4-methyl-benzoyl)-1H-pyrrol-2-yl]-acetic acid 2-[(pyridine-3-carbonyl)-amino]-ethyl ester
[1-Methyl-5-(4-methyl-benzoyl)-1H-pyrrol-2-yl]-acetic acid 2-[(pyridine-3-carbonyl)-amino]-ethyl ester | 761415-92-3
分子结构分类
有机化合物
-
有机氧化合物
中文名称
——
中文别名
——
英文名称
[1-Methyl-5-(4-methyl-benzoyl)-1H-pyrrol-2-yl]-acetic acid 2-[(pyridine-3-carbonyl)-amino]-ethyl ester
英文别名
2-(Pyridine-3-carbonylamino)ethyl 2-[1-methyl-5-(4-methylbenzoyl)pyrrol-2-yl]acetate
CAS
761415-92-3
化学式
C
23
H
23
N
3
O
4
mdl
——
分子量
405.453
InChiKey
ARKBLMLGSCEUBP-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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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
重原子数:
30
可旋转键数:
9
环数:
3.0
sp3杂化的碳原子比例:
0.22
拓扑面积:
90.3
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
托麦汀
1-methyl-5-(p-toluoyl)pyrrole-2-acetic acid
26171-23-3
C
15
H
15
NO
3
257.289
反应信息
作为反应物:
描述:
[1-Methyl-5-(4-methyl-benzoyl)-1H-pyrrol-2-yl]-acetic acid 2-[(pyridine-3-carbonyl)-amino]-ethyl ester
在 sodium dithionite 、
碳酸氢钠
作用下, 以
二氯甲烷
、
水
、
乙酸乙酯
、
乙腈
为溶剂, 反应 144.25h, 生成 [1-Methyl-5-(4-methyl-benzoyl)-1H-pyrrol-2-yl]-acetic acid 2-[(1-methyl-1,4-dihydro-pyridine-3-carbonyl)-amino]-ethyl ester
参考文献:
名称:
非甾体类抗炎药的潜在前药,用于将药物定向靶向中枢神经系统。
摘要:
最近,已经提出了非甾体抗炎药(NSAID)来预防或治疗阿尔茨海默氏病。在这方面,我们合成了几种非甾体抗炎药的潜在新药,以增加它们进入大脑的机会。根据Bodor开发的化学递送方法,NSAIDs的羧基通过氨基醇桥连接到1,4-二氢-1-甲基吡啶-3-羧酸酯部分,该部分充当载体。潜在的前药的亲脂性是通过传统的实验参数(例如分配系数和色谱R(m)值)以及预测性计算方法进行评估的。根据实验参数,与它们相应的母体化合物相比,所有前药均具有更高的亲脂性,因此,人们认为其血脑屏障(BBB)的渗透性更好。根据Kowwin方法,前药的亲脂性与计算的log P值相关。除化合物7i外,所有化合物的实验Rm0与计算log P(通过PLS分析确定)之间的相关性均良好。此外,我们使用BBB VolSurf模型预测了我们合成化合物的BBB渗透曲线,其中7种合成前药为BBB渗透提供了良好的候选者。除化合物7i外,对所有化合物均有效。此外,我们使用BBB
DOI:
10.1016/j.ejmech.2004.05.006
作为产物:
描述:
N-(2-羟乙基)烟酰胺
、
托麦汀
在
4-二甲氨基吡啶
、
N,N'-二环己基碳二亚胺
作用下, 以
乙腈
为溶剂, 以68%的产率得到[1-Methyl-5-(4-methyl-benzoyl)-1H-pyrrol-2-yl]-acetic acid 2-[(pyridine-3-carbonyl)-amino]-ethyl ester
参考文献:
名称:
非甾体类抗炎药的潜在前药,用于将药物定向靶向中枢神经系统。
摘要:
最近,已经提出了非甾体抗炎药(NSAID)来预防或治疗阿尔茨海默氏病。在这方面,我们合成了几种非甾体抗炎药的潜在新药,以增加它们进入大脑的机会。根据Bodor开发的化学递送方法,NSAIDs的羧基通过氨基醇桥连接到1,4-二氢-1-甲基吡啶-3-羧酸酯部分,该部分充当载体。潜在的前药的亲脂性是通过传统的实验参数(例如分配系数和色谱R(m)值)以及预测性计算方法进行评估的。根据实验参数,与它们相应的母体化合物相比,所有前药均具有更高的亲脂性,因此,人们认为其血脑屏障(BBB)的渗透性更好。根据Kowwin方法,前药的亲脂性与计算的log P值相关。除化合物7i外,所有化合物的实验Rm0与计算log P(通过PLS分析确定)之间的相关性均良好。此外,我们使用BBB VolSurf模型预测了我们合成化合物的BBB渗透曲线,其中7种合成前药为BBB渗透提供了良好的候选者。除化合物7i外,对所有化合物均有效。此外,我们使用BBB
DOI:
10.1016/j.ejmech.2004.05.006
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