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3-tert-butylspiro[4H-imidazole-5,9'-fluorene] | 946415-03-8

中文名称
——
中文别名
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英文名称
3-tert-butylspiro[4H-imidazole-5,9'-fluorene]
英文别名
——
3-tert-butylspiro[4H-imidazole-5,9'-fluorene]化学式
CAS
946415-03-8
化学式
C19H20N2
mdl
——
分子量
276.381
InChiKey
NMIYTWWPINFPKN-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

计算性质

  • 辛醇/水分配系数(LogP):
    3.3
  • 重原子数:
    21
  • 可旋转键数:
    1
  • 环数:
    4.0
  • sp3杂化的碳原子比例:
    0.32
  • 拓扑面积:
    15.6
  • 氢给体数:
    0
  • 氢受体数:
    1

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:
    参考文献:
    名称:
    Synthesis of Imidazolidine-2-(thi)ones via C2-Selective Oxidation and Thionation of 2-Imidazolinium Halides
    摘要:
    本文描述了通过选择性氧化或硫化反应合成咪唑啉-2-(硫)酮的范围研究,这些咪唑啉-2-(硫)酮是通过对初始多组分反应获得的2-咪唑啉进行烷基化合成的。
    DOI:
    10.1055/s-0031-1290087
  • 作为产物:
    参考文献:
    名称:
    钌-卡宾配合物的简便方法及其在糠醛加氢中的应用
    摘要:
    通过多组分反应合成了许多新的N杂环卡宾(NHC)配体,其中醛或酮,伯胺和α-酸性异氰酸酯反应,生成了相应的2 H -2-咪唑啉。它们很容易在N-3位置用卤代烷烷基化,得到最终的NHC前体,然后将其与Ru原位络合。所得的络合物显示为活性的和选择性的催化剂,使用异丙醇作为氢源,可将糠醛氢化氢化为糠醇。重要的是,卡宾配体在整个反应过程中保持与钌中心配位。版权所有©2009 John Wiley&Sons,Ltd.
    DOI:
    10.1002/aoc.1584
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文献信息

  • Finding Furfural Hydrogenation Catalysts via Predictive Modelling
    作者:Zea Strassberger、Maurice Mooijman、Eelco Ruijter、Albert H. Alberts、Ana G. Maldonado、Romano V. A. Orru、Gadi Rothenberg
    DOI:10.1002/adsc.201000308
    日期:2010.9.10
    studies showed that this transfer hydrogenation follows the so‐called monohydride pathway. Using these data, we built a predictive model for 13 of the catalysts, based on 2D and 3D molecular descriptors. We tested and validated the model using the remaining five catalysts (cross‐validation, R2=0.913). Then, with this model, the conversion and selectivity were predicted for four completely new ruthenium‐carbene
    我们结合多组分反应、催化性能研究和预测模型来寻找转移氢化催化剂。最初合成并筛选了 18 种卡宾配合物,并在糠醛异丙醇配合物的转移氢化反应中筛选出不同的产率,从 62% 到 >99.9%,没有明显的结构/活性相关性。对照实验证明,卡宾配体在整个反应过程中始终与中心保持配位。标记研究显示出次级同位素效应(k H : k D = 1.5)。进一步的机理研究表明,这种转移氢化遵循所谓的一氢化物途径。利用这些数据,我们基于 2D 和 3D 分子描述符建立了 13 种催化剂的预测模型。我们使用其余五种催化剂测试并验证了模型(交叉验证,R 2 =0.913)。然后,利用该模型,预测了四种全新的卡宾配合物的转化率和选择性。然后合成并测试这四种催化剂。结果与模型预测的误差在 3% 以内,证明了预测模型在催化剂优化中的有效性和价值。
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