2,2,3,4,4,4-六氟丁酸 | 379-90-8

• 分子结构分类: 有机化合物 - 脂质和类脂质分子 - 脂肪酰基
• 中文名称: 2,2,3,4,4,4-六氟丁酸
• 英文名称: 2,2,3,4,4,4-Hexafluor-buttersaeure
• 英文别名: 2,2,3,4,4,4-hexafluoro-butyric acid；2,2,3,4,4,4-Hexafluorobutyric acid；2,2,3,4,4,4-hexafluorobutanoic acid
• CAS: 379-90-8
• 化学式: C₄H₂F₆O₂
• 分子量: 196.049
• InChiKey: AZLUIEGTKBIKSG-UHFFFAOYSA-N

物化性质

• 沸点：
  143-144℃
• 密度：
  1.602±0.06 g/cm3(Predicted)

计算性质

• 辛醇/水分配系数(LogP)：
  2
• 重原子数：
  12
• 可旋转键数：
  2
• 环数：
  0.0
• sp3杂化的碳原子比例：
  0.75
• 拓扑面积：
  37.3
• 氢给体数：
  1
• 氢受体数：
  8

安全信息

• 海关编码：
  2915900090

反应信息

• 作为产物：
  描述：

  六氟丁醇 在 2,2,6,6-四甲基哌啶氧化物 、 水 、 sodium bromide 、 sodium hydroxide 、 sodium hypochlorite 作用下， 以 1,2-二氯乙烷 、 丙酮 为溶剂， 生成 2,2,3,4,4,4-六氟丁酸
  参考文献：
  名称：

  自动机器学习辅助 TEMPO 催化伯醇氧化制备羧酸

  摘要：

  尽管醇氧化被认为是成熟的反应，但选择生产条件或预测未见醇的反应产率仍然是主要挑战。在此，公开了一种用于将伯醇催化氧化为相应羧酸的自动机器学习 (ML) 模型。使用高通量实验 (HTE) 生成了包含 3444 个数据的数据集，其中包含 282 种伯醇和 45 种条件。使用 HTE 数据和 105 个描述符，使用 AutoGluon（开源自动机器学习框架）和 KNIME（开源数据分析平台）执行多标签预测。对于 240 次反应的独立测试（20 种未见醇和 12 种条件的完整矩阵），AutoGluon 和用于产量预测的多标签预测 (AGMP) 表现出色。R 2为0.767，MAE为4.9%。该模型还表明，新生成的描述符（Y/N，反应反应性分类）是与产量预测最相关的描述符，为将 HTE 和 ML 集成到有机合成中提供了新的视角。

  DOI：

  10.1002/cjoc.202200555

文献信息

• Amidine compounds and their use as pesticides
  申请人：——

  公开号：US20010041740A1

  公开（公告）日：2001-11-15

  The present invention provides novel amidine compounds and novel pesticides containing these amidine compounds as active ingredients. The amidine compounds are expressed by formula I: 1 wherein X and Y are the same or different and are independently halogen, nitro, cyano, or C 1 -C 6 alkyl; Z is C 1 -C 6 haloalkyl or C 1 -C 6 haloalkoxy; R 1 is hydrogen, halogen, C 1 -C 6 alkyl, C 1 -C 6 haloalkyl, C 1 -C 6 alkoxy, C 1 -C 6 haloalkoxy, or a group of formula: S(O) n —R 5 (wherein R 5 is C 1 -C 6 alkyl or C 1 -C 6 haloalkyl; and n is 0, 1, or 2); R 2 and R 3 are the same or different and are independently halogen or C 1 -C 6 haloalkyl; and R 4 is a group of formula: NR 6 R 7 or N═CR 8 R 9 (wherein R 6 is hydrogen, C 1 -C 6 alkyl, (C 1 -C 6 alkoxy)-carbonyl, (C 1 -C 6 alkoxy) C 1 -C 6 alkyl, or C 2 -C 6 acyl; R 7 is hydrogen, C 1 -C 6 alkyl, (C 1 -C 6 alkoxy)carbonyl, or C 2 -C 6 acyl; R 8 is C 1 -C 6 alkyl or hydrogen; and R 9 is C 1 -C 6 alkoxy, C 1 -C 6 alkyl, or di(C 1 -C 6 alkyl)amino).

  本发明提供了新型胺基化合物和含有这些胺基化合物作为活性成分的新型杀虫剂。这些胺基化合物由式I表示：其中X和Y相同或不同，独立地是卤素、硝基、氰基或C1-C6烷基；Z是C1-C6卤代烷基或C1-C6卤代氧烷基；R1是氢、卤素、C1-C6烷基、C1-C6卤代烷基、C1-C6烷氧基、C1-C6卤代烷氧基，或者是一个由下式表示的基团：S(O)n—R5（其中R5是C1-C6烷基或C1-C6卤代烷基；n为0、1或2）；R2和R3相同或不同，独立地是卤素或C1-C6卤代烷基；R4是一个由下式表示的基团：NR6R7或N═CR8R9（其中R6是氢、C1-C6烷基、（C1-C6烷氧基）-羰基、（C1-C6烷氧基）C1-C6烷基或C2-C6酰基；R7是氢、C1-C6烷基、（C1-C6烷氧基）羰基或C2-C6酰基；R8是C1-C6烷基或氢；R9是C1-C6烷氧基、C1-C6烷基或二(C1-C6烷基)氨基）。
• The Free-radical Catalyzed Addition of Alcohols and Aldehydes to Perfluoroölefins¹
  作者：J. D. LaZerte、R. J. Koshar

  DOI：10.1021/ja01609a033

  日期：1955.2
• Preparation of polyfluorocarboxylic acids and amides from 1, 1-difluoro-1-alkenes, alkali metal cyanides and water
  申请人：DU PONT

  公开号：US02802028A1

  公开（公告）日：1957-08-06
• Auto Machine Learning Assisted Preparation of Carboxylic Acid by<scp>TEMPO‐Catalyzed</scp>Primary Alcohol Oxidation
  作者：Jia Qiu、Yougen Xu、Shimin Su、Yadong Gao、Peiyuan Yu、Zhixiong Ruan、Kuangbiao Liao

  DOI：10.1002/cjoc.202200555

  日期：2023.1.15

  experimentation (HTE). With the HTE data and 105 descriptors, a multi-label prediction was performed with AutoGluon (an open-source auto machine learning framework) and KNIME (an open-source data analytics platform). For the independent test of 240 reactions (a full matrix of 20 unseen alcohols and 12 conditions), AutoGluon with multi-label prediction for yield prediction (AGMP) gave excellent performance

  尽管醇氧化被认为是成熟的反应，但选择生产条件或预测未见醇的反应产率仍然是主要挑战。在此，公开了一种用于将伯醇催化氧化为相应羧酸的自动机器学习 (ML) 模型。使用高通量实验 (HTE) 生成了包含 3444 个数据的数据集，其中包含 282 种伯醇和 45 种条件。使用 HTE 数据和 105 个描述符，使用 AutoGluon（开源自动机器学习框架）和 KNIME（开源数据分析平台）执行多标签预测。对于 240 次反应的独立测试（20 种未见醇和 12 种条件的完整矩阵），AutoGluon 和用于产量预测的多标签预测 (AGMP) 表现出色。R 2为0.767，MAE为4.9%。该模型还表明，新生成的描述符（Y/N，反应反应性分类）是与产量预测最相关的描述符，为将 HTE 和 ML 集成到有机合成中提供了新的视角。