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2-(4-chloro-phenyl)-5-ethylsulfanyl-[1,3,4]oxadiazole | 49809-25-8

中文名称
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中文别名
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英文名称
2-(4-chloro-phenyl)-5-ethylsulfanyl-[1,3,4]oxadiazole
英文别名
2-(4-Chlorophenyl)-5-(ethylsulfanyl)-1,3,4-oxadiazole;2-(4-chlorophenyl)-5-ethylsulfanyl-1,3,4-oxadiazole
2-(4-chloro-phenyl)-5-ethylsulfanyl-[1,3,4]oxadiazole化学式
CAS
49809-25-8
化学式
C10H9ClN2OS
mdl
——
分子量
240.713
InChiKey
KNIWWUIMKUEOIZ-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:
    15
  • 可旋转键数:
    3
  • 环数:
    2.0
  • sp3杂化的碳原子比例:
    0.2
  • 拓扑面积:
    64.2
  • 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

  • 作为反应物:
    描述:
    2-(4-chloro-phenyl)-5-ethylsulfanyl-[1,3,4]oxadiazole间氯过氧苯甲酸 作用下, 以 二氯甲烷 为溶剂, 以59.4 %的产率得到2-(ethylsulfonyl)-5-(4-chlorophenyl)-1,3,4-oxadiazole
    参考文献:
    名称:
    发现带有 2-磺酰基-1,3,4-恶二唑支架的高效共价 SARS-CoV-2 3CLpro 抑制剂,用于对抗 COVID-19
    摘要:
    由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的冠状病毒病 (COVID -19) 大流行已成为重大公共卫生危机,对人类福祉构成重大威胁。尽管有疫苗,但由于 SARS-CoV-2 突变体的出现,COVID-19 仍在继续传播。这凸显了迫切需要发现更有效的药物来对抗 COVID-19。作为COVID-19治疗的重要靶点,3C样蛋白酶(3CL pro)在SARS-CoV-2的复制中发挥着至关重要的作用。在我们之前的研究中,我们证明了含有 2-磺酰基-1,3,4-恶二唑支架的化合物A1对 SARS-CoV-2 3CL pro具有有效的抑制活性。在此,我们对A1的结构优化进行了详细研究,并对构效关系进行了研究。在所测试的各种化合物中,亚砜D6 对 SARS-CoV-2 3CL pro表现出有效的不可逆抑制活性 (IC 50 = 0.030 μM) ,并对宿主半胱氨酸蛋白酶(如组织蛋白酶
    DOI:
    10.1016/j.ejmech.2023.115721
  • 作为产物:
    描述:
    对氯苯甲酸硫酸一水合肼 、 potassium hydroxide 、 sodium hydroxide 作用下, 以 甲醇乙醇 为溶剂, 生成 2-(4-chloro-phenyl)-5-ethylsulfanyl-[1,3,4]oxadiazole
    参考文献:
    名称:
    含1,3,4-恶二唑部分的砜衍生物的合成,抗菌活性和3D-QSAR
    摘要:
    制备了一系列含有1、3、4-恶二唑部分的砜衍生物,并通过浊度计测试评估了它们的抗菌活性。大多数化合物的抑制生长青枯雷尔氏菌(青枯雷尔氏菌从番茄和烟草青枯病以高效力,其中的化合物)图5a和5b中表现出对最有效的抑制青枯从番茄和烟草的细菌枯萎与EC 50个值的19.77和8.29  μ克/毫升,分别。我们的结果还表明5a,5b和许多其他化合物的比商业杀菌剂杀得3000和噻二铜,这种抑制更有效的青枯雷尔氏菌从番茄青枯病与EC 50个的93.59 99.80和值 μ克/毫升,并用EC烟草青枯病50的45.91值和216.70  μg / mL。使用基于化合物生物活性的比较分子场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)创建的三维定量结构-活性关系(3D-QSAR)模型研究了化合物的结构-活性关系(SAR)番茄和烟草细菌枯萎。3D-QSAR模型有效地预测了化合物的抑制活性与空间静电特性之间的相关性。
    DOI:
    10.1111/cbdd.12181
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