Ethyl 3-trifluoromethyl-1H-pyrazole-4-carboxylate (CAS 155377-19-8)

Ethyl 3-(Trifluoromethyl)pyrazole-4-carboxylate

CAS 155377-19-8  ·  C7H7F3N2O2  ·  MW 208.14 g/mol

正在加载分子...
3D模型Ethyl 3-(Trifluoromethyl)pyrazole-4-carboxylate,CAS 155377-19-8,分子式C7H7F3N2O2, 摩尔质量 208.14 g/mol
关于 Ethyl 3-trifluoromethyl-1H-pyrazole-4-carboxylate (CAS 155377-19-8)

Ethyl 3-trifluoromethyl-1H-pyrazole-4-carboxylate (CAS 155377-19-8) 是一种化学品,登记号为 CAS 155377-19-8,分子式为 C7H7F3N2O2,摩尔质量为 208.14 g/mol。

该分子包含 21 个原子,通过 21 个化学键连接。 该化合物的完整系统 IUPAC 名称为 ethyl 5-(trifluoromethyl)-1H-pyrazole-4-carboxylate。 上方的交互式 3D 模型可查看原子的空间排列——您可以用鼠标旋转、用滚轮缩放,并在骨架 / 球棍 (Ball & Stick) / 空间填充 (Space Fill) 显示模式之间切换。

在理化性质方面, 分配系数 logP = 1.4 (正值,亲脂性化合物),极性表面积 PSA = 55 Ų1 个氢键供体和 6 个氢键受体。 这些参数对于评估生物利用度以及与生物分子的相互作用至关重要。

该化合物的化学数据来自 PubChem(NIH NLM NCBI),全球最大的化学数据库之一。所有信息均自动更新,并附有符合 CLP 法规(EC 1272/2008)的 GHS 危险说明翻译。上方的小部件可用于教育、研究和商业用途。

理化性质
Wzór sumarycznyC7H7F3N2O2
Masa molowa208.14 g/mol
IUPACethyl 5-(trifluoromethyl)-1H-pyrazole-4-carboxylate
SMILESCCOC(=O)C1=C(NN=C1)C(F)(F)F
InChIKeyVYXIHSAEOXPAEY-UHFFFAOYSA-N
logP (XLogP3)1.4
PSA55 Ų
HBD / HBA1 / 6
PubChem CIDCID 596095 ↗
GHS 安全

Sygnał: Uwaga

GHS07
GHS07

H315 — Działa drażniąco na skórę

H319 — Działa drażniąco na oczy

H335 — Może powodować podrażnienie dróg oddechowych

科学文献

Related literature

20 artykułów · 10 open access · Źródła: PubMed, OpenAlex, Semantic Scholar

Filtry:Eksport:📄 BibTeX📑 RIS📋 EndNote🔧 CSL-JSON

📈 Timeline publikacji (20 artykułów)

1961: 1 artykułów19611999: 1 artykułów2006: 2 artykułów2011: 1 artykułów2020: 6 artykułów2021: 1 artykułów20212022: 1 artykułów2023: 1 artykułów2024: 4 artykułów2025: 1 artykułów2026: 1 artykułów2026

Wysokość słupka = liczba artykułów w roku. Hover dla szczegółów.

F. Polack, Stephen J. Thomas, N. Kitchin et al. (2020) · New England Journal of Medicine
AI Summary
A two-dose regimen of BNT162b2 conferred 95% protection against Covid-19 in persons 16 years of age or older and safety over a median of 2 months was similar to that of other viral vaccines.
Cytowania: 11339Influential: 635Open AccessDOI ↗PubMed ↗PDF ↗
Faizan Ahmed, Syed Ahmad Chan Bukhari, Fazel Keshtkar (2020) · Digit. Gov. Res. Pract.
AI Summary
Deep convolutional neural networks on chest X-rays are applied and an average classification accuracy of 90.64% and F1-Score of 89.8% are produced after performing 5-fold cross-validation on a multi-class dataset consisting of COVID-19, Viral Pneumonia, and normal X-ray images.
Cytowania: 20Influential: 1Open AccessDOI ↗PDF ↗
(2011) · Musing
Cytowania: 3$ PaywallDOI ↗

Dane z PubMed (NIH NLM), OpenAlex (CC0), Semantic Scholar (AI2). AI Summary wygenerowane przez Semantic Scholar TLDR. Artykuły z ikoną wymagają płatnego dostępu.

数据来源
在商店购买
相关分子