有机合成 合成双醋瑞因的合成路线

网上有关“有机合成 合成双醋瑞因的合成路线”话题很是火热，小编也是针对有机合成 合成双醋瑞因的合成路线寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

一、芦荟大黄素(2)的制备

在反应瓶中，加入坝巴甙15g(0.036mol)，三氯化铁75g(0.46mol)、水230ml，加热搅拌回流7h。反应毕，冷却，过滤，滤饼用水洗涤，干燥。将所得固体置索氏提取器中用甲苯提取，回收溶剂，得粗品(2)。用冰乙酸重结晶，得精品(2)7.5g(77.16%)，mp

216~218℃。

二、三乙酰芦荟大黄素(2)的制备

在干燥反应瓶中，加入乙酸酐30ml和吡啶30ml的混合液后，搅拌，加入(2)2.8g

(0.0lmol)，于48~52℃继续搅拌20h。反应毕，将反应物倒入冰水中，析出**固体，过滤，滤饼水洗涤，干燥，得粗品(3)。用苯重结晶，得**针状结晶精品(3)3.69g

(99.2%)，mp

197~199℃。

三、双醋瑞因(1)的合成

在干燥反应瓶中，加入乙酸酐1ml、冰乙酸130ml，加入(3)500mg(0.001mol)，搅拌，于50℃左右滴加三氧化铬500mg(5mmol)和水1ml的溶液，滴毕，滴加冰乙酸15ml，加毕，于65~70℃继续搅拌3h。反应毕，将反应液倒入冰水中，过滤，滤饼用水洗涤，干燥，得粗品(1)。用二氧六环重结晶，得淡**结晶精品(1)300mg(652%)，mp

237~238℃。?

1964年哈佛大学教授Elias James Corey创立了逆合成法，也称为反合成分析或合成子法，通过严格的逻辑推理来设计有机合成路线，极大地简化了有机合成设计的复杂性，使其不再主要依赖经验?。在药物化学、有机合成以及材料科学等领域，逆合成分析（Retrosynthetic Analysis）是设计复杂分子合成路线的核心工具。逆合成分析是一种逆向规划合成路线的技术，它将目标分子沿着反应路径分解成一系列越来越简单的前体，最终得到商业上可用的起始原料；同时可以有效解决复杂分子的合成问题，促进有机合成科学的发展。然而，传统的逆合成分析依赖于化学家的经验和知识库，这一过程不仅耗时，还可能遗漏一些潜在的合成路径。

随着计算化学和人工智能的发展，逆合成路线设计的自动化工具和网站应运而生，极大地提升了化学家设计分子合成的效率和准确性。这些工具不仅可以在短时间内为复杂分子提供多条合成路线，还能够从文献和数据库中挖掘出新的反应模式。下面将介绍几款其他常用的逆合成路线设计网站，探讨它们的优点和缺点。

SYNTHIA?由化学家和计算机科学家共同开发的逆合成软件，它能够基于化学反应规则和逻辑，提供快速的合成路径设计。计算机辅助合成帮助快速找到已知目标分子的合成路径。 SYNTHIA?的数据库包含超过10万种手动编码的反应规则，并且每个季度都在更新。它能够考虑多种因素，如不兼容基团的保护、区域和立体选择性等，以设计出合理的合成路线。SYNTHIA?的前身是开发多年的Chematica，并随后进一步升级为SYNTHIA?，它允许用户快速发现新发布的目标分子以及整个目标分子库的新颖合成路径，从而极大地加速了研究和途径发现的速度。

优点：

-高度可定制性：轻松自定义搜索参数，以消除或促进反应、试剂或分子类别。

-多模块设计：提供自动化逆合成分析（AI 驱动）、人工逆合成分析（手动回溯）及已知化合物网络搜索（基于文献数据）三大模块，灵活适配不同需求。

-快速建立购物清单：轻松生成用于合成的市售起始材料清单。

缺点：

-学习成本较高：对于初次使用的用户来说，可能需要一定的时间来熟悉软件的操作和功能，才能有效设置参数。

-结果依赖数据质量：尽管其数据库庞大，但合成路线的合理性和可行性仍然在一定程度上依赖于数据库中反应规则的准确性和全面性。

-商业化限制：作为企业级软件，许可费用较高，可能更适合大型药企或研究机构，中小型实验室使用门槛较高。

摩熵化学MolAid拥有一个功能强大的化合物、反应检索的数据库，摩熵化学平台收录了1.7亿+化合物并且数量持续更新增长；拥有7000万条反应数据，提供逆合成反应方案，搭建人机结合反应提取工程，反应量不断增长，为用户提供高质量反应信息，目前数据库已实现自动化更新，反应量在不断增长，以支持有机化学、材料化学、生物医药等领域用户快速获取相关信息。仅需简单的几步操作，就可以对一个化合物追本溯源，同时提供反应的条件，产率等信息。不仅提供一条最优逆合成路线，还会有多条备选合成路线，供用户选择和评估。极大地提升了化学家设计分子合成的效率和准确性。

优点：

-数据量大且筛选精准：数据库包含 7000 万条化学反应数据及 1.7亿化合物信息，支持反应条件（时间、温度、压强）、反应物、产物、产率、溶剂、试剂、催化剂等多个参数过滤，快速定位理想反应条件。

-多场景功能集成：除了逆合成功能外，还提供物化性质查询、谱图查询、晶体信息查询等多种功能，满足用户在化学合成不同阶段的需求。

-溯源功能：反应数据支持溯源，完整的参考文献信息可追溯到原文，方便用户参考实现反应创新、优化合成线路。

-用户友好与成本优势：中文界面适配国内用户习惯，提供免费版基础功能，降低使用门槛；支持企业级定制服务，满足多样化需求。

缺点：

-非中文用户适配不足：界面及数据以中文为主，国际用户使用需依赖翻译工具，体验存在一定障碍。

-可能需要人工干预：在某些复杂情况下，尽管能够提供多种合成路线建议，但最终的路线选择和优化可能仍需要化学家的专业知识和经验来判断。其他几个平台也是一样的，需要自行判断。

ChemAIRS 是智化科技（Chemical.AI）自主研发的人工智能驱动逆合成分析平台，专注于有机化学合成与药物研发领域。它基于化学大数据分析和深度学习算法，能够在短时间内为输入的目标分子设计出多条合成路线。ChemAIRS考虑了原料可及性、反应可行性、官能团兼容性和手性合成策略等因素，提供了多样可行的合成思路。该平台收录了超过6千万的文献数据，覆盖了主流SCI期刊文献及专利，能够大幅提高实验设计效率和成功率 。

优点：

-数据驱动与精准性：整合海量化学反应数据，覆盖官能团兼容性、立体选择性及反应条件（如催化剂、溶剂），提升路线可行性。

-一键询价与报价：ChemAIRS还具备一键询价功能，特别是在工艺模式下，能够帮助用户更好地获取公斤级原料的价格，实现一键报价，提高了报价效率。

缺点：

-依赖数据覆盖与场景适配：对新兴或小众化学反应的预测能力受限，需依赖现有知识库，可能遗漏创新合成策略；复杂手性分子或特殊结构的合成仍需人工干预，无法完全替代化学家的创造性思维；SA Score可能因市售原料更新或新合成方法出现而动态变化，需定期更新数据库以维持准确性。

-用途单一：化合物其他相关理化信息较少，是一款比较纯粹的用于逆合成的网站。

比较经典的SciFinder?，在上期的文章中就已经详细讲过使用流程了哦，可以戳主页查看。SciFinder? 中的 Retrosynthesis Planner 工具可以为目标分子提供自动化的合成路线设计方案。SciFinder? 拥有庞大的化学反应数据库，包括实验室验证过的反应、文献和专利，这使得其逆合成分析结果具备高度的可靠性。用户可以根据自身的需求，调整或优化合成路线。例如，在反应条件或原料限制的情况下，SciFinder? 能够根据用户的输入实时调整路线设计。该工具不仅提供一条最优路线，还会生成多条备选路线，供用户选择和评估。这种多样性为化学家提供了更多的灵活性。

优点：

-结果全面：SciFinder?不仅提供文献报道的已知合成路线，还预测并展示未有文献报道的潜在合成路线，为用户提供了更多的选择和参考。

-数据权威性与全面性：基于 CASREACT 数据库，整合 110 余年文献与专利数据，覆盖已知反应与预测路径，支持立体选择性反应标记（2024 年新增功能），确保路线科学性。

-参数自定义：用户可以根据合成深度、常见或稀有规则、保护或断裂的键等参数，自定义评分和筛选条件，以获得最符合自己预期的合成路线。

缺点：

-预测局限性：预测性路径仍需实验室验证，部分反应可能因条件苛刻（如高压催化）而难以实现；合成深度限制（最多 4 步）可能无法满足超长路线设计需求。

-访问限制：SciFinder?通常需要机构订阅才能访问，个人用户无法直接访问和使用，这在一定程度上限制了其普及和应用范围。并且链接不稳定，体验感不好。

-价格昂贵：作为专业的化学信息检索工具，需机构订阅，费用高昂。

-英文界面：界面为英文，对国内用户不太友好。

Reaxys Predictive Retrosynthesis推出了其预测性逆合成分析工具。它结合了文献中的反应数据和先进的算法，能够为目标分子提供精准的逆合成路线建议。Reaxys 拥有数百万条文献和专利数据，涵盖了有机化学、药物化学和材料化学的各个领域。因此，该工具不仅能够生成合理的合成路线，还能为每一步的反应提供相关的文献支持。Reaxys 采用先进的机器学习技术，能够根据历史反应数据自动生成合成路线，并且随着数据库的不断扩充，其预测结果的准确性和多样性也在提升。无论是初学者还是经验丰富的化学家，Reaxys Predictive Retrosynthesis 都能够为复杂分子设计提供有力的支持。

优点：

-庞大的数据支持：Reaxys数据库拥有超过2.83亿种物质和5亿个理化数据点，涵盖来自文章、专利和商业目录的物质，以及实验数据，为逆合成分析提供了丰富的数据基础。

-成本控制：在设计路线的同时限制起始材料成本，所有路线都以市售的起始材料结束，有助于降低研发成本。

缺点：

-复杂分子处理的局限性：对多手性中心、大环化合物等复杂结构的路径生成策略较保守，创新性受限。

-访问受限：与SciFinder?类似，Reaxys也通常需要机构订阅才能访问，这在一定程度上限制了其普及和应用范围。个人用户可能无法直接通过官方网址使用全部功能，需要通过所在机构或学校的图书馆等渠道访问。并且如果使用不当，可能会导致IP被封禁，影响正常使用。

-成本较高：对于需要长期使用Reaxys的机构或个人而言，订阅费用可能构成一定的经济负担。此外，如果需要下载数据或进行其他高级操作，可能还需要支付额外的费用。

IBM RXN for Chemistry 是 IBM 开发的基于人工智能的在线化学合成预测平台。它结合了深度学习和神经网络技术，能够自动为目标分子生成合成路线，广泛应用于有机合成和药物化学。与传统的基于规则的逆合成分析工具不同，IBM RXN 利用深度学习模型进行反应预测。通过对数百万条化学反应数据进行训练，AI 能够在分子层面捕捉复杂的反应模式。IBM RXN 是一个开放的平台，用户可以免费注册并使用其基本功能。这对于学生和中小型实验室非常友好，提供了无成本的逆合成分析工具。该工具能够在几秒钟内生成合成方案，用户可以通过简单的分子式输入获得即时的反馈结果。

优点：

-数据驱动与智能化：整合海量文献与专利数据，结合反应指纹（rxnfp/drfp）优化路径搜索，提升预测精度；支持数据降噪（“遗忘实验”策略）与增强，显著减少噪声数据对模型的影响。

-云端协同：基于云平台实现全球实验室资源共享，用户可通过网页端或 API 接口提交任务，实时追踪实验进度。

缺点：

-数据依赖性与新兴反应局限：模型性能受限于历史专利数据，对尚未广泛验证的创新反应（如光催化、电化学）预测能力不足；部分路径需依赖高成本原料或特殊设备（如惰性气体保护），实际落地存在硬件门槛。

-商业化部署成本高：企业级定制服务（如私有云部署、自动化实验室整合）费用高昂，中小型机构难以承担；免费版功能受限，复杂分子分析需订阅高级版本。

-界面体验不佳：操作界面体验不够理想，有时会出现乱码或设计不合理的情况，影响使用体验。

总结

逆合成分析网站的出现极大地方便了化学家设计复杂分子合成路线的工作。这些工具利用大数据和人工智能技术，不仅提升了设计效率，还拓展了化学家在文献和实验中的知识范围。无论是 Reaxys 和 SciFinder? 这样的传统平台，还是SYNTHIA、摩熵化学MolAid、 IBM RXN、ChemAIRS、Graph2Edits等基于人工智能的创新工具，都为化学家提供了强大的支持，推动了有机合成和药物化学的快速发展。这些数据库/平台都有各自的优点和不足，大家在使用时可以根据自己的习惯或者联合使用，已达到最佳效果。

这里小编有个推荐策略，仅供参考，具体使用看个人：

优先选择摩熵化学MolAid：若需兼顾成本（年费远低于SciFinder?）、本土化（国产平台）与技术创新，贴合国内用户需求，尤其适合个人和国内预算有限的科研团队。

补充使用SciFinder?/Reaxys：若需验证国际专利或处理复杂分子，可结合使用以互补数据覆盖。

未来，随着计算能力和数据的进一步提升，这些逆合成工具将会变得更加智能和精准，甚至有望自动生成最优的实验条件，从而推动化学合成的自动化和智能化进程。

未来，随着计算能力和数据的进一步提升，这些逆合成工具将会变得更加智能和精准，甚至有望自动生成最优的实验条件，从而推动化学合成的自动化和智能化进程。

关于“有机合成 合成双醋瑞因的合成路线”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！