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Biology

卯木反应的优化使用平行合成和自动化液体处理

doi: 10.3791/942 Published: November 11, 2008

Summary

卯木的反应已被证明是一种方便的方式快速创建不同化合物库。它涉及胺的反应,醛,羧酸和腈在甲醇中,在室温下通常。在这段视频中,我们利用配备过滤管和一个梅特勒 - 托利多MiniMapper自动化液体处理程序是用来提供的试剂和溶剂48槽梅特勒 - 托利多MiniBlock。感兴趣的参数的浓度,溶剂组成和试剂的一些多余的。

Abstract

描述了卯木糠,BOC -甘氨酸,苯甲醛和T - butylisocyanide混合反应的优化。一式三份运行48个平行实验的报道,不同浓度,溶剂和试剂的一些多余的。该产品的隔离是通过一个简单的过滤和洗涤程序。获取最高产量为66%,从0.4与1.2当量的中号甲醇。亚胺。这是显着高于49%的产量从最初的反应在甲醇中号0.4摩尔浓度下获得的。 0.4M或0.2M试剂浓度的甲醇溶液了优越的产量,而在0.07M所有溶剂系统表现不佳。 0.2M,甲醇和乙醇/甲醇混合物(60/40),统计学同样良好的四氢呋喃/甲醇(60/40),而穷人和乙腈/甲醇(60/40)是中间。沉淀产量重现性好,获得在这些复制的实验,让微妙的相互作用被验明正身的影响。

Protocol

简介

卯木的反应已被证明是一种方便的方式快速创建多样化的化合物库(1-3)。它涉及胺的反应,醛,羧酸和腈在甲醇中,在室温下通常。卯木的反应,经常被用来作为药理活性分子的合成的工具,我们利用它可以快速访问在寻找新的抗疟疾药物(4)化合物。据观察,卯木产品有时会从反应混合物(1,5)在纯粹的形式沉淀。这是一个非常幸运的结果以来的反应,然后可以很容易地扩展,而无需昂贵的净化程序,如色谱。这将是最有利于优化卯木没有进一步的治疗反应混合物过滤,直接获得的产品产量。为此,我们使用48槽梅特勒 - 托利多MiniBlock(6)配备过滤管。一个梅特勒 - 托利多MiniMapper(7)自动化液体处理程序是用来提供的试剂和溶剂。感兴趣的参数的浓度,溶剂组成和试剂的一些多余的。

实验

MiniMapper自动化液体处理程序编程提供下列顺序液体空滤管,在48位MiniBlock:额外的溶剂,糠(甲醇2M),甲醛(甲醇2M),BOC -甘氨酸(甲醇2M)和T - butylisocyanide(甲醇2M)。默认除了体积为100微升。如果指出,过量添加一种试剂,120微升交付使用。 MiniBlock是使用内部真空过滤,然后放置16小时前在摇床。两个洗摇动过滤关闭前,由15分钟每管加入甲醇(1毫升)。管子,然后在一个dessicator高真空下干​​燥至少30分钟。滤管的重量增加产量计算。核磁共振氢纯度为评估每种溶剂系统和集中的一个样本。运行在一式三份(8-10)的反应,平均单产在表1。

卯木产品的表征

叔丁基(2 - {[2 - (叔butylamino)2 -羰基- 1 -苯乙基](2 -呋喃甲基)氨基} - 2 - oxoethyl)氨基甲酸酯类 :白色固体,熔点(11)202-204 C,1H NMR(12, 频谱 )(500MHZ,δppm,氘代氯仿),1.33(S,9H),1.45(S,9H),4.21(M,2H),4.49(D,J = 18Hz,1H),4.50 ( D,J = 18Hz,1H),5.47(1H),5.60(1H),5.62(1H),5.89(S,1H),6.10(1H),7.19(1H)苯基7.21-7.37(M,5H); 13C NMR(13, 频谱 )(500MHZ,δppm,氘代氯仿)28.3,28.6,42.3,42.8,51.7,62.9,79.5,107.7,110.4,128.5,128.7,129.6,134.7 ,141.9,149.8,155.7,168.4 170.2; IR(14, 频谱 )(Ʋmax厘米的ATR - 1):1645,1673,1699,3331;的FAB -人力资源管理系统(15 )(C24H33N3O5计算, 频谱米/于444.2498 [M + H],获得了444.2517。)

数据分析

采用单因素或双因素(与复制)分析方差分析工具,在Microsoft Excel沉淀产量数据进行了分析。 (16)对于这些变量的发现在统计学意义ANOVA分析,费舍尔的最小显着差(LSD)的测试是用来确定具体的实验设置,参展卯木沉淀产量差异显着(17)。所有的显着性检验在95%置信水平。

结果与讨论

图1总结了溶剂组成卯木沉淀产量的影响。单因素方差分析表明在一个0.2M的试剂浓度研究的四种溶剂的平均收益率的显着性差异。费舍尔的迷幻剂试验表明,的沉淀物在甲醇和乙醇中获得收益率是不的95%的信心水平(酒吧图中的溶剂的名称,标志)统计学差异;卯木沉淀的产量显着甲醇和乙醇比在乙腈溶液中,这又是明显比在THF。

图1

图1:卯木产量溶剂组成的影响,总结沉淀在reageNT浓度0.2M。上市溶剂包括40%,在此浓度的甲醇。

考虑到试剂浓度的影响,表1中的数据显示,在产量急剧下降,被发现时,从0.2M,0.07M,使用甲醇,乙醇和乙腈作为溶剂;单产甲醇在0.2M和0.4中号的浓度。请注意,卯木反应一般在0.5 - 2M范围(2)运行。然而,当使用一个自动化液体处理的时候,它可能会很难启动与试剂的解决方案集中2M以上,从而将终浓度约0.5米的一个实际的上限。这种优化的研究结果表明在解释低于0.2M卯木的反应是成功还是失败的谨慎,显然是由于非线性效应在作怪。

图2总结了溶剂组成和试剂卯木沉淀的试剂浓度0.2M产量过剩的效果。这两个因素的方差分析结果表明一个显着的溶剂和试剂过剩的影响。此外,还有一个两个变量之间的统计学意义的相互作用。相互作用的详细信息被发现在图2表明,沉淀物的产量是由使用的溶剂的影响。再次注意,图中的因素,酒吧的收益率在95%置信水平统计学差异。对于甲醇和乙醇,获得最佳产量过剩的亚胺或腈,乙腈,获得显着改善的结果与胺,醛或超过腈。正如上述讨论结果见表1,沉淀物的整体收益率是低的,四氢呋喃为溶剂,只有一个亚胺过剩导致在沉淀收益率的显着改善。四个溶剂提高产量,这些不同的模式是什么导致了统计显着的相互作用效果,可能是一个不同的互动与不同溶剂的卯木产品的指标。虽然在表1中的数值计算结果表明,最好的收益率在1.2等值亚胺过剩,0.2M乙腈/甲醇和0.2M乙醇/甲醇混合物,也提供了显着的产量获得0.4M甲醇。特别要注意,所有在0.2M四氢呋喃/甲醇混合物了十分恶劣的结果。卯木反应已成功地进行了多种溶剂,包括THF(2)。请注意,这里的低收益率并不意味着卯木反应,没有考虑在四氢呋喃的混合物,只是没有形成沉淀。

图2

图2:溶剂组成和试剂卯木产量过剩的效果,总结沉淀的试剂浓度0.2M。上市溶剂包括40%,在此浓度的甲醇。

图3总结了卯木产量试剂浓度和试剂过剩的影响,沉淀用甲醇为溶剂。这两个因素的方差分析结果表明一个显着的浓度和试剂过剩的影响。如上所述,沉淀试剂浓度0.2M和0.4M明显比在0.07M的产量(但不从对方)。此外,还有一个正在研究这两个变量之间的统计学意义的互动。请注意,一般在较高的试剂浓度相同的模式是多余的试剂的身份在沉淀率的提高。

图3

图3:卯木产量过剩的浓度和试剂的效果总结沉淀在甲醇溶剂。

总体而言,在图2和3所描述的结果表明,有溶剂的选择,试剂浓度和试剂过剩的身份之间的相互作用,但总体来说,这些比直溶剂和浓度的影响更微妙。其他人发现了类似的结果时,在优化卯木反应(18)。

结论

优化实验中发现48运行的产量最高,从0.4米甲醇与1.2当量的66%。亚胺。这是显着高于49%的产量从最初的反应在甲醇中号0.4摩尔浓度下获得的。沉淀产量重现性好,获得在这些复制的实验,让微妙的相互作用被验明正身的影响。

Acknowledgments

安德鲁郎的援助是在数据的图形表示赞赏。梅特勒 - 托利多提供设备和材料,开展试点工作。

Materials

Name Type Company Catalog Number Comments
Furfurylamine Reagent Sigma-Aldrich F20009
Benzaldehyde Reagent Sigma-Aldrich 12010
Boc-glycine Reagent TCI America B1185
t-butylisocyanide Reagent TCI America B1274

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References

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  4. Bradley, J. -C. http://usefulchem.blogspot.com/2008/01/we-have-anti-malarial-activity.html. Forthcoming.
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  12. IR spectrum from compound UC-099C from EXP099 http://usefulchem.wikispaces.com/EXP099. Forthcoming.
  13. FAB-MS from compound UC-099C from EXP099 http://usefulchem.wikispaces.com/EXP099. Forthcoming.
  14. Analysis details available at http://usefulchem.wikispaces.com/space/showimage/EXP201-203_KO-A.xls. Forthcoming.
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Bradley, J., Baig Mirza, K., Osborne, T., Wiliams, A., Owens, K. Optimization of the Ugi Reaction Using Parallel Synthesis and Automated Liquid Handling. J. Vis. Exp. (21), e942, doi:10.3791/942 (2008).More

Bradley, J., Baig Mirza, K., Osborne, T., Wiliams, A., Owens, K. Optimization of the Ugi Reaction Using Parallel Synthesis and Automated Liquid Handling. J. Vis. Exp. (21), e942, doi:10.3791/942 (2008).

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