Monastrol Synthesis Using Subcritical EtOH: Response Surface Method for Optimization
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 72
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJCCE-44-4_009
تاریخ نمایه سازی: 16 خرداد 1404
چکیده مقاله:
Monastrol is an Eg۵ inhibitor that induces mitotic arrest and apoptosis. The efficiency of the Biginelli reaction for Monastrol synthesis can be enhanced by utilizing a subcritical EtOH. The response surface method was employed to optimize the synthesis yield of subcritical EtOH by varying the parameters of temperature, pressure, and reaction time. The synthesis yield of Monastrol using the optimum subcritical EtOH method was compared with the flux method, both utilizing three different catalysts: sodium hydrogen sulfate, hydrochloric acid, and ytterbium trifluoromethanesulfonate. The synthesis yield of Monastrol using the optimum subcritical EtOH method was found to be significantly higher compared to the flux method. Furthermore, the catalysts sodium hydrogen sulfate and ytterbium trifluoromethanesulfonate exhibited improved synthesis yield in comparison to the acid-catalyzed reactions. Additionally, the findings obtained from thin-layer chromatography confirmed the results obtained from LC-MS analysis. This innovative approach can be extended to other heteroaromatic aldehydes
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Yousuf Karimi
Student Research Committee, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, I.R. IRAN
Mojgan Nejabat
Department of Medicinal Chemistry, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, I.R. IRAN
Hossein Kamali
Department of Pharmaceutics, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, I.R. IRAN
Farzin Hadizadeh
Biotechnology Research Center, Pharmaceutical Technology Institute, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, I.R. IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :