Caffeic Acid

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Caffeic acid

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SMILES:O=C(O)C=CC1=CC(O)=C(O)C=C1

InChI:InChI=1S/C9H8O4/c10-7-3-1-6(5-8(7)11)2-4-9(12)13/h1-5,10-11H,(H,12,13)

InChI key:QAIPRVGONGVQAS-UHFFFAOYSA-N

Synonymes: caffeic acid, 3-(3,4-dihydroxyphenyl)acrylic acid, 2-Propenoic acid, 3-(3,4-dihydroxyphenyl)-, trans-caffeic acid, (E)-3-(3,4-dihydroxyphenyl)acrylic acid, trans-Caffeate, 3-(3,4-Dihydroxyphenyl)propenoic acid, Cinnamic acid, 3,4-dihydroxy-, 3,4-Dihydroxycinnamic acid, 4-(2-Carboxyethenyl)-1,2-dihydroxybenzene, UNII-U2S3A33KVM, 3,4-Dihydroxy-trans-cinnamate, (2E)-3-(3,4-dihydroxyphenyl)prop-2-enoic acid, 501-16-6,3,4-Dihydroxycinnamic acid, 3-(3,4-Dihydroxyphenyl)-2-propenoic acid,Caffeic acid,3-(3,4-dihydroxyphenyl)-2-propenoic acid, 331-39-5, 3,4-Dihydroxybenzeneacrylic acid

Similarités

Pouvoir identifier des molécules similaires à celle que nous étudions peut permettre d'inférer certaines de ses propriétés. Il existe plusieurs façons de mesurer la similitude entre les molécules, par leur structure, leurs effets, leurs interactions pharmacologiques, etc. Vous pouvez trouver ci-dessous des molécules similaires selon divers critères et des outils que nous avons développés. Pour comprendre les limitations de ces comparaisons, il est crucial de se référer toujours à la méthodologie utilisée pour mesurer ces similitudes.Veuillez noter : Ces informations sont fournies uniquement à des fins informatives et ne doivent pas être interprétées comme des conseils médicaux.

Pour mesurer la similarité structurelle, nous utilisons la méthode Mol2vecmol2vec, qui est un réseau neuronal qui traite les molécules et les transforme en points dans l'espace, de telle sorte que les molécules avec des sous-structures chimiquement apparentées soient transformées en points proches dans l'espace.

Propriétés moléculaires

En utilisant le modèle de KGPT Deep Learning, nous prédisons plusieurs propriétés de la molécule. Les prédictions sont regroupées par l'ensemble de données utilisé pour les obtenir. Avec chaque prédiction, nous fournissons un graphique montrant la distribution des valeurs prédites sur l'ensemble d'entraînement/test/validation. Cela donne une estimation de la fiabilité du modèle.

Description: A dataset focused on predicting the inhibitory effects of molecules on the enzyme beta-secretase 1 (BACE1). BACE1 inhibition is a potential target for Alzheimer's disease treatment.
Class
TrainValTest
2.88-3.70-1.36
Description: A dataset providing insights on the ability of molecules to penetrate the blood-brain barrier. Crucial for understanding the potential of molecules as central nervous system drugs.
p_np
TrainValTest
-2.24-3.290.40
Description: This dataset deals with the FDA approval status and clinical trial toxicity of molecules. Important for understanding the safety and regulatory status of compounds.
CT_TOX
TrainValTest
-0.49-0.78-0.91
FDA_APPROVED
TrainValTest
0.53-1.27-0.50
Description: A dataset that predicts the solubility of molecules in water. Solubility is an essential property influencing bioavailability and the potential formulation of a drug.
logSolubilitylog(mol/L)
0.81
TrainValTest
Description: This dataset is centered on predicting the free energy when a molecule is dissolved in water. The energy changes can affect molecular interactions in biological systems.
freesolvkcal/mol
-2.54
TrainValTest
Description: A dataset predicting the lipophilicity of molecules. Lipophilicity is a crucial factor affecting the distribution, metabolism, and excretion of drugs in the body.
lipoAlogP
-2.96
TrainValTest
Description: This dataset gives insights into the metabolic stability of molecules. High metabolic stability often results in a longer half-life, influencing drug dosage and frequency.
low
TrainValTest
-0.17-3.50-2.88
high
TrainValTest
0.72-3.55-0.49
27 entries
12 entries
617 entries

Perspectives avancées

Nous fournissons des analyses plus avancées sur les interactions d'une molécule avec le métabolisme humain, les sites de liaison, etc.

Interaction de cette molécule avec le métabolisme

Nous utilisons un modèle d'apprentissage en profondeur pour prédire les interactions de cette molécule avec le métabolisme. Consultez la source pour comprendre la méthodologie.

Réactions qui métabolisent cette molécule
Catechol O-methylation BTMR0212
Enzymes: 2.1.1.6
Catechol O-methylation BTMR0213
Enzymes: 2.1.1.6
Glycine conjugation BTMR1325
Enzymes: 2.3.1.13
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C11H11...

Aromatic OH-glucuronidation BTMR0166
Enzymes: 2.4.1.17
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C15H16...

Aromatic OH-glucuronidation BTMR0166
Enzymes: 2.4.1.17
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C15H16...

O-Glucuronidation of aliphatic acid BTMR0167
Enzymes: 2.4.1.17
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C15H16...

4-OH-Sulfation of hydroxycinnamate BTMR1289
Enzymes: 2.8.2.1
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C9H8O7...

Sulfonation of phenolic compound BTMR1376
Enzymes: 2.8.2.1
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C9H8O7...

Sulfonation of phenolic compound BTMR1376
Enzymes: 2.8.2.1
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C9H8O7...

Carnitine conjugation BTMR1324
Enzymes: 2.3.1.7
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C16H21...

Epoxidation of alkene BTMR0109
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C9H8O5...

Reduction of alpha,beta-unsaturated carbon-carbon double bond adjacent to electron withdrawing group BTMR1209
Enzymes: 1.6.99.1
Reagents

Metabolite: InChI=1S/C9H10O...

Decarboxylation of phenolic acid BTMR1287
Enzymes: Bacterial phenolic acid decarboxylase (EC 4.1.1.-)
Decarboxylation of phenolic acid BTMR1287
Enzymes: Bacterial phenolic acid decarboxylase (EC 4.1.1.-)
Dehydroxylation of catechol BTMR0278
Enzymes: Unspecified bacterial dehydroxylase
3'-Dehydroxylation of substituted benzene BTMR1314
Enzymes: Unspecified bacterial dehydroxylase
Réactions qui produisent du métabolisme à partir de cette molécule
Hydrolysis of carboxylic acid ester BTMR0143
Enzymes: 3.1.1.1
Methylenedioxy ring opening BTMR1177
Enzymes: CYP1A2 CYP2D6
Products
O-Dealkylation BTMR0052
O-Dealkylation BTMR0052