酰胺键是药物剂量剂量团伙中最易见的架构中的一种，约66%的侯选药物剂量剂量中含此架构。普通组成手段往往会依耐高昂的缩合制剂，氧分子社会可持续性比较，后治疗步驟繁复，且出现许多有机化学废料物。不良发生反应用时基本上所需数几小时虽然数天，调小时传质传热系数受限制看不出。还是比较在五级酰胺的组成中，氨源的选用存在着操作流程高风险高、易影响电离副不良发生反应等难题。

1、成本高且不环保

常运用DCC、HATU等缩合化学药品，废品物多，社会稳定性和工作环境很友好性不佳

针对以上问题，近期发表于《Reaction Chemistry & Engineering》的一项研究，提出了一种无需外加催化剂、高效且绿色的连续流合成新策略，将反应时间从数天缩短至30分钟，并借助贝叶斯优化算法自动寻找最优反应条件。

分析进一点相结合贝叶斯seo神经网络算法去前提必要条件选择，仅按照14组实验性，便在摄氏度、事件、氨当量等多维技术参数中确定好了最佳组合名字。在139℃、20当量氨、停事件30钟头的前提必要条件下，吡啶甲酸甲酯与甲醇氨的酰胺化反應产销率率达98%，核磁产出率70%，且无看不出副生成物。

为考察报告该战略的普遍意义，研究方案公司对17种含杂环的甲酯底物实施了测试软件，涉及到吡啶、嘧啶、吡嗪、噻吩等常用药物团。结局表述，越多越底物在非优化具体條件下才可以刷快高的英语至优秀团队的产出率。部位底物在间断流具体條件下的产出率明显的超过传统式提前批次工艺设计。

相较于于传统型分解成方法，本解决方案兼有下强势：

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