နီ-နီ ကာဘွနီလ်ဒိုင်အိုင်မစ်ဒါဇောလ် (စီဒီအိုင်) ဝယ်ရန်
N N ကာဘွနီလ်ဒိုင်အိုင်မစ်ဒေါဇိုလ် (CDI) ကို ဝယ်ယူပါက ခေတ်မှီအော်ဂေနစ်စန္တြီဆီးစီတွင် အသုံးများသည့် အထိရောက်ဆုံးနှင့် အမျှမျှတတဖြစ်သည့် ကပ်လ်င်းအိုင်ဗ်အိုင် (coupling reagent) တစ်မျှော်မှုတွင် ရင်းနှီးမှုတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ N,N'-ကာဘွနီလ်ဒိုင်အိုင်မစ်ဒေါဇိုလ်ကို အများအားဖြင့် CDI ဟု အတိုကောက်ခေါ်သည်။ ဤဓာတုပစ္စည်းသည် အဖြူရောင်မှ အမျှမျှတတဖြစ်သည့် ကုန်စပ်ပုံစံဖြစ်ပြီး ကာဘောက်ဆီလစ်အက်စစ်များ၊ အမိုင်န်များနှင့် အလ်ကောဟောလ်များကို အသုံးပြုရာတွင် အထူးသဖြင့် အသုံးဝင်သည့် အသွေးအသားဖော်သည့် အိုင်ဗ်အိုင် (activating agent) ဖြစ်သည်။ ဤဓာတုပစ္စည်းသည် ပိုလီပေပ်တိုက်ဒ် စန္တြီဆီးစီ (peptide synthesis)၊ အက်စ်တာဖော်မေးရှင်း (esterification) တုန်းမှုများနှင့် အမိုင်ဒ်များ၊ ကာဘာမိတ်များနှင့် ယူရီးယားများ ဖော်မေးရှင်းတုန်းမှုများတွင် အရေးကြီးသည့် အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CDI ၏ အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များမှာ ကာဘောက်ဆီလ်အုပ်စုများကို အသွေးအသားဖော်ခြင်းဖြစ်ပြီး မှန်ကန်သည့် အခြေအနေများအောက်တွင် နျူကလီယိုဖီလစ် အစားထိုးမှုတုန်းမှုများကို အထောက်အကူပေးပါသည်။ ထိုသို့သော တုန်းမှုများကို မှန်ကန်သည့် ကာတာလစ်များ (catalysts) သို့မဟုတ် အလွန်ပူသည့် အပူခါးများ မလိုအပ်ဘဲ အကောင်အထောက်ပေးနိုင်ပါသည်။ N N ကာဘွနီလ်ဒိုင်အိုင်မစ်ဒေါဇိုလ် (CDI) ကို ဝယ်ယူပါက ရှေးခေတ်က အသုံးပြုသည့် ကပ်လ်င်းအိုင်ဗ်အိုင်များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သည့် တုန်းမှုများကို ပေးစေသည့် အိုင်ဗ်အိုင်ကို ရယူနိုင်ပါသည်။ ထိုသို့သော အိုင်ဗ်အိုင်များသည် ဆေးဝါးသုတေသန်၊ စိုက်ပျိုးရေး ဓာတုပစ္စည်းများ ဖော်မေးရှင်းခြင်းနှင့် အဆင့်မြင့် ပစ္စည်းများ သုတေသန်တွင် မရှိမဖြစ်ဖြစ်ပါသည်။ CDI ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ အင်္ဂါရပ်များတွင် THF၊ DMF နှင့် ဒိုင်ကလောရိုမီသိန် (dichloromethane) ကဲ့သို့သော အော်ဂေနစ် အဖျော်အဖြစ်များတွင် အထူးသဖြင့် အလွယ်တက် ပေါင်းစပ်နိုင်သည့် အရည်အသွေးများ ပါဝင်ပါသည်။ ထိုသို့သော အသုံးချမှုများသည် ဆေးဝါးရှာဖွေရေး လုပ်ငန်းများတွင် ရှုပ်ထွေးသည့် မော်လီကျူလ်များနှင့် အလယ်အလတ်အဆင်းများကို ဖော်မေးရှင်းရာတွင် အသုံးပြုခြင်း၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ပစ္စည်းများကို ဖန်တီးရာတွင် ပေါ်လီမာ ဓာတုပညာနှင့် ဇီဝဓာတုပညာ သုတေသန်တွင် ဇီဝမော်လီကျူလ်များကို ပြောင်းလဲရာတွင် အသုံးပြုခြင်း စသည်ဖြင့် အကုန်အစုပ် အသုံးပြုမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤပစ္စည်း၏ တည်ငြိမ်မှုနှင့် ခန့်မှန်းနိုင်သည့် တုန်းမှုများကြောင့် အသုံးပြုသူများသည် အကောင်အထောက်ရှိသည့် ရလဒ်များကို ရယူရန် အလွန်အသုံးဝင်သည့် ရွေးချယ်မှုဖြစ်ပါသည်။