Note ABES Développement de nouvelles méthodes de criblage in silico en chémogénomique Devoloppement of new in-silico screening methods in chemogenomics Chémoinformatique Criblage virtuel inverse Profilage Chémogénomique Bioactivité Pharmacophores protéine-ligand Docking QSAR Chemoinformatic Docking 547.1 572.8 Chémogénomique Criblage pharmacologique Bioinformatique La chémoinformatique et la bioinformatique sont des disciplines devenues indispensables à la découverte de médicaments. De nos jours, les industries pharmaceutiques consacrent près de 10% de leur budget de recherche et développement, à la recherche de médicaments assisté par ordinateur (Kapetanovic 2008). Cette émergence peut s’expliquer à la fois par le développement des architectures de calculs mais aussi par le faible coup qu’engendrent des analyses in silico par rapport à des tests in-vitro.Les essais biologiques qui ont été menés depuis des décennies afin d’identifier des médicaments potentiels, commencent à former une source très importante de données et plusieurs bases de données commencent à les répertorier. La disponibilité de ce type de données a favorisé le développement d’un nouvel axe de recherche appelé la "chémogénomique" et qui s’intéresse à l’étude et à l’identification des associations possibles entre plusieurs molécules et plusieurs cibles. Ainsi, la chémogénomique permet de déterminer le profil biologique d’une molécule et nous renseigne sur sa capacité à devenir une touche intéressante mais aussi à identifier ses possibles effets indésirables. Des méthodes de chémoinformatique permettent d’utiliser ces sources de données à des fins d’apprentissage et établir des modèles prédictifs qui permettront par la suite de faire des prédictions pour connaitre l’activité d’une molécule.Cette thèse a porté sur le développement et l'utilisation de méthodes de prédictions d’association protéine-ligand. La prédiction d’une association est importante en vue d’un criblage virtuel et peut s’effectuer à l’aide de plusieurs méthodes. Au sein du laboratoire, on s’intéresse plus particulièrement au profilage de bases de données de molécules (chimiothèques) contre une série de cibles afin d’établir leur profil biologique. J’ai donc essayé au cours de ma thèse de mettre au point des modèles prédictifs d’association protéine-ligand pour un grand nombre de cibles, valider des méthodes de criblage virtuel récentes à des fins de profilage mais aussi établir un protocole de profilage automatisé, qui décide du choix de la méthode de criblage la plus adaptée en s’appuyant sur les propriétés physico-chimiques du ligand à profiler et de l’éventuelle cible. Chemoinformatics and bioinformatics methods are now necessary in every drug discovery program. Pharmaceutical industries dedicate more than 10% of their research and development investment in computer aided drug design (Kapetanovic 2008). The emergence of these tools can be explained by the increasing availability of high performance calculating machines and also by the low cost of in silico analysis compared to in vitro tests.Biological tests that were performed over last decades are now a valuable source of information and a lot of databases are trying to list them. This huge amount of information led to the birth of a new research field called “chemogenomics”. The latter is focusing on the identification of all possible associations between all possible molecules and all possible targets. Thus, using chemogenomics approaches, one can obtain a biological profile of a molecule and even anticipate possible side effects.This thesis was focused on the development of approaches that aim to predict the binding of molecules to targets. In our lab, we focus on profiling molecular databases in order to get their full biological profile. Thus, my main work was related to this context and I tried to develop predictive models to assess the binding of ligands to proteins, to validate some virtual screening methods for profiling purpose, and finally, I developed an automatic hybrid profiling workflow that selects the best fitted virtual screening approach to use according the ligand/target context. Electronic Thesis or Dissertation Text fr en PDF 7043126 Université de Strasbourg Strasbourg 2012-12-31 https://theses.hal.science/tel-00763448 application/pdf 6264262 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2012/Meslamani_Jamel_2012_ED222.pdf http://www.theses.fr/2012STRAF009/abes https://theses.hal.science/tel-00763448 https://theses.hal.science/tel-00763448 https://theses.hal.science/tel-00763448 https://theses.hal.science/tel-00763448 Meslamani Jamel-Eddine 1985-01-18 FR 164715452 40303152 https://theses.fr/2012STRAF009 2012STRAF009 https://doi.org/10.70675/0e12a7b3zecbcz4fd5z9700z34fa233005c1 2012-09-13 Chimie informatique et théorique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Rognan Didier MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 034127445 Morin-Allory Luc MADS_PRESIDENT_DU_JURY 069441413 Varnek Alexandre MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 124416993 Jacoby Edgar MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 137639821 Morelli Xavier MADS_RAPPORTEUR_1 155010239 École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 CH 156504081 Laboratoire d'innovation thérapeutique (Strasbourg ; 2009-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 157623483 207869 ddc:540 ddc:570 Rognan Didier Morin-Allory Luc Varnek Alexandre Jacoby Edgar Morelli Xavier École doctorale Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....) Laboratoire d'innovation thérapeutique (Strasbourg) PDF 7043126