Cartography of chemical space
Langue Anglais
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Auteur : Gaspar, Héléna Alexandra
Date de soutenance : 29-09-2015

Directeur(s) de thèse : Varnek, Alexandre

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Chimie de la matière complexe (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
 
Discipline : Chimie
Classification : Chimie, minéralogie, cristallographie

Mots-clés libres : Visualisation, Espace chimique, QSAR, Inverse QSAR, Domaine d’applicabilité, Stargate GTM, Données massives, Apprentissage automatique
Mots-clés :
  • Chimie - Modèles mathématiques
  • Classification
  • Banques de données
  • QSAR (biochimie)
  • Chimie -- Informatique
Résumé : Cette thèse est consacrée à la cartographie de l’espace chimique ; son but est d’établir les bases d’un outil donnant une vision d’ensemble d’un jeu de données, comprenant prédiction d’activité, visualisation, et comparaison de grandes librairies. Dans cet ouvrage, nous introduisons des modèles prédictifs QSAR (relations quantitatives structure à activité) avec de nouvelles définitions de domaines d’applicabilité, basés sur la méthode GTM (generative topographic mapping), introduite par C. Bishop et al. Une partie de cette thèse concerne l’étude de grandes librairies de composés chimiques grâce à la méthode GTM incrémentale. Nous introduisons également une nouvelle méthode « Stargate GTM », ou S-GTM, permettant de passer de l’espace des descripteurs chimiques à celui des activités et vice versa, appliquée à la prédiction de profils d’activité ou aux QSAR inverses.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2015STRAF030
Type de ressource : Thèse