Cartographie topographique générative : un outil puissant pour la visualisation, l'analyse et la modélisation de données chimiques volumineuses
Langue Anglais
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Auteur : Lin, Arkadii
Date de soutenance : 16-09-2019

Directeur(s) de thèse : Varnek, Alexandre

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

Mots-clés libres : GTM, Grand volumes de données en chimie, Comparaison de grandes chimiothèques, Visualisation de données, QSAR, Criblage virtuel
Mots-clés :
  • Données massives
  • Data visualisation
  • Chimie -- Informatique
  • Criblage pharmacologique
  • QSAR (biochimie)
Résumé : Cette thèse concerne l'utilisation de Cartographie Topographique Générative (Generative Topographie Mapping - GTM) pour l'analyse, la visualisation et la modélisation de grands volumes de données chimiques. Les principaux sujets traités dans ces travaux sont le criblage virtuel multi-cibles dans la conception de médicaments et la visualisation, l'analyse et la comparaison de grandes chimiothèques. Plusieurs développements méthodologiques ont été proposés : (1) un algorithme de zoom hiérarchique automatisé pour la GTM afin d'aider à résoudre le problème de la résolution des cartes ; (i1) un protocole d'extraction automatisé des Sous-structures Maximum Communes (MCS) pour améliorer l'efficacité de l'analyse de données ; (iit) un criblage contraint basé sur la GTM permettant de détecter les molécules avec un profil pharmacologique souhaité, et (iv) une technique de GTM parallèle, qui réduit significativement le temps nécessaire pour construire une carte. Les méthodologies développées ont été implémentées sous forme de logiciel, utilisé à la fois dans des projets académiques (Université de Strasbourg, France) et industriels (Compagnie Boehringer lngelheim Pharma, Allemagne)
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAF017
Type de ressource : Thèse