Cartographie topographique générative : un outil puissant pour la visualisation, l'analyse et la modélisation de données chimiques volumineuses
Generative topographic mapping : a powerful tool for big chemical data visualization, analysis and modeling
GTM
Grand volumes de données en chimie
Comparaison de grandes chimiothèques
Visualisation de données
QSAR
Criblage virtuel
GTM
Big Data in chemistry
Libraries comparison
Data visualization
QSAR
Virtual screening version
005.7
572.5
541.2
Données massives
Data visualisation
Chimie -- Informatique
Criblage pharmacologique
QSAR (biochimie)
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)
This thesis concerns the application of the Generative Topographic Mapping (GTM) approach to the analysis, visualization, and modeling of Big Data in chemistry. The main topics covered in this work are multi-target virtual screening in drug design and large chemical libraries visualization, analysis, and comparison. Several methodological developments were suggested: (i) an automatized hierarchical GTM zooming algorithm helping to resolve the map resolution problem; (ii) an automatized Maximum Common Substructure (MCS) extraction protocol improving efficiency of data analysis; (iii) constrained GTM-based screening allowing to detect molecules with a desired pharmacological profile, and (iv) a parallel GTM technique, which significantly increases the speed of GTM training. Developed methodologies were implemented in a software package used in both academic (University of Strasbourg, France) and industrial (Boehringer Ingelheim Pharma company, Germany) projects.
Electronic Thesis or Dissertation
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28262436
Université de Strasbourg
Strasbourg
2020-12-31
https://theses.hal.science/tel-02493288
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27680063
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https://theses.hal.science/tel-02493288
https://theses.hal.science/tel-02493288
Lin
Arkadii
1992-01-09
RU
242694845
https://theses.fr/2019STRAF017
2019STRAF017
https://doi.org/10.70675/ff1b1b1bz4ecfz4beaz84cdzd1749249403d
2019-09-16
Chemoinformatique
Strasbourg
131056549
Doctorat
Docteur es
non
oui
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Alexandre
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Montes
Matthieu
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Varnek
Alexandre
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124416993
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Beck
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École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
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156504081
Chimie de la matière complexe (Strasbourg)
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Alexandre
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École doctorale Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
Chimie de la matière complexe (Strasbourg)
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