Computational exploration of host-guest complexes
Exploration computationnelle de complexes hôte-invité
Prédiction d'énergie libre de Gibbs
Méthode quantique semi-empirique
Méthode d'apprentissage automatique
Plateforme automatisée
Binding free energy prediction
Semi-empirical quantum mechanics
Machine learning
Automated platform
541.2
Apprentissage automatique
Chimie supramoléculaire
Ces dernières années, la chimie supramoléculaire a connu un énorme essor. Les processus supramoléculaires et, en particulier, les interactions hôte-invité sont étudiées pour la variété des applications possibles (des processus industriels au domaine médical). Actuellement, les découvertes dans le domaine de la chimie supramoléculaire hôte-invité sont entravées par la complexité de la caractérisation thermodynamique et cinétique des processus d'inclusion/libération, ce qui rend difficile la génération de prédictions utiles pour l'encapsulation moléculaire.Dans ce contexte, ce projet de thèse s'est concentré sur le développement d'une plateforme de calcul pour la prédiction de l'énergie libre de Gibbs de complexes hôte-invité en utilisant deux approches différentes : la première basée sur la prédiction des paramètres thermodynamiques et la seconde basée sur les connaissances. L'objectif est non seulement d'améliorer les connaissances globales dans le domaine de la chimie supramoléculaire, mais également de fournir de nouvelles opportunités et applications pour les conteneurs existants de manière à aider au développement de ces derniers.
Supramolecular chemistry has experienced enormous growth in recent years. Supramolecular processes and, in particular, host-guest interactions are studied for the variety of their potential applications (from industrial processes to medical field application). At the moment, breakthrough discoveries in molecular host-guest chemistry are hampered by the complexity of the thermodynamic and kinetic characterization of the inclusion/release processes, which make it difficult to generate useful predictions about molecular encapsulation.In this context, this thesis project focused on the development of a computational platform for binding free energy prediction of host-guest complexes using both thermodynamic-based and knowledge-based approaches. The aim is not only to improve the overall knowledge in the field of supramolecular chemistry but also to provide new opportunities and applications for existing containers and provide direction in their rational development.
Electronic Thesis or Dissertation
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en
PDF
62715950
Université de Strasbourg
Strasbourg
2022-12-31
https://theses.hal.science/tel-03703510
application/pdf
62624143
https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2021/SERILLON_dylan_2021_ED222.pdf
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https://theses.hal.science/tel-03703510
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Serillon
Dylan
1992-02-25
FR
263080943
1703016624B
21821316
4200003
https://theses.fr/2021STRAF048
2021STRAF048
https://doi.org/10.70675/519db432z7badz43d9z954dz018a02ab52a8
2021-12-10
Chimie informatique et théorique
Strasbourg
131056549
Doctorat
Docteur es
non
oui
Heitz
Valérie
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Barril
Xavier
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Rognan
Didier
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034127445
Curutchet
Carles
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Le Questel
Jean-Yves
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090177878
Zanuy Gomara
David
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École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
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222
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Institut de chimie (Strasbourg ; 2005-....)
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Heitz
Valérie
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Curutchet
Carles
Le Questel
Jean-Yves
Zanuy Gomara
David
École doctorale Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
Institut de chimie (Strasbourg)
PDF
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