Modélisation QSAR et QSPR de propriétés d'intérêt pour le criblage et la sécurité des composés
Langue Anglais
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Auteur : Baybekov, Shamkhal
Date de soutenance : 10-11-2023

Directeur(s) de thèse : Varnek, Alexandre - Marcou, Gilles

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

Mots-clés libres : QSAR, QSPR, Criblage, Solubilité, Perméabilité cutanée, Sensibilisation cutanée, Inhibition de l'ACE2
Mots-clés :
  • QSAR (biochimie)
  • Solubilité
  • Dermatite de contact
Résumé : Cette thèse concerne le développement et la mise en œuvre d'outils de chémoinformatique en support de campagnes de criblage de composés. Les sujets couverts sont : les étapes de sélection de composés, d'évaluation de l'intégrité des solutions de stock, de contrôle de la qualité des données expérimentales, de développement de modèles prédictifs et d'annotation des bibliothèques de criblage. Les propriétés d'intérêt incluent la solubilité de composés de type fragment dans le DMSO, la solubilité aqueuse, la sensibilisation cutanée, la perméabilité cutanée et la liaison à l'enzyme de conversion de l'angiotensine (ACE2) pour la conception de sondes biologiques. Les modèles de relation structure-activité/propriété quantitative (QSAR/QSPR) sont disponibles publiquement et des outils conviviaux développés dans la KNIME Analytics Platform fournissent un soutien précieux aux chercheurs sans nécessité de compétences en programmation. L'intégration des outils de chémoinformatique développés offre une approche efficace pour améliorer les résultats du criblage et maximiser l'efficacité.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : not initialized
Identifiant : 2023STRAF045
Type de ressource : Thèse