La modélisation et la visualisation de données chimiques complexes en utilisant les descripteurs locaux

Modeling and visualization of complex chemical data using local descriptors

• Auteur / Autrice : Marta Glavatskikh
• Direction : Alexandre Varnek, Timur Madzhidov
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Chimie
• Date : Soutenance le 09/07/2018
• Etablissement(s) : Strasbourg en cotutelle avec Kazanskij gosudarstvennyj universitet im. V. I. Ulʹânova (Kazanʹ)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Chimie de la matière complexe (Strasbourg)
• Jury : Président / Présidente : Pascal Bonnet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Igor S. Antipin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Bonnet, João Aires de Sousa

Mots clés

Mots clés contrôlés

Tautomérie

Thermodynamique

Cinétique chimique

Simulation par ordinateur

Structure chimique

Mots clés libres

QSPR

GTM

Interactions intermoléculaires

Équilibres tautomère

Réactions chimiques

QSPR

GTM

Intermolecular interactions

Tautomeric equilibria

Chemical reactions

Résumé

Cette étude considère des systèmes où non seulement la structure moléculaire, mais les conditions expérimentales sont impliquées. Les structures chimiques ont été codées par des descripteurs locaux ISIDA MA ou ISIDA CGR, ciblant spécifiquement les centres actifs et leur environnement le plus proche. Les descripteurs locaux ont été combinés avec les paramètres spécifiques des conditions expérimentales, codant ainsi un objet chimique particulier. La méthodologie a été appliquée avec succès pour la modélisation QSPR des paramètres thermodynamiques et cinétiques des interactions intermoléculaires (liaisons halogène et hydrogène), des équilibres tautomères et des réactions chimiques (cycloaddition et SN1). La méthode GTM a été appliquée pour la première fois pour la modélisation et la visualisation de données chimiques mixtes. La méthode sépare avec succès les groupes de données à la fois en raison des structures et des conditions.

This work describes original approaches for predictive chemoinformatics modeling of molecular interactions and reactions as a function of the structures of interacting partners and of the chemical environment (experimental conditions). Chemical structures have been encoded by local ISIDA MA-based or CGR-based descriptors, specifically targeting the active centers and their closest environment. The local descriptors have been combined with the specific parameters of experimental conditions, thereby encoding a particular chemical object. The methodology has been successfully applied for QSPR modeling of thermodynamic and kinetic parameters of intermolecular interactions (halogen and hydrogen bonds), tautomeric equilibria and chemical reactions (cycloaddition and SN1). GTM method has been applied for the first time for QSPR modeling and visualization of mixed chemical data. This method successfully separates data clusters on account of both chemical structures and experimental conditions.