Exploration computationnelle de complexes hôte-invité

Computational exploration of host-guest complexes

• Auteur / Autrice : Dylan Serillon
• Direction : Valérie Heitz, Xavier Barril
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Chimie informatique et théorique
• Date : Soutenance le 10/12/2021
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de chimie (Strasbourg ; 2005-....)
• Jury : Président / Présidente : Didier Rognan
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Carles Curutchet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Yves Le Questel, David Zanuy Gomara

Mots clés

Mots clés contrôlés

Chimie supramoléculaire

Apprentissage automatique

Mots clés libres

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

Résumé

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.