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Description

Descripteurs moléculaires. Méthodes d’apprentissage automatique. Modélisation QSAR/QSPR.

  • Descripteurs 1D, 2D et 3D: fragments moléculaires, fingerprints, indices topologiques, propriétés physico-chimiques, paramètres d’iso-surfaces moléculaires et énergétiques, pharmacophores,…
  • Approches de Hansch et de Free-Wilson.
  • Correction et standardisation de données chimiques. Normalisation et sélection de descripteurs. Modèles de classification et de régression.
  • Méthodes d’apprentissage automatique : régression multilinéaire, machine à vecteurs supports, arbre de classification et de régression, réseau de neurones artificiels, naïve Bayes. Validation de modèles.
  • Evaluation de performance prédictif d’un modèle.
  • Domain d’applicabilité de modèles QSAR.
  • Modélisation d'ensemble
  • QSAR-3D: méthode d’analyse comparative de champs moléculaires ("CoMFA ").
  • Travaux pratiques avec les logiciels ISIDA-QSPR et WEKA

Compétences visées

  • Utiliser les méthodes de correction et de standardisation de données chimiques.
  • Calculer les descripteurs moléculaires
  • Obtenir et valider de modèles de classification et de regression.
  • Utiliser de modèles QSAR pour un criblage virtuel.

Contact

Responsable(s) de l'enseignement
Alexandre Varnek : varnek@unistra.fr