Los distintos procesos involucrados en la industria química deben ser estudiados cuidadosamente con el fin de obtener productos de calidad al menor costo y causando el mínimo daño al medio ambiente (ej. industria de polímeros sintéticos y diseño racional de fármacos). Hace ya varios años que distintos métodos computacionales son utilizados en la industria química con el fin de lograr esos objetivos. En particular, el modelado QSAR/QSPR es una técnica de gran interés dentro del área de la informática molecular, ya que permite correlacionar de manera cuantitativa características estructurales de una entidad química con una determinada propiedad físico-química o actividad biológica. El objetivo de esa tesis fue desarrollar distintas metodologías para asistir a expertos en informática molecular en el proceso de predicción de propiedades fisicoquímicas o de actividad biológica. Más específicamente, las técnicas desarrolladas se enfocan en incorporar al proceso de modelado predictivo QSAR/QSPR, el conocimiento del experto en el dominio. De esta manera se logran mejorar ciertas características de los modelos, tales como su interpretación en términos físicos-químicos, las cuales permite aumentar la generalidad del modelo. Al respecto, se ha implementado una herramienta de analítica visual, denominada VIDEAN, que combina métodos estadísticos con visualizaciones interactivas para elegir un conjunto de descriptores que predigan una determinada propiedad objetivo. Otro de los aportes de esta tesis está relacionado con el dominio de aplicación de un modelo QSAR/QSPR. En este sentido, se ha implementado una técnica para determinar el dominio de aplicación de modelos de clasificación. Esto representa una novedad dado que la mayoría de las técnicas desarrolladas para este fin apuntan exclusivamente a los modelos de regresión. Los métodos implementados han sido evaluados mediante el estudio de propiedades de relevancia para tres campos de aplicación: el diseño racional de fármacos, el diseño de materiales poliméricos (plásticos) y las ciencias ambientales. Con este fin, se han desarrollado numerosos modelos predictivos de regresión y clasificación. En el área de diseño racional de fármacos, las propiedades que se estudiaron están relacionadas con el comportamiento ADMET (absorción, distribución, metabolismo, excreción y toxicidad) de los mismos: absorción intestinal humana (Human Intestinal Absorption, HIA) y el pasaje de la barrera hemato-encefálica (Blood-Brain Barrier, BBB), ambas esenciales para el desarrollo de nuevos fármacos. En el campo de los materiales poliméricos, se exploraron varias propiedades mecánicas, que proporcionan información relacionada con la ductilidad, resistencia y rigidez del material polimérico; y que, junto con otras propiedades, definen su perfil de aplicación estructural. Estas propiedades son: elongación a la rotura (elongation at break), resistencia a tensión en la rotura (tensile strength at break) y módulo elástico (tensile modulus). En el área de medioambiente, la propiedad que se estudió fue el coeficiente de distribución sangre-hígado (log Pliver) en compuestos orgánicos volátiles (VOCs), que son gases que se emiten de ciertos sólidos o líquidos y que son ampliamente utilizados como ingredientes en productos para el hogar (pinturas, los barnices, productos de limpieza, desinfección, cosmética, entre otros). Los resultados de estudios de este tipo de propiedades brindan un panorama de cómo se distribuyen estos tipos de compuestos en el organismo y pueden emplearse para la evaluación de riesgos y toma de decisiones en materia de salud pública. / The various processes involved in the chemical industry must be carefully studied in order to obtain quality products at the lowest cost and causing the least damage to the environment (e.g. synthetic polymer industry and rational drug design). During the last two decades, different computational methods have been used in the chemical industry in order to achieve these objectives. In particular, QSAR/QSPR modeling is a technique of great interest in the area of molecular informatics, since it allows to quantitatively correlate structural characteristics of a chemical entity with a given physical-chemical or biological activity. The objective of this thesis was to develop different methodologies to assist molecular computing experts in the process of predicting physicochemical or biological activity properties. More specifically, the techniques developed focus on incorporating domain expert's knowledge into the traditional automated predictive modeling process. In this way, certain characteristics of the models can be improved, such as their interpretation in physical-chemical terms, which allow to increase the generality on the model. In this sense, a visual analytics tool, called VIDEAN, has been implemented to combine statistical methods with interactive visualizations to choose a set of molecular descriptors that predict a specific target property. Another contribution of this thesis focuses on the implementation of a technique to determine the applicability domain of QSAR/QSPR classification models. In this regard, a technique has been implemented to determine the applicability domain of classification models. This represents a novelty given that most of the techniques developed for this purpose are exclusively intended for regression models. Implemented methods have been evaluated using target properties of relevance in three application areas: rational drug design, design of polymeric materials (plastics) and environmental sciences. To this end, different predictive regression and classification models were proposed that overcome in performance and interpretability to other traditional models have been developed. To this end, numerous regression and classification models have been developed. In rational drug design, the properties that were studied are related to the ADMET behavior (absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity): Human Intestinal Absorption (HIA) and Blood-brain barrier (BBB), both essential for the development of new drugs. In the field of polymeric materials, various mechanical properties, which provide information related to the ductility, strength and rigidity of the polymeric material were explored, and which, along with other properties define its structural application profile. These properties are: elongation at break, tensile strength at break and tensile modulus. In environment area, the property studied was the blood - liver distribution coefficient (log Pliver) in volatile organic compounds (VOCs), which are gases that are emitted from certain solids or liquids and are widely used as ingredients in products for the home (paints, varnishes, cleaning products, disinfection, cosmetics, among others). The results obtained from this studies provide an overview of how these types of compounds are distributed in the body and can be used for risk assessment and public health decision making.

Une approche intégrée physicochimie et relations structure-activité a été mise en œuvre afin d’étudier le phénomène rétention-libération des composés d’arôme dans un gel laitier allégé additionné de pectine. Notre objectif était d’identifier les propriétés moléculaires qui régissent ce phénomène en supposant que la modification de la structure entraîne forcement un changement dans la rétention-libération des composés d’arôme. Dans ce but, nous avons déterminé les coefficients de partage de 28 composés d’arôme dans l’eau, dans des gels de pectine et dans des gels laitiers avec ou sans de pectine, à l’équilibre en utilisant la méthode PRV (Phase Ratio Variation). Nous avons ensuite effectué une étude des relations structure-rétention en évaluant les corrélations entre les coefficients de partage et quatre descripteurs traduisant quatre propriétés moléculaires : l’hydrophobie globale, la surface moléculaire, la polarisabilité et la densité de charge négative. Notre démarche d’étude des relations structure-activité (Structure-Activity Relationships, SAR) consistait à étudier des composés d’arôme appartenant à une gamme de structures variée, dans un même ensemble, puis en sous-groupes en fonction d’une particularité structurale donnée afin de révéler les particularités de la structure qui influent sur le phénomène rétention-libération. La comparaison des rétentions entre les milieux n’a pas montré l’existence d’un effet pectine. Les études des relations structure-activité ont montré l’impact de certaines particularités structurales telles que la ramification et la double liaison sur la rétention. Elles ont également montré que l’hydrophobie globale des molécules n’était pas la propriété moléculaire la plus à même d’expliquer les phénomènes impliqués dans les interactions de molécules odorantes avec les constituants du milieu (eau ou gel laitier). La surface et la polarisabilité rendent mieux compte des rétentions des composés d’arôme. Les corrélations impliquant la surface, la polarisabilité et l’hydrophobie globale, confirment que les interactions de type van der Waals (essentiellement Keesom et London) sont favorables à la rétention dans les gels laitiers et défavorables à la rétention dans l’eau. De même, les corrélations impliquant la densité de charge montrent que les interactions polaires sont favorables à la rétention dans l’eau. Notre choix de départ, qui consistait à faire varier la structure des composés d’arôme afin d’apprécier son effet sur le phénomène rétention-libération des composés d’arôme, s’est avéré concluant, et le groupe de 28 composés permet effectivement de mener une étude quantitative des relations structure-propriété. Cette démarche QSAR pourra se transposer à des systèmes alimentaires simples ou complexes. / An integrated approach physicochemistry and structures activity relationships has been carried out to study the aroma compounds retention-release phenomenon in a fat free dairy gel added with pectin. This study aimed to identify the molecular properties that govern this phenomenon assuming that modifying the structure leads automatically to a change in the retention-release of aroma compounds. For this purpose, we have determined the partition coefficients of 28 aroma compounds in water, in pectin gels and in dairy gels supplemented or not supplemented with pectin, at equilibrium conditions using the PRV method (Phase Ratio Variation). Then, we have performed a structure-retention relationships study for the aroma compounds by estimating correlations between the partition coefficients and four descriptors representing four molecular properties: Global hydrophobicity, molecular area, polarizability and negative charge density. Our methodology concerning the structure-activity relationships study (SAR) consisted on studying a varied range of aroma compounds in terms of molecular structure, first taking into account all of them in the same set, then in separated subgroups according to a given structural particularity in order to reveal which structural particularities control the retention-release phenomenon. The comparison of retention between the several media has not shown any effect of pectin. Structure-activity relationships studies have shown the impact of some structural particularities like branching and double linking. They have also shown that the global hydrophobicity was not the best molecular property to explain the phenomena involved in the interactions between aroma compounds and matrix components (water and dairy gel). Molecular area and polarizability are more likely to report of aroma retention-release. Correlations implying molecular area, polarizability or global hydrophobicity confirm that van der Waals (especially Keesom and London) are involved in the retention in dairy gels and unfavourable in the retention in water. Correlations implying negative charge density show that polar interactions are favourable in the retention in water as well. Our strategy which consisted on varying the structure of aroma compounds to exanimate its effect on the retention-release phenomenon was found to be effective, and the set of 28 aroma compounds allowed as leading a quantitative structure-property relationships study. This QSAR approach can be transposed to simple or complex food systems.

Une approche intégrée physicochimie et relations structure-activité a été mise en œuvre afin d'étudier le phénomène rétention-libération des composés d'arôme dans un gel laitier allégé additionné de pectine. Notre objectif était d'identifier les propriétés moléculaires qui régissent ce phénomène en supposant que la modification de la structure entraîne forcement un changement dans la rétention-libération des composés d'arôme. Dans ce but, nous avons déterminé les coefficients de partage de 28 composés d'arôme dans l'eau, dans des gels de pectine et dans des gels laitiers avec ou sans de pectine, à l'équilibre en utilisant la méthode PRV (Phase Ratio Variation). Nous avons ensuite effectué une étude des relations structure-rétention en évaluant les corrélations entre les coefficients de partage et quatre descripteurs traduisant quatre propriétés moléculaires : l'hydrophobie globale, la surface moléculaire, la polarisabilité et la densité de charge négative. Notre démarche d'étude des relations structure-activité (Structure-Activity Relationships, SAR) consistait à étudier des composés d'arôme appartenant à une gamme de structures variée, dans un même ensemble, puis en sous-groupes en fonction d'une particularité structurale donnée afin de révéler les particularités de la structure qui influent sur le phénomène rétention-libération. La comparaison des rétentions entre les milieux n'a pas montré l'existence d'un effet pectine. Les études des relations structure-activité ont montré l'impact de certaines particularités structurales telles que la ramification et la double liaison sur la rétention. Elles ont également montré que l'hydrophobie globale des molécules n'était pas la propriété moléculaire la plus à même d'expliquer les phénomènes impliqués dans les interactions de molécules odorantes avec les constituants du milieu (eau ou gel laitier). La surface et la polarisabilité rendent mieux compte des rétentions des composés d'arôme. Les corrélations impliquant la surface, la polarisabilité et l'hydrophobie globale, confirment que les interactions de type van der Waals (essentiellement Keesom et London) sont favorables à la rétention dans les gels laitiers et défavorables à la rétention dans l'eau. De même, les corrélations impliquant la densité de charge montrent que les interactions polaires sont favorables à la rétention dans l'eau. Notre choix de départ, qui consistait à faire varier la structure des composés d'arôme afin d'apprécier son effet sur le phénomène rétention-libération des composés d'arôme, s'est avéré concluant, et le groupe de 28 composés permet effectivement de mener une étude quantitative des relations structure-propriété. Cette démarche QSAR pourra se transposer à des systèmes alimentaires simples ou complexes.

Machine learning (ML) methods have been applied to the analysis of a range of biological systems. This thesis evaluates the application of these methods to the problem domain of skin permeability. ML methods offer great potential in both predictive ability and their ability to provide mechanistic insight to, in this case, the phenomena of skin permeation. Historically, refining mathematical models used to predict percutaneous drug absorption has been thought of as a key factor in this field. Quantitative Structure-Activity Relationships (QSARs) models are used extensively for this purpose. However, advanced ML methods successfully outperform the traditional linear QSAR models. In this thesis, the application of ML methods to percutaneous absorption are investigated and evaluated. The major approach used in this thesis is Gaussian process (GP) regression method. This research seeks to enhance the prediction performance by using local non-linear models obtained from applying clustering algorithms. In addition, to increase the model's quality, a kernel is generated based on both numerical chemical variables and categorical experimental descriptors. Monte Carlo algorithm is also employed to generate reliable models from variable data which is inevitable in biological experiments. The datasets used for this study are small and it may raise the over-fitting/under-fitting problem. In this research I attempt to find optimal values of skin permeability using GP optimisation algorithms within small datasets. Although these methods are applied here to the field of percutaneous absorption, it may be applied more broadly to any biological system.