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Modeling and visualization of complex chemical data using local descriptors / La modélisation et la visualisation de données chimiques complexes en utilisant les descripteurs locaux

Glavatskikh, Marta 09 July 2018 (has links)
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.
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Modèles prédictifs pour les paramètres cinétiques et thermodynamiques des réactions chimiques / Predictive models for kinetic and thermodynamic parameters of reactions

Gimadiev, Timur 11 July 2018 (has links)
Ce travail est consacré à la modélisation QSPR des propriétés cinétiques et thermodynamiques des réactions chimiques à l'aide de l'approche Graphe Condensé de Réaction (CGR). Le CGR permet de coder des structures de réactifs et de produits en un seul graphe moléculaire pour lequel des descripteurs moléculaires peuvent être générés.Une base de données contenant plus de 11000 réactions collectées manuellement a été développée puis utilisée dans la modélisation. Les modèles prédictifs ont été construits pour les constantes de vitesse de réactions Diels-Alder, SN2 et E2 ainsi que pour les constantes d'équilibre des transformations tautomères. Ils sont rendus publics via un portail WEB. Une partie de la thèse concerne une étude de mécanique quantique des réactions entre des sydnones et des alcynes contraints pour lesquels la taille du jeux de données n'était pas suffisante pour produire des modèles statistiquement significatifs. / This work is devoted to QSPR modeling of kinetic and thermodynamic properties of chemical reactions using the Condensed Graph of Reaction (CGR) approach. CGR allows encoding structures of reactants and products into one sole molecular graph for which molecular descriptors can be generated. A comprehensive database containing some 11000 manually collected reactions has been developed then used in the modeling. Predictive models were built for rate constants of Diels-Alder, SN2 and E2 reaction as well as for equilibrium constants of tautomeric transformations. They are available for the users via WEB portal. A part of the thesis concerned quantum mechanics studies of reactions between sydnones and strained alkynes for which the size of the dataset was not sufficient to produce statistically meaningful models.

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