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Chemoinformatics 2

  • Cours (CM) 16h
  • Cours intégrés (CI) -
  • Travaux dirigés (TD) 8h
  • Travaux pratiques (TP) -
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Anglais

Description du contenu de l'enseignement

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 à acquérir

  • 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

Faculté de Chimie

1 RUE BLAISE PASCAL
67008 STRASBOURG
0368851672

Formulaire de contact

Responsable

Alexandre Varnek


MASTER - Chimie