Stratégies de docking-scoring assistées par analyse de données : application au criblage virtuel des cibles thérapeutiques COX-2 et PPAR gamma

par Alban Arrault

Thèse de doctorat en Modélisation moléculaire et chemoinformatique

Sous la direction de Luc Morin-Allory et de Christophe Marot.

Soutenue en 2007

à Orléans .


  • Résumé

    Le criblage virtuel est une technique permettant d’extraire, d’une chimiothèque donnée, des produits actifs ou affin pour une cible ou un profil pharmacologique donné. Nous avons développé une méthodologie impliquant les données tridimensionnelles des protéines COX2 et PPARγ. Tout d’abord, nous avons comparé les différentes structures entre elles mais également les fonctions de scoring utilisées pour prédire l’affinité de molécules pour ces cibles. Par ailleurs, nous avons étudié des méthodes de consensus et d’analyse de données multivariée pour interpréter les fonctions de scoring. De plus, l’incorporation de techniques originales au protocole de docking-scoring a été testée. Plus précisément, un modèle pharmacophore, agissant comme filtre de composés indésirables, a été évalué pour diminuer les temps de calcul mais également pour améliorer le choix de la première pose. Par ailleurs, le couplage de la dynamique moléculaire, en amont du docking, nous a permis de prendre en compte la flexibilité du site actif. Nous avons montré l’utilité d’une telle stratégie pour améliorer les prédictions. Enfin, nous avons appliqué les méthodes de consensus et d’analyse de données multivariées (normalement employées pour les fonctions de scoring) aux données provenant des conformères issus de la dynamique moléculaire.

  • Titre traduit

    Docking-scoring strategies assisted by data analysis : application to virtual screening of COX-2 and PPAR gamma therapeutical targets


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Informations

  • Détails : 1 vol. (189 p.)
  • Annexes : Glossaire

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  • Bibliothèque : Université d'Orléans. Service commun de la documentation.Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS 19-2007-68
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