Une nouvelle méthode d'apprentissage de données structurées : applications à l'aide à la découverte de médicaments

par Aurélie Goulon-Sigwalt-Abram

Thèse de doctorat en Électronique

Sous la direction de Gérard Dreyfus et de Arthur Duprat.

Soutenue en 2008

à Paris 6 .


  • Résumé

    La modélisation de propriétés et d’activités de molécules est un outil qui permet de guider la synthèse de médicaments. Elle établit des relations entre les propriétés et les caractéristiques structurelles des molécules, les descripteurs, dont la sélection et le calcul sont souvent délicats. Nous avons mis au point une nouvelle technique de modélisation qui s'affranchit de ces problèmes, en créant une relation directe entre la structure des molécules, représentées par des graphes, et la propriété modélisée. Chaque graphe de la base étudiée est associé à une fonction de même structure mathématique, obtenue par combinaison de fonctions paramétrées identiques. Ces paramètres sont alors déterminés par apprentissage. Nous avons montré que les techniques traditionnelles de sélection de modèle peuvent être utilisées dans le cadre de cette méthode. De très bons résultats ont été obtenus par l’utilisation de cette technique sur un grand nombre de bases de données de propriétés ou d’activités.

  • Titre traduit

    ˜A œnew approach to learning from structured data and its applications to computer-aided drug design


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Informations

  • Détails : 1 vol. (129-[81] p.)
  • Annexes : Bibliogr. p.119-124. 106 réf. bibliogr.

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  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie. Section Biologie-Chimie-Physique Recherche.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : T Paris 6 2008 50
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