Développement de modèles QSPR pour la prédiction et la compréhension des propriétés amphiphiles des tensioactifs dérivés de sucre

par Théophile Gaudin

Thèse de doctorat en Génie des Procédés Industriels et développement durable

Sous la direction de Isabelle Pezron.

Soutenue le 30-11-2016

à Compiègne , dans le cadre de École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne) .


  • Résumé

    Les tensioactifs dérivés de sucres représentent la principale famille de tensioactifs bio-sourcés et constituent de bons candidats pour substituer les tensioactifs dérivés du pétrole puisqu'ils sont issus de ressources renouvelables et peuvent être autant, voire plus performants dans diverses applications, comme la formulation (détergents, cosmétiques,…), la récupération assistée du pétrole ou des minéraux, etc. Différentes propriétés amphiphiles permettent de caractériser la performance des tensioactifs dans de telles applications, comme la concentration micellaire critique, la tension de surface à la concentration micellaire critique, l'efficience et le point de Krafft. Prédire ces propriétés serait bénéfique pour identifier plus rapidement les tensioactifs possédant les propriétés désirées. Les modèles QSPR sont des outils permettant de prédire de telles propriétés, mais aucun modèle QSPR fiable dédié à ces propriétés n'a été identifié pour les tensioactifs bio-sourcés, et en particulier les tensioactifs dérivés de sucres. Au cours de cette thèse, de tels modèles QSPR ont été développés. Une base de données fiables est nécessaire pour développer tout modèle QSPR. Concernant les tensioactifs dérivés de sucres, aucune base de données existante n'a été identifiée pour les propriétés ciblées. Cela a donné suite à la construction de la première base de données de propriétés amphiphiles de tensioactifs dérivés de sucres, qui est en cours de valorisation. L'analyse de cette base de données a mis en évidence différentes relations empiriques entre la structure de ces molécules et leurs propriétés amphiphiles, et permis d'isoler des jeux de données les plus fiables et au protocole le plus homogène possibles en vue du développement de modèles QSPR. Après établissement d'une stratégie robuste pour calculer les descripteurs moléculaires constituant les modèles QSPR, qui s'appuie notamment sur des analyses conformationnelles des tensioactifs dérivés de sucres et des descripteurs des têtes polaires et chaînes alkyles, différents modèles QSPR ont été développés, validés, et leur domaine d'applicabilité spécifié, pour la concentration micellaire critique, la tension de surface à la concentration micellaire critique, l'efficience et le point de Krafft. Pour les trois premières propriétés, des modèles quantitatifs performants ont pu être obtenus. Si les descripteurs quantiques ont apporté un gain prédictif important pour la tension de surface à la concentration micellaire critique, et un léger gain pour la concentration micellaire critique, aucun gain n'a été observé pour l'efficience. Pour ces trois propriétés, des modèles simples basés sur des descripteurs constitutionnels des parties hydrophile et hydrophobe de la molécule (comme des décomptes d'atomes) ont aussi été obtenus. Pour le point de Krafft, deux arbres de décision qualitatifs, classant la molécule comme soluble ou insoluble dans l'eau à température ambiante, ont été proposés. Les descripteurs quantiques ont ici aussi apporté un gain en prédictivité, même si un modèle relativement fiable basé sur des descripteurs constitutionnels des parties hydrophile et hydrophobe de la molécule a aussi été obtenu. Enfin, nous avons montré comment ces modèles QSPR peuvent être utilisés, pour prédire les propriétés de nouvelles molécules avant toute synthèse dans un contexte de screening, ou les propriétés manquantes de molécules existantes, et pour le design in silico de nouvelles molécules par combinaison de fragments.

  • Titre traduit

    Development of QSPR models for the prediction and better understanding of amphiphilic properties of sugar-based surfactants


  • Résumé

    Sugar-based surfactants are the main family of bio-based surfactants and are good candidates as substitutes for petroleum-based surfactants, since they originate from renewable resources and can show as good as, or even better, performances in various applications, such as detergent and cosmetic formulation, enhanced oil or mineral recovery, etc. Different amphiphilic properties can characterize surfactant performance in such applications, like critical micelle concentration, surface tension at critical micelle concentration, efficiency and Kraft point. Predicting such properties would be beneficial to quickly identify surfactants that exhibit desired properties. QSPR models are tools to predict such properties, but no reliable QSPR model was identified for bio-based surfactants, and in particular sugar-based surfactants. During this thesis, such QSPR models were developed. A reliable database is required to develop any QSPR model. Regarding sugar-based surfactants, no database was identified for the targeted properties. This motivated the elaboration of the first database of amphiphilic properties of sugar-based surfactants. The analysis of this database highlighted various empirical relationships between the chemical structure of these molecules and their amphiphilic properties, and enabled to isolate the most reliable datasets with the most homogeneous possible protocol, to be used for the development of the QSPR models. After the development of a robust strategy to calculate molecular descriptors that constitute QSPR models, notably relying upon conformational analysis of sugar-based surfactants and descriptors calculated only for the polar heads and for the alkyl chains, different QSPR models were developed, validated, and their applicability domain defined, for the critical micelle concentration, the surface tension at critical micelle concentration, the efficiency and the Kraft point. For the three first properties, good quantitative models were obtained. If the quantum chemical descriptors brought a significant additional predictive power for the surface tension at critical micelle concentration, and a slight improvement for the critical micelle concentration, no gain was observed for efficiency. For these three properties, simple models based on constitutional descriptors of polar heads and alkyl chains of the molecule (like atomic counts) were also obtained. For the Krafft point, two qualitative decision trees, classifying the molecule as water soluble or insoluble at room temperature, were proposed. The use of quantum chemical descriptors brought an increase in predictive power for these decision trees, even if a quite reliable model only based on constitutional descriptors of polar heads and alkyl chains was also obtained. At last, we showed how these QSPR models can be used, to predict properties of new surfactants before synthesis in a context of computational screening, or missing properties of existing surfactants, and for the in silico design of new surfactants by combining different polar heads with different alkyl chain


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