Estimation de l'écotoxicité de substances chimiques par des méthodes à noyaux

par Jonathan Villain

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Gilles Durrieu et de Ronan Bureau.

Soutenue le 24-06-2016

à Lorient , dans le cadre de École doctorale Santé, information-communication et mathématiques, matière (Brest, Finistère) , en partenariat avec Laboratoire de Mathématiques de Bretagne Atlantique (laboratoire) .

Le jury était composé de Bertrand Cuissart, Ernest Fokoué, Jean-François Petiot.

Les rapporteurs étaient Avner Bar-Hen, Anne-Claude Camproux.


  • Résumé

    Dans le domaine de la chimie et plus particulièrement en chimio-informatique, les modèles QSAR (pour Quantitative Structure Activity Relationship) sont de plus en plus étudiés. Ils permettent d’avoir une estimation in silico des propriétés des composés chimiques notamment des propriétés éco toxicologiques. Ces modèles ne sont théoriquement valables que pour une classe de composés (domaine de validité) et sont sensibles à la présence de valeurs atypiques. La thèse s’est focalisée sur la construction de modèles globaux robustes (intégrant un maximum de composés) permettant de prédire l’écotoxicité des composés chimiques sur une algue P. Subcapitata et de déterminer un domaine de validité dans le but de déduire la capacité de prédiction d’un modèle pour une molécule. Ces modèles statistiques robustes sont basés sur une approche quantile en régression linéaire et en régression Support Vector Machine.

  • Titre traduit

    Estimation of ecotoxicity of chemicals by nucleus methods


  • Résumé

    In chemistry and more particularly in chemoinformatics, QSAR models (Quantitative Structure Activity Relationship) are increasingly studied. They provide an in silico estimation of the properties of chemical compounds including ecotoxicological properties. These models are theoretically valid only for a class of compounds (validity domain) and are sensitive to the presence of outliers. This PhD thesis is focused on the construction of robust global models (including a maximum of compounds) to predict ecotoxicity of chemical compounds on algae P. subcapitata and to determine a validity domain in order to deduce the capacity of a model to predict the toxicity of a compound. These robust statistical models are based on quantile approach in linear regression and regression Support Vector Machine.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université de Bretagne-Sud (Lorient). Bibliothèque universitaire.
  • Bibliothèque : Université de Bretagne-Sud (Vannes). Bibliothèque universitaire.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.