Etablissement Université 8 mai 1945 de Guelma Affiliation Département de Chimie Auteur KHAIREDINE, Kraim Directeur de thèse PR.M. ABDAOUI

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Etablissement Université 8 mai 1945 de Guelma Affiliation Département de Chimie Auteur KHAIREDINE, Kraim Directeur de thèse PR.M. ABDAOUI

Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement Université 8 mai 1945 de Guelma Affiliation Département de Chimie Auteur KHAIREDINE, Kraim Directeur de thèse PR.M. ABDAOUI (Professeur) Filière Génie des procèdes Diplôme Doctorat Titre ETUDES DE QSAR SUR DES ACTIVITES BIOLOGIQUES UTILISANT DES PRODUITS D’ORIGINES NATURELS Mots clés QSAR, Régression, Linéaire, Multiple, Algorithmes, Génétique, Algorithme, ascendant, glucosidase, xanthones,curcuminoides, flavonoïdes,domaine, applicabilité, techniques, validation, randomisation. Résumé Les modèles quantitatifs de QSAR présentent une solution statistique du problème de la difficulté du calcul direct des propriétés physiques et biologiques à partir de la structure. L’intérêt d’un modèle de QSAR est de tirer des informations à partir de l’ensemble des descripteurs numériques caractérisant la structure moléculaire et prédire ainsi les activités biologiques de nouvelles structures. Cette thèse décrit, en deux parties, la méthodologie employée pour obtenir des relations quantitatives, structure-activité, et pour le développement des modèles QSAR à partir de différents ensembles de molécules. La première partie est divisée en trois chapitres : le premier chapitre rapporte des généralités sur les composés naturels ( xanthones, flavanoides, curcuminoides), le second chapitre décrit la méthodologie de QSAR et le troisième chapitre rapporte une introduction générale sur les descripteurs moléculaires calculés à partir du serveur E-DRAGON1. La seconde partie est consacrée pour l’application de la méthodologie de QSAR, pour modéliser l’activité inhibitrice de l’α-glucosidase, exprimée par la grandeur IC50, à partir d’un ensemble de 57 molécules, dérivés des xanthones et curcuminoides en utilisant la méthode de régression linéaire multiple et les algorithmes génétiques sont utilisés dans le développement des modèles en tant que méthode d’apprentissage et de sélection respectivement. Deux modèles de QSAR sont développés, le premier modèle est obtenu par l’utilisation de la totalité des descripteurs issus de E-DRAGON1, alors que le deuxième modèle est obtenu en utilisant seulement les descripteurs de la famille 3D-MoRSE. Les résultats obtenus de la validation et l’analyse des valeurs résiduelles normalisées prouvent la validité, la stabilité et la robustesse des deux modèles obtenus. Ils peuvent expliquer la variance des valeurs de l’activité biologique observées avec des pourcentages de 85,7% et 80,5 % respectivement. Date de soutenance 2009 Cote 540 Pagination 154 PAGES Illusatration relieure Format PDF Statut Traitée

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