| Résumé : |
La chimie combinatoire (CC) et le criblage à haut débit, ou « high throughput screening » (HTS), sont largement utilisés en chimie médicinale et en agrochimie, dans le but de sélectionner de nouvelles têtes de série. Mais, en raison du coût élevé de la synthèse et du criblage d'un très grande quantité de composés, il apparaît un besoin croissant en outils efficaces pour concevoir et classifier de vastes librairies chimiques, afin d'en accroître le contenu des informations. Cet objectif, défini comme « data base mining » (DBM), peut être atteint en analysant la diversité moléculaire dans de grandes bases de données à l'aide des méthodes les plus récentes basées sur les cartes SOM (« self organizing maps ») de Kohonen, les techniques de logique floue et l'algorithme génétique. En fait, les méthodes proposées permettent d'obtenir une représentation fidèle de la distribution des composés dans l'hyper-espace dérivé de leurs descripteurs moléculaires. Ces modèles dérivés du criblage virtuel à haut débit (v-HTS), liant les structures des composés à leurs propriétés biologiques, conviennent pour prévoir des valeurs d'activité pour de nouvelles molécules non testées. |
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Le screening virtuel à haut débit débit (v-HTS) in L'ACTUALITE CHIMIQUE, N° 9 (09/2000)
