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Initiation à la Chémoinformatique
Bases de données et modèles QSAR

Formation Inter-Entreprise

2 jours
880 €

Stage Intra : nous consulter

Dates de formation

Référence SGI18-0183A :
du 13/05/2019 au 14/05/2019

Lieu de la formation

Université de Strasbourg - Service Formation Continue

21 Rue du Maréchal Lefebvre,
67100 Strasbourg
France

Renseignements & inscriptions

Sandra GRISINELLI

21 Rue du Maréchal Lefebvre 67100 Strasbourg, France
03 68 85 49 98

Sauf le vendredi après-midi

03 68 85 49 29
s.grisinelli@unistra.fr

Contexte

La modélisation QSAR (Quantitative Structure Activity Relationship) en Chémoinformatique, vise à construire des modèles statistiques prédictifs reliant la structure chimique de composés à leurs propriétés physico-chimiques ou biologiques. Ces modèles recherchent et exploitent des régularités dans les données stockées dans les bases de données en chimie. Il importe donc de maîtriser la façon dont on stocke et recherche de l’information sur des molécules. Les approches Chémoinformatiques sont très utilisées dans l’industrie chimique pour modéliser les propriétés physico-chimiques de molécules et des matériaux, ainsi que dans l’industrie pharmaceutique pour effectuer des criblages virtuels ou prédire des propriétés pharmacodynamiques et pharmacocinétiques.

Personnes concernées

Chimistes (Bac+3 ou plus), techniciens supérieurs (DUT) ayant une expérience en gestion des bases de données, logiciels de modélisation, souhaitant élargir leur domaine de compétence.

Compétences à l'issue de la formation

  • construire des modèles statistiques prédictifs reliant la structure chimique de composés à leurs propriétés physico-chimiques ou biologiques
  • rechercher et exploiter les régularités des datas stockées dans les bases de données
  • gérer l’information sur les molécules
  • modéliser les propriétés physico-chimiques des molécules et des matériaux
  • effectuer des criblages virtuels
  • prédire des propriétés pharmacodynamiques et pharmacocinétiques

Programme

Systèmes de gestion des bases de données en chimie. Bases de données et sources d’information en Chimie (SciFinder, PubChem, ChEMBL, ChemSpider). Recherche structurale, sous-structurale, super-structurale et par similarité. Représentation de structures chimiques par ordinateur : chaînes de caractères (SMILES, SMARTS, INCHI), chaînes de bits (fingerprints), graphes moléculaires (table de connectivité, matrice de distance, …). Formats d’échange : MOL, RXN, SDF, RDF.

Descripteurs, espace chimique. Similarité et diversité de composés et de réactions chimiques. Conception de chimiothèque. Méthodes de fouille de données en chimie : MLR, régression logistique, réseaux neuronaux, SVM, Naïve Bayes, arbres de décision. Modèles QSAR de classification et de régression : leur obtention et validation. Domaine d’applicabilité de modèles. Criblage virtuel basées sur les ligands.     

Responsable scientifique

M. Gilles MARCOU, Maître de Conférences, Faculté de Chimie.

Courriel : g.marcou@unistra.fr

Nature et sanction de la formation

Cette formation constitue une action d’adaptation et de développement des compétences.

Elle donne lieu à la délivrance d’une attestation de participation.

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