| Titre : | L’outil informatique dans la conception des médicaments |
| Auteurs : | TOUHAMI Moufida, Auteur ; Rahmouni Ali, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université MOULAY Tahar,Saida Faculté des Sciences Département de Chimie, 2012/2013 |
| Format : | 70ص |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | BUC-M 008201 |
| Catégories : | |
| Résumé : |
Résumé :
L’innovation thérapeutique progresse traditionnellement par la combinaison du criblage expérimental et de la modélisation moléculaire. En pratique, cette dernière approche est souvent limitée par la pénurie de données expérimentales, particulièrement les informations structurales et biologiques. Aujourd'hui, la situation a complètement changé avec le séquençage à haut débit du génome humain et les avancées réalisées dans la détermination des structures tridimensionnelles des protéines. Cette détermination permet d’avoir accès à une grande quantité de données pouvant servir à la recherche de nouveaux traitements pour un grand nombre de maladies. À cet égard, les approches informatiques permettant de développer des programmes de criblage virtuel à haut débit offrent une alternative ou un complément aux méthodes expérimentales qui font gagner du temps et de l’argent dans la découverte de nouveaux traitements. Appliqué aux grandes bases de données moléculaires, le criblage virtuel à haut débit permet de limiter le criblage expérimental en fournissant, pour chaque cible biologique visée, des molécules potentiellement intéressantes au moyen de méthodes informatiques adaptées. Cependant, la plupart de ces approches souffrent des mêmes limitations. Le coût et la durée des temps de calcul pour évaluer la fixation d'une collection de molécules à une cible, qui est considérable dans le contexte du haut débit, ainsi que la précision des résultats obtenus sont les défis les plus évidents dans le domaine. Le besoin de gérer une grande quantité de données hétérogènes est aussi particulièrement crucial. Title : Computer tool in drug design Abstract : Therapeutic innovation traditionally increased by the combination of experimental screening and molecular modeling. In practice, this latter approach is often limited by the lack of experimental data, particularly the structural and biological information. Today, the situation has completely changed with the high-throughput sequencing of the human genome and advances in determining the three-dimensional structures of proteins. This determination provides access to a large amount of data that can be used to research new treatments for many diseases. In this regard, computational approaches for developing programs virtual high throughput screening offer an alternative or complement to experimental methods that save time and money in the discovery of new treatments. Applied to large molecular databases, virtual high throughput screening limits the experimental screening by providing, for each biological target, potentially interesting molecules through appropriate computational methods. However, most of these approaches suffer from the same limitations. The cost and duration of the computation time to evaluate the establishment of a collection of molecules to a target, which is significant in the context of broadband, as well as the accuracy of the results are the most obvious challenges in the field. The need to manage large amounts of heterogeneous data is also particularly crucial. |
Exemplaires
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