Etudes Qspr Des Propriétés Contrôlant L’évolution De Quelques Hap Dans L’environnement

Résumé: Le travail présenté dans cette thèse a pour objectifs d’élaborer des modèles QSPR fiables, stables et prédictifs pour la prédiction des propriétés physico-chimiques (température d’ébullition, température de fusion, solubilité aqueuse, indice de rétention en chromatographie gazeuse) de divers ensembles d’hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP). Le logiciel de modélisation moléculaire HyperChem (V.6.03) a été utilisé pour représenter les molécules, puis à l’aide de la méthode semi-empirique PM3 les géométries finales ont été obtenues. Différents descripteurs moléculaires sont calculés à l’aide du logiciel Dragon (V.5.5). Des modèles QSPR ont été développés pour la prédiction des propriétés physico chimiques importantes de divers ensembles de HAP. Des approches basées sur la régression linéaire multiple (RLM), et les réseaux de neurones artificiels (RNA), conduisent à des modèles de qualités différentes. Les algorithmes génétiques (GA), ont été associés pour sélectionner les descripteurs les plus importants, L’approche hybride algorithme génétique/ régression multilinéaire a été utilisée pour modéliser la température d’ébullition (61 HAP), l’indice de rétention (209 HAP), la solubilité aqueuse (72HAP) et la température de fusion (77 HAP); la méthode des réseaux de neurones a été utilisée pour améliorer les résultats obtenus pour la température de fusion. Les modèles établis, ont été validés selon les cinq principes avancés par l'Organisation de Coopération et de Développement Economiques (OCDE). Le domaine d'application des modèles est étudié à l'aide du diagramme de Williams pour détecter les composés aberrants en X et/ou en Y. Des validations rigoureuses interne et externe ont été considérées pour juger la stabilité et la capacité prédictive de ces modèles afin de combler les lacunes dans les données physico-chimiques des HAP.

Publié dans la revue: