Formation Continue - Initiation à la Chémoinformatique 1 : Bases de données et modèles QSAR (version française)
Short Courses in Chemoinformatics 1 : Databases and QSAR models (english version)
Formation Continue - Initiation à la Chémoinformatique 2 : Structure 3D et Criblage virtuel (version française)
Short Courses in Chemoinformatics 2 : 3D structure and Virtual screening (english version)
Catalogue de formation, page 24
Dates: 15 et 16 Mai 2017.
Code: 1179 Référence: SGI17-0301
Renseignements et inscriptions :
Sandra GRISINELLI
Tél.: 03 68 85 49 98 (Sauf le mercredi)
Fax : 03 68 85 49 29
s.grisinelli unistra.fr
Frais de participation :
825 euros Repas de midi pris en charge par les organisateurs.
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.
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.
Connaissances de base en informatique.
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, superstructurale 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.
L’enseignement se déroulera au sein de la Faculté de Chimie, dans une salle réservée à cette formation, équipée de 21 PC LINUX, d’une imprimante et d’un vidéo projecteur.
Les cours seront délivrés en Anglais et Français.
Logiciels utilisés dans les cours : ChemAxon, MOE, ISIDA, WEKA.
Cette formation constitue une action d’adaptation et de développement des compétences. Elle donne lieu à la délivrance d’une attestation de participation.
Une évaluation en fin de formation permet de mesurer la satisfaction des stagiaires ainsi que l’atteinte des objectifs de formation (connaissances, compétences, adhésion, confiance) selon les niveaux 1 et 2 du modèle d’évaluation de l’efficacité des formations Kirkpatrick.
M. Gilles MARCOU, Maître de Conférences, Faculté de Chimie.
Courriel : g.marcou unistra.fr
Course catalog, page 24
Dates: 15 et 16 Mai 2017.
Code: 1179 Reference: SGI17-0301
Informations and registration :
Sandra GRISINELLI
Tél.: 03 68 85 49 98 (Except on Wednesday)
Fax : 03 68 85 49 29
s.grisinelli unistra.fr
Registration fees :
825 euros These fees include teaching and lunch.
Chemists (Bachelor’s degree or better), technicians having experience in database management, modelisation software, willing to broaden their skills.
QSAR modelling (Quantitative Structure Activity Relationship) in Chemoinformatics aims to build predictive statistical models linking the chemical structure of compounds to their physico-chemical or biological properties. These models look for patterns in data stored in chemical databases and use them. Thus, it is important to master the way of storing and using informations contained in molecules. Chemoinformatics approaches are widely used in chemical industry to model physico-chemical properties of molecules and materials, as well as in the pharmaceutical industry to perform virtual screening or to predict pharmacodynamic and pharmacokinetic properties.
Basic informatics skills.
Databases management systems in chemistry.
Databases and information sources in chemistry (SciFinder, PubChem, ChEMBL, ChemSpider).
Structural search, sub-structural, superstructural and similarity searches.
In Silico representations of chemical structures : strings (SMILES, SMARTS, INCHI), bit strings (fingerprints), molecular graphs (connectivity table, distance matrix, ...).
Data exchange formats : MOL, RXN, SDF, RDF.
Descriptors, chemical space.
Similarity and diversity of compounds and chemical reactions.
Design of chemical databases.
Data mining methods for chemistry data : MLR, logistic regression, neural networks, SVM, Naïve Bayes, decision trees.
QSAR models for classification and regression : acquisition and validation.
Applicability domain of models.
Ligand-based virtual screening.
The courses will take place in the Faculté de Chimie, in a computer classroom dedicated to these courses, equipped with 21 PC LINUX, a printer and a video projector.
Lectures will be delivered in English or in French depending on the audience.
Softwares used in the lectures : ChemAxon, MOE, ISIDA, WEKA.
This training is an adaptation action and skills development course. A participation certificate will be delivered. At the end of the training, a test will measure the trainees’ satisfaction and achievement of objectives (knowledge, skills, accession, trust) according to levels 1 and 2 of the Kirkpatrick training efficacy assessment template.
M. Gilles MARCOU, Senior Lecturer, Faculté de Chimie.
Email : g.marcou unistra.fr
Formation Continue - Initiation à la Chémoinformatique 1 : Bases de données et modèles QSAR (version française)
Short Courses in Chemoinformatics 1 : Databases and QSAR models (english version)
Catalogue de formation, page 25.
Dates: 18 et 19 Mai 2017.
Code: 1180 Référence: SGI17-0302
Renseignements et inscriptions :
Sandra GRISINELLI
Tél.: 03 68 85 49 98 (Sauf le mercredi)
Fax : 03 68 85 49 29
s.grisinelli unistra.fr
Frais de participation :
825 euros Repas de midi pris en charge par les organisateurs.
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.
La Chémoinformatique fait amplement usage de modèles pour prédire l’activité biologique d’une molécule à partir des interactions non covalentes qu’elle établit avec sa cible protéique spécifique. Toutefois, ces modèles sont simplifiés afin de traiter de très grands nombres d’hypothèses. Ceci se traduit par l’utilisation du concept de pharmacophore et celui de score pour les logiciels de docking. Ces approches sont d’intérêt dans l’industrie pharmaceutique pour la recherche de touches par criblage virtuel de chimiothèques ou pour optimiser une tête de série.
Connaissances de base en informatique.
La structure 3D des molécules : Lecture de complexes entre une molécule bioactive et sa protéine cible ou comment rationaliser le lien entre similarité moléculaire et similarité d’activité ; Recherche dans les bases de données structurales (ProteinDataBank, Cambridge Structure Databank) ; Flexibilité moléculaire et échantillonnage conformationnel.
Pharmacophore : identification dans une série de molécules actives des déterminants moléculaires pour la liaison à la protéine cible.
Docking : prédiction de la géométrie d’une molécule active dans le site de liaison de sa protéine cible.
Criblage virtuel d’une chimiothèque par les approches pharmacophore et docking : importance des scores et du traitement chémoinformatique des données. Bilan et discussion, ouverture sur d’autres méthodes (comparaison de forme, comparaison de sites de protéines, prédiction de droguabilité ).
L’enseignement se déroulera au sein de la Faculté de Chimie, dans une salle réservée à cette formation, équipée de 21 PC LINUX, d’une imprimante et d’un vidéo projecteur.
Les cours seront délivrés en Anglais et Français.
Logiciels utilisés dans les cours : Logiciels commerciaux (Benchware3DExplorer, MOE, ROCS, FlexX, Gold, LigandScout. Liste non contractuelle sous réserve de modifications).
Cette formation constitue une action d’adaptation et de développement des compétences. Elle donne lieu à la délivrance d’une attestation de participation.
Une évaluation en fin de formation permet de mesurer la satisfaction des stagiaires ainsi que l’atteinte des objectifs de formation (connaissances, compétences, adhésion, confiance) selon les niveaux 1 et 2 du modèle d’évaluation de l’efficacité des formations Kirkpatrick.
M. Gilles MARCOU, Maître de Conférences, Faculté de Chimie.
Courriel : g.marcou unistra.fr
Formation Continue - Initiation à la Chémoinformatique 2 : Structure 3D et Criblage virtuel (version française)
Short Courses in Chemoinformatics 2 : 3D structure and Virtual screening (english version)
Course catalog, page 25.
Dates: 18 et 19 Mai 2017.
Code: 1180 Référence: SGI17-0302
Informations and registration :
Sandra GRISINELLI
Tél.: 03 68 85 49 98 (Except on Wednesday)
Fax : 03 68 85 49 29
s.grisinelli unistra.fr
Registration fees :
825 euros These fees include teaching and lunch.
Chemists (Bachelor’s degree or better), technicians having experience in database management, modelisation software, willing to broaden their skills.
Chemoinformatics widely uses models to predict the biological activity of a molecule, based on its non-covalent interactions with its specific proteic target. However, these models are simplified in order to deal with a large number of hypothesis. This is reflected in the use of the pharmacophore and score concepts in docking softwares. These approaches are of high interest in pharmaceutical industry, in order to search for Hits with Virtual screening, or to optimize a Lead.
Basic informatics skills.
Proteins 3D structure : Reading of complexes between a bioactive molecule and its target protein, or - how to rationalize the link between molecular similarity and activity similarity ; Searches in structural databases (ProteinDataBank, Cambridge Structure Databank) ; Molecular flexibility and conformational sampling.
Pharmacophore : Identification, in a series of active molecules, of key molecular factors for binding with the target protein.
Docking : Prediction of an active molecule geometry in the active site of its target protein.
Virtual screening of a chemical database using pharmacophore and docking approaches : Importance of score and chemoinformatics data processing. Review and discussion, opening on other methods (shape comparison, proteins sites comparison, druggability prediction).
The courses will take place in the Faculté de Chimie, in a computer classroom dedicated to these courses, equipped with 21 PC LINUX, a printer and a video projector.
Lectures will be delivered in English or in French depending on the audience.
Softwares used in the lectures : commercial software (Benchware3DExplorer, MOE, ROCS, FlexX, Gold, LigandScout. This list is non-contractual, subject to modifications).
This training is an adaptation action and skills development course. A participation certificate will be delivered. At the end of the training, a test will measure the trainees’ satisfaction and achievement of objectives (knowledge, skills, accession, trust) according to levels 1 and 2 of the Kirkpatrick training efficacy assessment template.
M. Gilles MARCOU, Senior Lecturer, Faculté de Chimie.
Email : g.marcou unistra.fr