Pyrazines et Perception Olfactive (Paperback)

Name: Pyrazines et Perception Olfactive (Paperback)
Author: Mohamed Ouabane
ISBN: 9789999328432

Mohamed Ouabane

Lingua: francese

Editore: Eliva Press, 2025

9999328431 / 9789999328432

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Paperback. Dans cette etude, une approche integree combinant des methodes 2D-QSPR, 3D-QSPR, Monte Carlo et apprentissage automatique a ete deployee pour modeliser la relation structure-odeur de 78 composes odorants derives de la 1,4-pyrazine, dans le but de guider rationnellement la conception de nouveaux aromes a usage alimentaire. Les modeles 2D-QSPR, en particulier HQSPR/BC, ont presente une excellente qualite d'ajustement avec un Q2_LOO = 0,832 et un R2 = 0,916. Du cote des modeles 3D-QSPR, CoMSIA/SEH a fourni des performances robustes (Q2 = 0,624; R2_CV = 0,590; R2_nonCV = 0,932; R2_bootstrap = 0,963), tandis que le modele Topomer CoMFA/SE a obtenu R2_training = 0,899 et R2_test = 0,916, demontrant sa bonne capacite de generalisation. En parallele, la methode Monte Carlo, appliquee a des descripteurs SMILES optimises, a permis de generer un modele TF2 fiable, avec R2_entrainement = 0,957 et R2_test = 0,834, evalue a l'aide des indices d'idealite et de contradiction de la correlation. Par ailleurs, plusieurs algorithmes de machine learning ont ete testes, et les meilleurs resultats ont ete obtenus avec les modeles Extra Trees (ET), Random Forest (RF) et Bagging (Bag), qui ont demontre une excellente capacite predictive sur les donnees de test, avec respectivement R2 = 0,814, 0,802 et 0,784, accompagnes de faibles erreurs RMSE de 0,816, 0,841 et 0,878. Ces modeles ont surpasse d'autres approches comme XGBoost, LightGBM ou Decision Tree, souvent sujets a un surapprentissage ou a une dispersion elevee en test. L'ensemble de ces modeles a permis la conception rationnelle de 36 nouvelles molecules odorantes, dont les niveaux d'activite ont ete predits. Ces composes ont ensuite ete evalues par docking moleculaire vis-a-vis de la Porcine Odorant Binding Protein (pOBP), utilisant la 2-isobutyl-3-methoxypyrazine comme ligand de reference, suivis d'analyses ADME/Tox pour estimer leur profil pharmacocinetique et de simulations de dynamique moleculaire pour verifier la stabilite des complexes ligand-recepteur. Ces resultats fournissent une base solide et innovante pour la decouverte de nouvelles entites odorantes a valeur ajoutee, combinant selectivite, stabilite et proprietes. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

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Titolo: Pyrazines et Perception Olfactive (Paperback)
Autore: Mohamed Ouabane
Editore: Eliva Press
Anno di pubblicazione: 2025
Condizione: new
Rilegatura: Paperback
Lingua: francese
ISBN 10: 9999328431
ISBN 13: 9789999328432

Dans cette étude, une approche intégrée combinant des méthodes 2D-QSPR, 3D-QSPR, Monte Carlo et apprentissage automatique a été déployée pour modéliser la relation structure-odeur de 78 composés odorants dérivés de la 1,4-pyrazine, dans le but de guider rationnellement la conception de nouveaux arômes à usage alimentaire. Les modèles 2D-QSPR, en particulier HQSPR/BC, ont présenté une excellente qualité d’ajustement avec un Q²_LOO = 0,832 et un R² = 0,916. Du côté des modèles 3D-QSPR, CoMSIA/SEH a fourni des performances robustes (Q² = 0,624 ; R²_CV = 0,590 ; R²_nonCV = 0,932 ; R²_bootstrap = 0,963), tandis que le modèle Topomer CoMFA/SE a obtenu R²_training = 0,899 et R²_test = 0,916, démontrant sa bonne capacité de généralisation. En parallèle, la méthode Monte Carlo, appliquée à des descripteurs SMILES optimisés, a permis de générer un modèle TF2 fiable, avec R²_entrainement = 0,957 et R²_test = 0,834, évalué à l’aide des indices d’idéalité et de contradiction de la corrélation. Par ailleurs, plusieurs algorithmes de machine learning ont été testés, et les meilleurs résultats ont été obtenus avec les modèles Extra Trees (ET), Random Forest (RF) et Bagging (Bag), qui ont démontré une excellente capacité prédictive sur les données de test, avec respectivement R² = 0,814, 0,802 et 0,784, accompagnés de faibles erreurs RMSE de 0,816, 0,841 et 0,878. Ces modèles ont surpassé d'autres approches comme XGBoost, LightGBM ou Decision Tree, souvent sujets à un surapprentissage ou à une dispersion élevée en test. L’ensemble de ces modèles a permis la conception rationnelle de 36 nouvelles molécules odorantes, dont les niveaux d’activité ont été prédits. Ces composés ont ensuite été évalués par docking moléculaire vis-à-vis de la Porcine Odorant Binding Protein (pOBP), utilisant la 2-isobutyl-3-méthoxypyrazine comme ligand de référence, suivis d’analyses ADME/Tox pour estimer leur profil pharmacocinétique et de simulations de dynamique moléculaire pour vérifier la stabilité des complexes ligand-récepteur. Ces résultats fournissent une base solide et innovante pour la découverte de nouvelles entités odorantes à valeur ajoutée, combinant sélectivité, stabilité et propriétés.

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