Utilisation de méthodes computationnelles pour la prédiction d'énergie libre de Gibbs basée sur des modèles d'apprentissage automatisés

Utilisation de méthodes computationnelles pour la prédiction d'énergie libre de Gibbs basée sur des modèles d'apprentissage automatisés

Au cours de la dernière décennie, associée à la croissance phénoménale de la puissance de calcul, la modélisation in silico et les approches fondées sur les données sont devenues des méthodes indispensables pour résoudre des problèmes biologiques complexes. En particulier, les projets liés à l'...

Description complète

Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Serillon Dylan (Auteur), Robert Jean-Michel (Président du jury de soutenance), Logé Cédric (Directeur de thèse), Téletchéa Stéphane (Membre du jury), Yvorra Thomas (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Nantes Université 2022-.... (Organisme de soutenance), Nantes Université Pôle Santé UFR des Sciences Pharmaceutiques et Biologiques Nantes (Organisme de soutenance)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Utilisation de méthodes computationnelles pour la prédiction d'énergie libre de Gibbs basée sur des modèles d'apprentissage automatisés / Dylan Serillon; sous la direction de Cédric Logé
Publié : 2023
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note de thèse : Thèse d'exercice : Pharmacie : Nantes : 2023
Conditions d'accès : Diffusion de la thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 01-09-2023.
Sujets :
Médicaments > Conception
Intelligence artificielle en médecine
Systèmes d'aide à la décision
Simulation, Méthodes de
Dynamique moléculaire
Thèses et écrits académiques
Table des matières indisponible