Abstract FR:

Dans le cadre de ce travail, nous nous sommes interesses a l'etude des relations structure-odeur de la note dite verte en serie ester. Nous avons fait intervenir trois types de traitement de donnees (les reseaux de neurones, des analyses de donnees classiques et la modelisation moleculaire) ; ceci dans le but d'une part de separer les molecules ayant l'odeur verte de celles ne l'ayant pas et d'autre part dans la perspective de definir un osmophore. Les reseaux neuromimetiques ont deja montre leur efficacite dans l'etude de relations structure-odeur. Nous avons decide de les faire intervenir dans trois etudes. Dans la premiere, nous avons utilise des descripteurs topologiques et des proprietes moleculaires (extraits de divers programmes). Apres une analyse en composantes principales (acp), nous avons retenu les valeurs des sept meilleures composantes comme donnees pour le vecteur d'entree des reseaux. Les premiers resultats obtenus se sont reveles de qualite assez moyenne (pourcentage de bonnes reponses de 60%), aussi avons-nous decide, dans une seconde etude, de faire intervenir plus de descripteurs afin d'avoir le maximum d'informations concernant les molecules etudiees. Pour ce faire, nous avons employe le logiciel codessa et extrait l'ensemble des descripteurs calcules par ce dernier (a peu pres cinq cent descripteurs). Apres une acp et la selection des sept meilleures composantes principales, nous avons obtenu une amelioration sensible des resultats (pourcentage de bonnes reponses proche de 67%). Dans la derniere etude faisant intervenir les reseaux neuromimetiques, nous avons employe les vecteurs d'autocorrelation et trois proprietes : la connectivite, le volume de van der waals et la surface de van der waals. Les donnees ont ete utilisees pour constituer le vecteur d'entree des reseaux. Nous avons alors observe une nette amelioration des resultats (pourcentage de bonnes reponses superieur aux deux precedentes tentatives : 78%). Dans une seconde approche, nous avons employe deux methodes statistiques de traitement de donnees dites classiques : une methode de regression integree dans le logiciel cerius dans son module qsar + et une methode hierarchique utilisee par le logiciel codessa dans son module d'analyse de donnees. Si l'utilisation de cerius n'a pas permis d'ameliorer les resultats (en effet, nous avons obtenu des resultats de meme qualite que les deux premieres tentatives faisant intervenir les reseaux), il en a ete tout autrement avec le module d'analyse de donnees de codessa. En effet, nous avons observe une legere amelioration des resultats par rapport a ceux obtenus avec les vecteurs d'autocorrelation traites par les reseaux de neurones. Dans une derniere approche, nous avons utilise la modelisation moleculaire dans l'espoir de separer les deux populations (molecules ayant l'odeur verte et ne l'ayant pas) et d'obtenir peut-etre une idee du motif responsable de cette note olfactive. Les deux essais menes, le premier avec le logiciel catalyst et l'autre avec apex-3d, se sont reveles infructueux et conduisent a une discrimination de moins bonne qualite que les derniers resultats obtenus aussi bien avec codessa, qu'avec les reseaux de neurones faisant intervenir les vecteurs d'autocorrelation.