Relation quantitative structure / activite

L’agriculture intensive actuelle emploie 90% des pesticides utilisés, reposant sur une gamme de plus de 8000 produits commercialisés à travers le monde. Faisant fi de l’équilibre des écosystèmes, le recours massif à des produits de synthèse menace nos ressources naturelles et la santé des populations [1]. En plus des conséquences agronomiques importantes (érosion et baisse de la fertilité des sols, développement de résistances aux substances actives chez les insectes et parasites), les pesticides polluent durablement l’environnement. Les pesticides sont retrouvés dans 91 % des mesures faites dans les cours d’eau et dans plus de la moitié des nappes souterraines. Entre 25 et 75 % des quantités de pesticides pulvérisés se disséminent dans l’atmosphère [1]. Sachant qu’un tiers de l’alimentation humaine dépendrait du succès de la pollinisation, la vigilance est impérative. L’impact néfaste des pesticides touche l’ensemble de la biodiversité : chauve-souris, amphibiens, oiseaux etc. Par ailleurs le verdict scientifique est formel des dizaines d’études épidémiologiques montrent que nos corps sont contaminés par les pesticides. Elles font le lien entre l’exposition aux pesticides et certains cancers, affaiblissement du système immunitaire, fragilité respiratoire et digestive, propension à développer des maladies neurodégénératives de type Parkinson. Les agriculteurs et leurs familles sont les premiers touchés par cette exposition. Elle serait ainsi source de baisse de la fertilité (27 fois plus de risque de problèmes de fertilité pour les femmes ayant manipulé un herbicide) [1]. Hélas ! Jusqu’à maintenant rien n’est su sur la toxicité de plus de 100 000 produits chimiques jetés dans l’environnement, dont de 1-5 % des données de la toxicité sont disponibles et il est excessivement cher d’obtenir de telles informations expérimentalement (en temps, animaux et coût) [2]. Par conséquent, les compagnies et les agences régulatrices tournent vers la prédiction de la toxicité à travers l’usage des relations quantitatives structure / activité (QSAR) [2]. Les techniques les plus courantes pour établir des modèles QSAR utilisent l’analyse de régression (régression multilinéaire : RLM ; les réseaux neurones artificiels RNA ; régression par composantes principales (ACP) et la technique de régression par les moindres carrés partiels (MCP ou PLS).

RELATION QUANTITATIVE STRUCTURE / ACTIVITE 

Une relation quantitative structure / activité (en anglais : Quantitative structure-activity relationship ou QSAR, parfois désignée sous le nom de relation quantitative structure / propriété – en anglais : quantitative structure-property relationship ou QSPR) est le procédé par lequel une structure chimique est corrélée avec un effet bien déterminé comme l’activité biologique ou la réactivité chimique. Ainsi par exemple l’activité biologique peut être exprimée de manière quantitative, comme la concentration de substance nécessaire pour obtenir une certaine réponse biologique. De plus lorsque les propriétés ou structures physicochimiques sont exprimées par des chiffres, on peut proposer une relation mathématique, ou relation quantitative structure / activité, entre les deux. L’expression mathématique obtenue peut alors être utilisée comme moyen prédictif de la réponse biologique pour des structures similaires. Construire un modèle QSAR consiste à établir une relation mathématique entre une propriété mesurable et la structure chimique qui peut-être décrite par des variables chimiques la distribution électronique ou les propriétés stériques. Ces relations mathématiques sont des fonctions des « descripteurs » judicieusement choisis pour une propriété donnée. Ces relations sont construites à l’aide de logiciels utilisant des méthodes mathématiques plus ou moins sophistiquées La QSAR la plus commune est de la forme : activité = f (propriétés physico-chimiques, biologiques, ou structurales) [3].

La RSA et paradoxe RSA

Le postulat de base pour les hypothèses sur des objets chimiques est que des objets similaires ont des activités similaires. Ce principe est appelé relation structure-activité (RSA, ou SAR pour structure-activity relationship en anglais). Le problème sous-jacent est donc la définition d’une petite différence sur un niveau moléculaire, chaque type d’activité, comme la réaction chimique, la biotransformation, la solubilité, l’activité de cible et d’autres encore, peuvent dépendre d’une autre différence. Un exemple concret est donné par l’article de revue sur le bioisostérisme [4]. En général, l’intérêt est plus de trouver de fortes tendances. Les hypothèses avancées reposent habituellement sur un nombre fini de données chimiques. Ainsi, le principe d’induction devrait être respecté afin d’éviter les hypothèses sur apprises et les interprétations erronées et inutiles sur les données chimiques/structurales. Le paradoxe SAR est le fait que toutes les molécules similaires ne montrent pas des activités similaires [4].

Applications en chimie

Une des premières applications de la QSAR concernait la prédiction des points d’ébullition. Il est bien connu par exemple que pour une famille de composés chimiques, particulièrement en chimie organique, il existe une corrélation forte entre la structure et les propriétés observées. On peut citer comme exemple simple la relation entre le nombre de carbones dans les alcanes et leur point d’ébullition. Il existe une tendance nette à l’augmentation de la température d’ébullition avec le nombre d’atomes de carbone, ce qui sert de moyen prédictif pour les points d’ébullition des alcanes les plus lourds [5].

Utilisation:
L’utilisation de modèles QSAR pour la gestion du risque chimique s’accroissant régulièrement et étant aussi utilisé pour des visées réglementaires (en Union européenne : enregistrement, évaluation et autorisation des produits chimiques), il est crucial d’être capable d’affirmer la pertinence des prédictions. L’espace des descripteurs chimiques engendré par un ensemble spécifique de produits chimiques est appelé domaine d’application, qui permet d’indiquer lorsqu’un composé peut être pertinemment «prédit» [3].

LES PESTICIDE

Définition

Sous le nom générique de pesticides se cachent de nombreux produits chimiques qui ont des rôles bien définis. Herbicides, insecticides, fongicides… Les pesticides que l’on appelle aussi « produits phytosanitaires » dans l’agriculture sont des produits issus de l’industrie chimique reposant sur un principe actif d’origine naturelle ou synthétique. Ils sont utilisés en agriculture pour se débarrasser des nuisibles.

Lorsque les nuisibles sont des insectes ravageurs on utilise des insecticides : plusieurs familles sont commercialisées ou ont été commercialisées. Lorsque les nuisibles sont des champignons pouvant causer des maladies on utilise des fongicides. Les agents actifs de synthèse utilisés aujourd’hui reposent selon les formulations sur les carbamates, les dérivés du benzène, les dérivés du phénol, les quinones, les amines, les amides, les triazoles, etc.… Certains de ces produits sont considérés comme potentiellement cancérigènes. Lorsque les nuisibles sont des herbes indésirables concurrentes des cultures on utilise des herbicides : ces produits aussi appelés communément désherbants sont soit sélectifs (ils ne tuent que les mauvaises herbes) soit de portée plus radicale. De nombreuses familles d’herbicides sont sur le marché dont notamment les phénols nitrés,les amides, les benzonitriles, les urées substituées, les triazines, les sulfonurées, les ammonium quaternaires… la liste est longue ! Certains de ces produits sont considérés également comme potentiellement cancérigènes. Lorsque les nuisibles ne sont pas des insectes, ni des champignons, ni des mauvaises herbes, on utilise des produits ciblés comme les molluscicides contre les limaces, les rodenticides contre les rongeurs, les corvicides contre les corbeaux… là encore, la liste est très longue[1] .

Les herbicides

Définition

Un produit herbicide est un type de pesticide défini comme une substance active ou une préparation ayant la propriété de tuer les végétaux . Le terme « désherbant » est un synonyme d’herbicide. En protection des cultures, les herbicides sont employés pour lutter contre les adventices, ou mauvaises herbes, destinées à détruire ou à limiter la croissance des végétaux, qu’ils soient herbacés ou ligneux. Ils peuvent être utilisés, selon leur mode d’action, en pré ou post-levée. On distingue:
o Les désherbants sélectifs, les plus nombreux.
o Les débroussaillants et désherbants totaux.
o Les défanants qui détruisent la partie aérienne des végétaux. Ils sont par exemple utilisés pour la récolte mécanique de la pomme de terre ou de la betterave.
o Les anti-germes, qui empêchent le démarrage de la végétation, par exemple, les oignons ou pommes de terre destinés à l’alimentation [6].

Types d’herbicides

Herbicides synthétiques :
❖ Sélectifs : utilisés pour tuer des variétés végétales données tout en laissant la récolte relativement intacte.
❖ Non sélectifs : utilisés pour dégager des terrains vagues et tuer tous les végétaux et les matériaux avec lesquels ils entrent en contact.

Herbicides Naturels :
Certaines plantes produisent des herbicides organiques naturels, par exemple le Juglans noyer (genre de plante originaire des régions tempérées et chaude ; principalement de l’hémisphère nord). Ces herbicides sont beaucoup moins efficaces et généralement plus chers que les herbicides synthétiques. Ils sont généralement combinés à des pratiques culturelles et mécaniques de contrôle des mauvaises herbes. Entre autres exemples mentionnons les épices, le vinaigre, la vapeur et les flammes [7].

Les groupes d’herbicides

Il existe trois grands groupes d’herbicides : les herbicides de pré-levée, les herbicides de postlevée et les herbicides totaux.

Les herbicides de pré-levée:
Ils ont été les premiers diffusés en zone tropicale, notamment sur les cultures de la rotation cotonnière et les cultures industrielles (canne à sucre). Ces produits sont faciles à vulgariser, car leur spectre d’efficacité est souvent assez large et ils s’appliquent à une période bien définie juste après le semis. Toutefois, ces herbicides sont très dépendants de l’état physique du sol : ils ne peuvent pas être appliqués sur un sol trop motteux ou couvert par un paillis épais. Leur disponibilité dans la solution du sol dépend de la texture. Le produit est adsorbé par les feuillets d’argile ou les colloïdes de la matière organique. Inversement, en sol sableux, les risques de phytotoxicité sont accrus. La pluie, avant ou après l’application, favorise généralement la diffusion à la surface du sol de ces herbicides à pénétration racinaire ; cependant, une pluie érosive qui survient après l’application risque d’entraîner le produit par ruissellement [8].

Les herbicides de post-levée:
Fréquemment employés en culture de riz ou de canne à sucre, ils sont choisis en fonction de la flore des mauvaises herbes présentes. Ces produits sont souvent spécifiques : action antidicotylédone (la suppression des dicotylédones herbacées et des mauvaises herbes) en culture de maïs, de riz ou de canne à sucre, action graminicide (un brûlement chimique rapide des mauvaises herbes vivaces et la réduction des parties aériennes) en culture de cotonnier ou de légumineuses. Ils sont indépendants du type de sol et de son état. La pluie diminue l’efficacité de ces herbicides à pénétration foliaire, épandus sur le feuillage, par entraînement du dépôt. Le délai nécessaire entre la pulvérisation et la pluie dépend du produit et de l’intensité de la pluie. Par ailleurs, la détermination de la date d’application est parfois difficile [8].

Les herbicides totaux:
Ce sont les plus répandus; ce sont des produits de post-levée des mauvaises herbes. Ils peuvent être employés à diverses périodes du cycle cultural, en traitement en plein ou en localisé si la culture n’est pas installée, en traitement dirigé en cours de culture. Le choix des produits dépend des espèces à détruire [8]:

*En cas d’infestation par des espèces vivaces comme Cynodon dactylon(une espèce de plantes herbacées de la famille des Poaceae d’origine européenne utilisée pour la confection de gazon), Imperata cylindrica(une espèce de plante herbacée de la famille des Poaceae appelée aussi paillote ou herbe sanglante, avec un feuillage persistant, vert acide à vert franc virant progressivement au rouge sang à rouge cramoisi de haut en bas, nervure médiane plus claire), ou par Cyperus esculentus (Cyperus est un genre de la famille des Cyperaceae. Il regroupe des plantes communément appelées papyrus ou souchets. Ce sont des plantes aquatiques, originaires des régions tropicales et subtropicales. Il compte 400 espèces qui, pour la plupart, poussent en terrain marécageux. Le plus connu est le célèbre papyrus, plante importante pour les Égyptiens, qui en faisaient des feuilles pour écrire), ce sont des produits systémiques comme le glyphosate ou le sulfosate qu’il faut employer [8].

*Si la flore n’est constituée que d’espèces annuelles comme Digitaria horizontalis (herbe annuelle, en touffe étalée, pouvant atteindre 70 cm, de couleur gris ver, poussant dans les jardins et au bord de routes), Tridax procumbens (type biologique annuelle, 30 cm de taille couleur blanc-jaune vif), etc…, les produits de contact, comme le paraquat ou le glufosinate ammonium seront suffisants [8].

Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE I : ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE
I-1-RELATION QUANTITATIVE STRUCTURE / ACTIVITE
I-1-1 – La RSA et paradoxe RSA
I-1-2 – Applications en chimie
I-1-3 – Utilisation
I-2- LES PESTICIDES
1-2-1 -Définition
1-2-2 -Les Herbicides
1-2-2-1 -Définition
1-2-2-2 -Types d’herbicides
A- Herbicides synthétiques
B- Herbicides Naturels
1-2-2-3 – Les groupes d’herbicides
A- Les herbicides de pré-levée
B- Les herbicides de post-levée
C- Les herbicides totaux
1-2-2-4 -Modes d’action des herbicides
1-2-2-5 -Principales familles d’herbicides
A- Les herbicides minéraux
B- Les herbicides organiques
C- Les herbicides racinaires
D- Herbicides racinaires et foliaires
E- Herbicides foliaires
I-3 – LA DOSE LETALE
I-3-1 -Définition
I-3-2- Dose létale 50
I-3-2-1 -Définition
I-3-3 – Historique
I-3-4 – Choix de la dose létale 50
I-3-5 -Interprétation et Classes de toxicité
I-3-6- Utilisation
I-3-6-1- Identification de la toxicité
I-3-6-2- Identification du pouvoir pathogène
I-3 -7 – Notions voisines
CHAPITRE II : PARTIE THEORIQUE
II-1 – COLLECTE DES DONNEES
II-2-OPTIMISATION DE LA GEOMETRIE MOLECULAIRE ET GENERATION DES DESCRIPTEURS MOLECULAIRES
II-3- SELECTION D’UN SOUS-ENSEMBLE DE DESCRIPTEURS SIGNIFICATIFS
II-3-1- Principe
II-3-2- Initialisation aléatoire du modèle
II-3-3- Etape de croisement
II-3-4-Etape de mutation
II-3-5- Conditions d’arrêt
II – 4 : DEVELOPPEMENT DES MODELES
II – 4 -1- La régression linéaire multiple (MLR)
II – 4 – 2 -Les réseaux de neurones
II-4 – 2 -1 – Le neurone artificiel
II- 4 – 2 – 2- Propriétés des réseaux de neurones
II- 4 – 2 -3 – Les différents types de réseaux de neurones
A- Les réseaux multicouches ou perceptron multicouches (PMC)
II-4 – 2 -4 – Apprentissage
A – L’apprentissage de Widrow-Hoff
B – L’apprentissage par rétro propagation du gradient (Levenberg-Marquardt backpropagation)
II-4 – 2 -5 – Critères d’arrêt
II-4 – 2 – 6-Construction d’un modèle
A-Construction de la base de données
B-Définition de la structure du réseau
C- Nombre de couches et de neurones cachés
D- Présentation de l’environnement utilisé
II-5 : PARAMETRES D’EVALUATION DE LA QUALITE DE L’AJUSTEMENT
II-5-1 -Robustesse du modèle
II-5 -2- Détection des observations aberrantes
II -5 – 3 -Test de randomisation
II-5 – 4-Validation statistique externe
CHAPITRE III : PARTIE EXPERIMENTALE
III-1 – MODELE HYBRIDE ALGORITHME GENETIQUE / REGRESSION LINEAIRE MULTIPE
III -1 -1 – Calcul du modèle
III -1- 2 -Analyse de régression
III-1-2-1 -Matrice de Correlation
III-1-3 – Résultats et discussion
III -1- 4 – Vérification de la qualité de l’ajustement
III-1-5 –Validation statistique externe
III-2 – MODELE HYBRIDE ALGORITHME GENETIQUE / RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS
III-2-1-Choix des paramètres statistiques
III-2-2- Choix de nombre de neurones dans la couche cachée
III-2-3- Choix de nombre d’itérations et de neurones dans la couche cachée
III-2-4-Choix de la fonction de transfert
III-2-5- Choix des paramètres d’apprentissage
III-2-6- Résultats et discussion
III-2-6 -1- Evaluation de la qualité de l’ajustement
III-2-6 -2- Vérification de la qualité de l’ajustement
III-2-6 -3- Diagramme de Williams
III-2-7- Validation statistique externe
CONCLUSION GENERALE
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
ANNEXES

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