Banche dati ed elementi di chemoinformatica
A.A. 2019/2020
Obiettivi formativi
Ci si propone di illustrare la struttura e l'uso di alcune banche dati in chimica, con particolare riferimento alla chimica organica, e di fornire allo studente una introduzione ai principi generali ed ai concetti di base della chemoinformatica.
Risultati apprendimento attesi
Al termine del corso, lo studente acquisisce la capacità di:
· gestire ed estrarre le informazioni chimiche contenute in diverse banche dati
· leggere e modificare i formati elettronici più comuni per definire strutture chimiche (SMILES, SDF, MOL, PDB)
· riconoscere e calcolare i principali descrittori molecolari
· costruire e valutare dei modelli multivariati
· impostare ed analizzare un calcolo di analisi conformazionale
· preparare e analizzare una procedura di virtual screening
· gestire ed estrarre le informazioni chimiche contenute in diverse banche dati
· leggere e modificare i formati elettronici più comuni per definire strutture chimiche (SMILES, SDF, MOL, PDB)
· riconoscere e calcolare i principali descrittori molecolari
· costruire e valutare dei modelli multivariati
· impostare ed analizzare un calcolo di analisi conformazionale
· preparare e analizzare una procedura di virtual screening
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Programma
Le lezioni tratteranno i seguenti argomenti:
· Rappresentazione molecolare lineare, bidimensionale e tridimensionale: concetto di similarità chimica ed aspetti di analisi conformazionale
· Descrittori molecolari e farmacofori: definizione e descrizione dei principali metodi di analisi multivariata utilizzati per costruire modelli di predizione struttura-attività
· Metodi di screening virtuale: docking, funzioni di scoring ed analisi dei risultati
· Accenni ai metodi di machine learning applicati alla chemoinformatica e al drug discovery
· Utilizzo delle principali banche di dati in Chimica (SciFinder, CSD, PDB, Reaxys, PubChem, ChEMBL)
· Rappresentazione molecolare lineare, bidimensionale e tridimensionale: concetto di similarità chimica ed aspetti di analisi conformazionale
· Descrittori molecolari e farmacofori: definizione e descrizione dei principali metodi di analisi multivariata utilizzati per costruire modelli di predizione struttura-attività
· Metodi di screening virtuale: docking, funzioni di scoring ed analisi dei risultati
· Accenni ai metodi di machine learning applicati alla chemoinformatica e al drug discovery
· Utilizzo delle principali banche di dati in Chimica (SciFinder, CSD, PDB, Reaxys, PubChem, ChEMBL)
Prerequisiti
Corsi di base degli anni precedenti.
Metodi didattici
Tradizionale. Oltre alle lezioni frontali (36 ore) è prevista un'attività in laboratorio informatico (12 ore) e seminari di approfondimento su argomenti del corso.
Materiale di riferimento
A. Leach and V. Gillet, 'An Introduction to chemoinformatics', Revised Edition Springer 2007
A. Varnek, Tutorials in Chemoinformatics, John Wiley & Sons Ltd 2017
A. Varnek, Tutorials in Chemoinformatics, John Wiley & Sons Ltd 2017
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame prevede 4 o 5 domande aperte volte ad accertare le conoscenze dello studente sui temi trattati nelle lezioni frontali ed una breve relazione sulle attività svolte in laboratorio informatico.
CHIM/06 - CHIMICA ORGANICA - CFU: 6
Lezioni: 48 ore
Docente:
Civera Monica
Turni:
-
Docente:
Civera MonicaDocente/i
Ricevimento:
Dip. Chimica, edificio 5 corpo B, piano terzo stanza 3021