Detail předmětu

Chemoinformatics

MPA-CHM FEKT MPA-CHM Ak. rok 2021/2022 letní semestr 5 kreditů

Aktuální akademický rok

Předmět je orientován na získání přehledu o datových setech v chemoinformatice, molekulární struktuře léků, molekulárních deskriptorech, vlastnostech molekul, analýze dat v chemoinformatice a dobrého porozumění aplikacím chemoinformatiky ve výzkumu léků.

Garant předmětu

Koordinátor předmětu

Jazyk výuky

anglicky

Zakončení

zápočet+zkouška

Rozsah

  • 26 hod. přednášky
  • 26 hod. pc laboratoře

Zajišťuje ústav

Přednášející

Cvičící

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Student, který splnil cíle kurzu, bude schopen:
- definovat chemoinformatiku a pojmenovat hlavní oblasti aplikace v rámci objevování léků;
- interpretovat nejdůležitější formáty používané pro popis molekulárních struktur;
- popsat nejpoužívanější nástroje pro strojové učení v chemoinformatice a algoritmy, na kterých jsou založeny;
- rozumět rozdílům mezi lineárními a nelineárními modely, supervizovaným a neověřeným strojním učením, seskupením a klasifikací;
- diskutovat o tom, jak si vybrat vhodný výpočetní nástroj pro daný problém;
- popsat racionální pracovní toky pro dolování dat a připravte vysoce kvalitní datové soubory pro účely modelování;
- interpretovat výstup a vyhodnotit výkon daného výpočetního nástroje;
- nalézat a získávat informace z anotovaných chemických knihoven;
- vytvářet a interpretovat interakční sítě léků a proteinů;
- plánovat, provádět a prezentovat počítačové cvičení a mini-projekty jako týmovou práci;
- být schopen zhodnotit vlastní práci a příslušné vědecké články;
- vytvořit vědecké postery a prezentovat ústně projekty.

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty s různými metodami chemoinformatiky, ukázat příklady využití chemoinformatiky v moderním výzkumu léků a poskytnout praktické zkušenosti chemoinformatickými cvičeními.

Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia, zejména v oblasti molekulární biologie, biochemie a bioinformatiky.

Literatura studijní

  • D. C. Young: Computational Chemistry, a Practical Guide for Applying Techniques to Real World Problems. Wiley, 2001.
  • A. R. Leach: Molecular Modelling - Principles and Applications (2 edition). Pearson Education, 2001.
  • J. Alvarez, B. Shoichet B. Virtual Screening in Drug Discovery. Taylor&Francis, 2005.
  • Walter Filgueira de Azevedo: Docking Screens for Drug Discovery(Methods in Molecular Biology), 2019, Humana, 978-1493997510
  • Engel, T., Gasteiger, J.: Chemoinformatics: Basic Concepts and Methods, 2018, Wiley, 978-3527331093
  • Barry A. Bunin et al.: Chemoinformatics: Theory, Practice and Products, 2007, Springer, 978-1402050008

Literatura referenční

  • D. C. Young: Computational Drug Design. Wiley, 2009.

Průběžná kontrola studia

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu upřesňuje každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu; v zásadě:
- získání zápočtu na základě aktivní účasti na cvičeních (až 12 bodů, min. 10 bodů),
- vypracování individuálního projektu a jeho prezentace posterovou a ústní formou (až 28 bodů, min. 14 bodů),
- úspěšné složení písemné závěrečné zkoušky (až 60 bodů, min. 30 bodů).

Metody vyučování

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT. Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Předmět využívá e-learning (Moodle). Student odevzdává samostatný projekt.

Kontrolovaná výuka

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu (viz Rozvrhové jednotky).
V zásadě:
- povinné počítačové cvičení
- nepovinná přednáška

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MITAI, obor NBIO, libovolný ročník, volitelný
Nahoru