The course is focused on computer modelling of biological macromolecules (nucleic acids and proteins) and their interactions. With increasing computer power and development of new algorithms, computer modelling now forms an integral part of research in molecular biology, genetics and biochemistry. The first part of the course comprises an introduction to probability theory and stochastic processes, more solid than usually taught in introductory courses. This knowledge is of broader use well outside the domain of biomolecular modelling. We then use the acquired theoretical background to formulate an important simulation method, Brownian dynamics. We finish by discussing its applications to specific biological problems such as protein-ligand interactions or macromolecular dynamics in the cell. The exercises include theoretical topics as well as simple computations which the students are supposed to programm themselves.
Last update: Hladíková Jana (04.01.2018)
Přednáška je zaměřena na počítačové modelování biologických makromolekul (nukleových kyselin a proteinů) a jejich interakcí. S rostoucí výkonností počítačů a vývojem nových algoritmů roste i význam počítačového modelování, které dnes tvoří nedílnou součást výzkumu v molekulární biologii, genetice a biochemii. V přednášce se nejprve probírá důkladnější úvod do teorie pravděpodobnosti a náhodných (stochastických) procesů, který má širší použití i mimo obor biomolekulárního modelování. Teoretické poznatky jsou pak využity k formulaci důležité simulační metody, brownovské dynamiky. Následují ukázky aplikací z oblasti interakcí proteinů s ligandy a dynamiky biomolekulárních komplexů v buňce. Cvičení zahrnují jak teoretické úlohy, tak i jednoduché výpočty, které si studenti sami naprogramují.
Aim of the course -
Last update: Hladíková Jana (04.01.2018)
Students will:
understand probability and stochastic processes at a more solid level
get insight into the theoretical formulation and algorithmic realization of Brownian dynamics simulations
obtain an overview of applications to specific problems at the border between molecular biology, genetics and bioinformatics
Last update: Hladíková Jana (04.01.2018)
Přínos pro studenty:
Na hlubší úrovni si osvojí základy teorie pravděpodobnosti a stochastických procesů
Porozumí teoretické formulaci a algoritmické realizaci simulací brownovské dynamiky
V aplikacích se seznámí s užitím probíraných metod na konkrétní problémy na rozhraní molekulární biologie, genetiky a bioinformatiky
Literature -
Last update: Svozil Daniel prof. Mgr. Ph.D. (29.10.2018)
R: I. Nezbeda, J. Kolafa, M. Kotrla, Úvod do molekulárních simulací – Metody Monte Carlo a molekulární dynamiky, Univerzita Karlova, Praha 2002
R: T. Schlick, Molecular Modeling and Simulation, Springer 2010
A: D. Frenkel, B. Smit, Understanding Molecular Simulation, Academic Press 2002
A: J. Šponer, F. Lankaš (eds.), Computational Studies of RNA and DNA, Springer 2006
Last update: Svozil Daniel prof. Mgr. Ph.D. (29.10.2018)
Z: I. Nezbeda, J. Kolafa, M. Kotrla, Úvod do molekulárních simulací – Metody Monte Carlo a molekulární dynamiky, Univerzita Karlova, Praha 2002
Z: T. Schlick, Molecular Modeling and Simulation, Springer 2010
D: D. Frenkel, B. Smit, Understanding Molecular Simulation, Academic Press 2002
D: J. Šponer, F. Lankaš (eds.), Computational Studies of RNA and DNA, Springer 2006
Learning resources -
Last update: Lankaš Filip doc. Ing. Ph.D. (16.02.2018)
Online materials for the course.
Last update: Lankaš Filip doc. Ing. Ph.D. (16.02.2018)
Online materiály k přednášce.
Requirements to the exam -
Last update: Lankaš Filip doc. Ing. Ph.D. (16.02.2018)
Solving homework exercises.
Last update: Lankaš Filip doc. Ing. Ph.D. (16.02.2018)
Vypracování domácích cvičení.
Syllabus -
Last update: Lankaš Filip doc. Ing. Ph.D. (26.10.2018)
1. Introduction. Length and time scales in biomolecular modelling