PředmětyPředměty(verze: 954)
Předmět, akademický rok 2021/2022
  
Advanced chemoinformatics - AP143001
Anglický název: Advanced chemoinformatics
Zajišťuje: Ústav informatiky a chemie (143)
Fakulta: Fakulta chemické technologie
Platnost: od 2019
Semestr: oba
Body: 0
E-Kredity: 0
Způsob provedení zkoušky:
Rozsah, examinace: 3/0, Jiné [HT]
Počet míst: zimní:neomezen / neurčen (neurčen)
letní:neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Poznámka: předmět je určen pouze pro doktorandy
student může plnit i v dalších letech
předmět lze zapsat v ZS i LS
Garant: Svozil Daniel prof. Mgr. Ph.D.
Záměnnost : P143001
Anotace -
Předmět pokrývá pokročilá témata chemoinformatiky a počítačového návrhu léčiv, jako jsou např. optimalizace kandidátních struktur, zahrnutí biologické informace do modelů či generování a explorace chemického prostoru.
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Výstupy studia předmětu -

Studenti budou umět:

  • Osvojí si pokročilé metody chemoinformatiky a počítačového návrhu léčiv
  • Posoudit kvalitu QSAR klasifikačních a regresních modelů
  • Optimalizovat kandidátní struktury pomocí počítačových technik
  • Chápat, jakým způsobem je explorován chemický prostor a jak se posuzuje jeho chemotypová diverzita

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Literatura -

Literatura

Z: Engel T. Gasteiget J. Applied Chemoinformatics: Achievements and Future Opportunities, Wiley-VCH, 2018, ISBN 352734201X

Z: Bajorath J. Chemoinformatics for Drug Discovery, Wiley, 2013, ISBN 1118139100

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Studijní opory -

Online materiály k přednášce

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Sylabus -

Chemoinformatické metody pro optimalizaci kandidátních struktur – MMPA (matched molecular pairs) analýza, bioisostery, scaffold hopping, multiobjektivní optimalizační metody

Biologická informace v chemoinformatice – chemogenomický prostor, experimentální a výpočetní přístupy jeho charakterizace, afinitní fingerprinty a jejich aplikace, proteochemometrie, deskriptory popisující interakci ligand/protein, modelování interakčního prostoru

Teorie informace a „fingerprint engineering“ - analýza deskriptorů a metody redukce dat

QSAR modelování – záludnosti porovnávání a hodnocení QSAR modelů, doména aplikovatelnosti QSAR modelu, základní přístupy, jejich výhody a nevýhody, metody pro definici domény aplikovatelnosti klasifikačních a regresních modelů, metody hlubokého učení a jejich aplikace

Generování a explorace chemického prostoru, chemotypová diverzita a její hodnocení, farmakoforové modelování (topologické farmakofory a farmakoforové otisky prstů), molekulové dokování (generování konformerů, flexibilita proteinu, konsensuální skórování)

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Podmínky zakončení předmětu (Další požadavky na studenta) -

Ústní zkouška

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
 
VŠCHT Praha