Studenti budou umět:

Předpovídat struktury proteinů s různým stupněm podobnosti k proteinům se známou prostorovou strukturou, předpovídat struktury komplexů protein-ligand a sílu odpovídajících interakcí, simulovat dynamiku proteinů včetně systémů obsahující nestandardní residua a modifikace, využívat metody zlepšující vzorkování.

Students will be able to:

Predict protein structures at different level of homology proteins with known 3D structure, predict structures of protein-ligand complexes and strengths of interactions, simulate protein dynamics including systems containing non-standard residues and modifications, application of enhanced sampling methods.

Pro udělení zápočtu je nutné vypracovat projekt ve dvojici. Vlastní hodnocení bude provedeno na základě zápočtového testu.

Credit will be awarded based on a project done by a pair of students. Credit classification will be based on a test.

Z: B. Alberts a kol.: Základy buněčné biologie - Úvod do molekulární biologie buňky, Espero, 2005, ISBN 8090290620

Z: J. Vondrášek, J. Vymětal: Konformační chování aminokyselin v peptidech a proteinech z pohledu molekulárního modelování a výpočetních metod. Chem. Listy 2016, 110, 385-393

Z: M. Šícho, D. Svozil: Molekulové dokování jako nástroj pro virtuální návrh léčiv. Chem. Listy 2017, 111, 754-759.molekulárního modelování a výpočetních metod. Chem. Listy 2016, 110, 385-393 .

Z: N. Eswar, D. Eramian, B. Webb, M.Y. Shen, A. Sali: Protein structure modeling with MODELLER. Methods Mol. Biol. 426, 145-159, 2008 (http://salilab.org/pdf/Eswar_MethodsMolBiol_2008.pdf, 8.11.2012, ISSN: 1064-3745)

D: M. Kodíček, O. Valentová, R. Hynek: Biochemie - chemický pohled na biologický svět. VŠCHT Praha, 2018, ISBN 9788075920133.

D: D. Svozil: Virtuální screening. Chem. Listy 2017, 111, 738-746.

D: E. Yuriev, M. Agostino, P.A. Ramsland: Challenges and advances in computational docking: 2009 in review. J. Mol. Recognit. 24, 149-164 (2011), ISSN: 1099-1352.

D: B. Hess, D. van der Spoel, E. Lindahl: GROMACS user manual, Version 2018. The GROMACS development teams at the Royal Institute of Technology and Uppsala University, Sweden (http://www.gromacs.org/, 14.1.2018, bez ISBN)

R: Eswar N., Eramian D., Webb B., Shen M.Y., Sali A.: Protein structure modeling with MODELLER. Methods Mol. Biol. 426, 145-159, 2008 (http://salilab.org/pdf/Eswar_MethodsMolBiol_2008.pdf, 8.11.2012, ISSN: 1064-3745)

R: Yuriev E., Agostino M., Ramsland P.A.: Challenges and advances in computational docking: 2009 in review. J. Mol. Recognit. 24, 149-164 (2011), ISSN: 1099-1352.

R: Hess B., van der Spoel D., Lindahl E. GROMACS user manual, Version 2018. The GROMACS development teams at the Royal Institute of Technology and Uppsala University, Sweden (http://www.gromacs.org/, 14.1.2018, without ISBN)

1. Cloud computing - instalace virtuálního stroje

2. Cloud computing - administrace a používání virtuálního stroje

3. Prostorové struktury receptorů vázaných na G-proteiny

4. Homologní modelování - predikce struktury histaminového H2 receptoru na základě homologie s receptorem H1

5. Homologní modelování - predikce struktury histaminového H2 receptoru na základě homologie s dalšími receptory

6. Aplikace homologního modelu - dokování známého ligandu

7. Aplikace homologního modelu - příprava struktur pro virtuální screening

8. Aplikace homologního modelu - provedení virtuálního screeningu

9. Aplikace homologního modelu - vyhodnocení virtuálního screeningu

10. Aplikace homologního modelu - popis dynamiky struktury histaminového H2 receptoru

11. Aplikace homologního modelu - popis dynamiky struktury histaminového H2 receptoru a ligandu

12. Popis dynamiky struktury histaminového H2 receptoru - urychlení pomocí metadynamiky

13. Popis dynamiky struktury histaminového H2 receptoru - urychlení pomocí paralelního temperování

14. Vyhodnocení studentských projektů

1. Cloud computing - installation of a virtual machine

2. Cloud computing - administration and use of the virtual machine

3. 3D structures of G protein-coupled receptors

4. Homology modeling - prediction of the structure of histamine H2 receptor based on H1 receptor

5. Homology modeling - prediction of the structure of histamine H2 receptor based on other receptors

6. Application of a homology models - docking of known ligands

7. Application of a homology models - preparation for virtual screening

8. Application of a homology models - virtual screening

9. Application of a homology models - analysis of the results of virtual screening

10. Application of a homology models - dynamics of histamine H2 receptor

11. Application of a homology models - dynamics of histamine H2 receptor with a ligand

12. Dynamics of histamine H2 receptor - acceleration by metadynamics

13. Dynamics of histamine H2 receptor - acceleration by parallel tempering

14. Evaluation of student projects

http://web.vscht.cz/spiwokv/struktbio/

http://web.vscht.cz/spiwokv/struktbio/

základní znalosti biochemie a biologie v rozsahu vyučovaném v bakalářském SP na VŠCHT

Biology, Biochemistry