Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Roberta GALEAZZI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [SM04] BIOLOGIA MOLECOLARE E APPLICATA (Curriculum: BIOLOGIA COMPUTAZIONALE) Master Degree (2 years) - [SM04] APPLIED AND MOLECULAR BIOLOGY (Curriculum: BIOLOGIA COMPUTAZIONALE)
Dipartimento: [040017] Dipartimento Scienze della Vita e dell'AmbienteDepartment: [040017] Dipartimento Scienze della Vita e dell'Ambiente
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2022-2023
Obbligatorio
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: CHIM/06 - CHIMICA ORGANICA
ITALIANO
Italian
Conoscenza delle nozioni di base di Chimica, Fisica, Biochimica e Bioinformatica
Basic knowledge of Bioinformatics, Chemistry, Physics and Biochemistry
Sono previste sia lezioni teoriche (28 ore) che esercitazioni
pratiche di laboratorio svolte a livello individuale o piccoli gruppi (max 3
persone) (20 ore). Al corso frontale è affiancata un’attività
didattica di supporto con materiale didattico, istruzioni per le
esercitazioni di laboratorio e per la preparazione delle relative relazioni.
During the course, there will be both theory frontal lessons (28
hours) and practical laboratory exercises (20 hours) which will
be carried out individually or in small groups
Support materials for the preparation of the final exams will be
distributed such as the instruction for the practical exercises.
Alla fine del Corso gli studenti dovranno conoscere i principali metodi
attualmente utilizzati nell'ambito della chimica computazionale applicato allo studio di molecole bioattive, al drug design e alle interazioni supramolecolari. In particolare, essi dovranno essere a conoscenza delle
principali tecniche computazionali e metodi per lo studio delle energie e proprietà di piccole-medie molecole (farmaci, ligandi endogeni) e macromolecole (proteine e acidi nucleici). Dovranno conoscere le metodologie sia teoriche che pratiche per la previsione dell’attività di potenziali farmaci.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente dovrà essere in grado di saper individuare la procedura più
opportuna per risolvere alcuni problemi chimico-biologico e farmaceutico che verranno
proposti durante lo svolgimento del corso. Dovrà, inoltre, saper utilizzare autonomamente
alcuni software di modeling per studiare gli argomenti introdotti nelle lezioni frontali.
Competenze trasversali.
L’esecuzione di analisi di laboratorio singole e di gruppo, nonché la
stesura di relazioni sulle esercitazioni svolte, contribuiscono a migliorare,
sia il grado di autonomia di giudizio in generale, sia la capacità
comunicativa che deriva anche dal lavoro in gruppo, sia la capacità di
apprendimento in autonomia e di trarre conclusioni, dello studente.
At the end of the course, the students must have a full-scale introduction
to computational chemistry and molecular modeling, including special
topics on computational-aided drug design. More in details, they will
have knowledge of the state-of-art techniques for energy and structure
calculations ( both for small ligands, drugs and for macromolecules such
as proteins and nucleic acids).
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The course goal is to develop a practical understanding of computational
methods (strengths, limitations, applicability) and competence in
applying these methods to molecular modeling in order to solve and
explain biological relevant problems. The students should be also able to
use some molecular modeling software to mangae practically the methodologies introduced during the lessons.
Transversal Skills.
During the laboratory lessons, the students are encouraged to work in
groups in order to improve their ability to interact positively and
exchange scientific information.
Contenuti (lezioni frontali, 3.5 CFU, 28 ore):
Energia e gradi di libertà molecolari. Superfici di energia potenziale, classificazione/ricerca dei punti stazionari e significato chimico.
Metodi per il calcolo della geometria ed energia molecolare: Meccanica
Molecolare, Metodi quantomeccanici (semi-empirici, ab initio e metodi
DFT). I metodi misti Quantum Mechanics/ Molecular Mechanics per lo
studio di sistemi molecolari e supramolecolari di grosse dimensioni (ligando-recettore).
Densità elettronica e potenziale elettrostatico (MEP).
Metodi per l’Analisi conformazionale per molecole di interesse biologico e rilevanza per le interazioni ligando-recettore: Metodi
sistematici e metodi statistici (Monte Carlo). Il problema dell'analisi conformazionale per sistemi con un elevato numero di gradi di libertà: dinamica molecolare per l’analisi conformazionale dei ligandi.
Applicazione delle metodiche computazionali Introduzione al Computer Aided Drug Design (CADD): Metodi diretti ed indiretti.
Reazioni enzimatiche: meccanismi e progettazione di inibitori.
Associazioni supramolecolari (ligando-proteina, bilayer lipidici): molecular docking classico e dinamico.
Modelli farmacoforici 3D basati sul ligando o sul recettotore; biomimetismo.
Classificazione dei target recettoriali: struttura e proprietà. Teoria recettoriale e curve dosi risposta.
Applicazioni al modeling e design di
peptidomimetici. Applicazione di metodiche in silico al Drug Delivery: Progettazione e studio delle proprietà di nanovettori; Simulazioni di peptidi e proteine in bilayer lipidici: stato dell’arte ed esempi applicativi
Esercitazioni di laboratorio (2.5 CFU, 20 ore/studente): Le tematiche
affrontate a lezione saranno oggetto di esercitazioni; Nelle esercitazioni
di laboratorio verranno illustrati alcuni dei concetti esposti a lezione,
tramite l’utilizzo di programmi complessi di modellistica molecolare
FRONTAL LESSONS (3.5 credits, 28 hours):
Introduction to molecular modeling and simulation: problems, challenges,
and approaches. Potential energy surface (PES) and stationary points. Introduction to quantum and molecular mechanics for energy calculation. Complete minimization methods;
Conformational search applied
to the study of bioactive conformation: Systematic search and Monte
Carlo method and Molecular dynamics-simulated annealing approach.
Full atom molecular dynamics methods: approach and challenges to
simulation in membrane bilayers.
Molecular dynamic docking: methods and
application to rational drug design. Computer-Aided Drug Design:
peptidomimetics as novel antibiotics (casa studies).
Theoretical prediction of Mechanism of Enzymatic reaction.
Design and simulation of Drug Delivery lipid based nanovectors.
Dynamics of ligands and proteins in membrane: state of art and applications.
LABORATORY LESSONS (2.5 credits, 20 hours):
Practical exercises taken to the DISVA informatics laboratory about some
arguments discussed in the frontal lessons.
Lo studente consegna (via mail al docente) le proprie relazioni di laboratorio. L’esame consiste in alternativa in un compito scritto a domande a risposta multipla (n. 10, 1 pt per domanda) e 5 tra domande aperte e esempi applicativi (4 pt per domanda) ed eventuale orale integrativo. Per il
voto finale vengono valutate anche le relazioni delle esercitazioni, cui
vengono assegnati fino ad un massimo di tre punti. L’esame si intende
superato quando il voto finale è maggiore o uguale a 18.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Nella prova scritta lo studente dovrà dimostrare di conoscere principi e
metodi (teoria e pratica) delle metodologie di modeling molecolare
nonché di aver acquisito conoscenze di base sui metodi descritti. Nelle
relazioni di laboratorio lo studente dovrà dimostrare di aver conseguito la
capacità di applicare le conoscenze acquisite durante l’insegnamento ai
fini dell’esecuzione di semplici analisi di laboratorio, nonché la capacità di
redigere criticamente, in autonomia e/o in gruppo, un rapporto di prova.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Il voto finale è attribuito in trentesimi. L’esame si intende superato
quando il voto è maggiore o uguale a 18. È prevista l’assegnazione del
massimo dei voti con lode (30 e lode).
Criteri di attribuzione del voto finale.
Il voto finale viene attribuito sommando alla valutazione dello scritto
quella della relazione di laboratorio, quest’ultima fino ad un massimo di
due punti. La lode viene attribuita quando il punteggio ottenuto dalla
precedente somma superi il valore 30 e contemporaneamente lo
studente abbia dimostrato piena padronanza della materia.
The student will send the written lab reports by e-mail in PDF or doc
version. The examination The exam consists, in a written assignment to multiple choice
questions (n. 10, 1 pt /question) and of 5 open questions (4 pt /question) integrated with a biref oral on topics covered in class. For the final grade we are also evaluated the reports of the exercises, which are awarded up to a maximum of three points. The exam is passed when the final grade is greater than or equal to 18.
Learning Evaluation Criteria.
In the written test, the student must demonstrate knowledge of principles
and methods (theory and practice) of molecular modeling methodologies
and has acquired basic knowledge on methods for the prediction of
protein structure and drug-receptor interactions. In the student lab
reports must demonstrate that they have achieved the ability to apply
the knowledge acquired during the training, to enforce a simple
laboratory analysis and the ability to critically draw, independently and /
or in a group, a report test.
Learning Measurement Criteria.
The final mark is awarded out of thirty. The exam is passed when the
grade is greater than or equal to 18. It is expected to be awarded the
highest marks with honors (30 cum laude).
Final Mark Allocation Criteria.
The final grade is given by summing the evaluation of the writing that of
the laboratory report, the latter up to a maximum of two points. Praise is
attributed when the score obtained from the previous sum exceeds the
value 30 while the student has demonstrated full mastery of the subject.
Appunti di lezione
• A.R. Leach, Molecular Modeling - Principles and applications, Longman,
second edition, 2001.
• C.J.Cramer, Essentials of Computational Chemistry: Theories and
Models, John Wiley & Sons, 2004.
• T. Schlick, Molecular Modeling. An Interdisciplinary Guide, Second
Edition, Springer Verlag, New York ,2010.
• D. C. Rapaport, The Art of Molecular Dynamics Simulation, 2004, ISBN
0-521-82568-7
• Jan H. Jensen, Molecular Modeling Basics, CRC Press, 2010
Recommended reading:
• Materials distributed during lessons (papers and diapositives)
• A.R. Leach, Molecular Modeling - Principles and applications, Longman,
second edition, 2001.
• C.J.Cramer, Essentials of Computational Chemistry: Theories and
Models, John Wiley & Sons, 2004.
• T. Schlick, Molecular Modeling. An Interdisciplinary Guide, Second
Edition, Springer Verlag, New York ,2010.
• D. C. Rapaport, The Art of Molecular Dynamics Simulation, 2004, ISBN
0-521-82568-7
• Jan H. Jensen, Molecular Modeling Basics, CRC Press, 2010
no
no
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2023-2024
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427