Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[W000012] - MODELING DI SISTEMI BIOLOGICIMODELLING OF BIOLOGICAL SYSTEMS
Roberta GALEAZZI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [SM04] BIOLOGIA MOLECOLARE E APPLICATA (Curriculum: TECNOLOGIE BIOLOGICHE) Master Degree (2 years) - [SM04] APPLIED AND MOLECULAR BIOLOGY (Curriculum: TECNOLOGIE BIOLOGICHE)
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: 2020-2021
Anno regolamentoAnno regolamento: 2019-2020
Obbligatorio
Crediti: 5
Ore di lezioneTeaching hours: 40
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: CHIM/06 - CHIMICA ORGANICA

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

ITALIANO

Italian


PREREQUISITI PREREQUISITES

Conoscenza delle nozioni di base di Bioinformatica, Chimica e Fisica

Basic knowledge of Bioinformatics, Chemistry and Physics.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Sono previste sia lezioni teoriche (3 crediti, 24 ore) che esercitazioni
pratiche di laboratorio svolte a livello individuale o piccoli gruppi (max 3
persone) (2 crediti, 16 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 (3 credits, 24
hours) and practical laboratory exercises (2 credits, 16 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.


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

Alla fine del Corso gli studenti dovranno conoscere i principali metodi
attualmente utilizzati nell'ambito della simulazione di sistemi di interesse
chimico-biologico. In particolare, essi dovranno essere a conoscenza delle
principali tecniche computazionali utili sia per il calcolo delle energie e
delle geometrie molecolari, sia per l'analisi conformazionali di piccole
(farmaci, ligandi endogeni) e macromolecole (proteine e acidi nucleici).


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 che verranno
proposti durante lo svolgimento del corso. Dovrà, inoltre, saper utilizzare
alcuni software di modeling di base per prevedere la struttura
tridimensionale proteica e l’associazione farmaco-recettore.


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.


Knowledge and Understanding.

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 predict the 3D structure of
proteins, and the ligand-receptor association.


Transversal Skills.

During the laboratory lessons, the students are encoraged to work in
groups in order to improve their ability to interact positively and
exchange scientific information.



PROGRAMMA PROGRAM

Contenuti (lezioni frontali, 3 CFU, 24 ore):
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.
Utilizzo della densità elettronica e potenziale elettrostatico (MEP) per lo
studio della similitudine e per il riconoscimento molecolare.
Metodi di simulazione molecolare : Introduzione alla problematica della
simulazione di molecole di interesse chimico-biologico.
Analisi conformazionale per molecole di interesse biologico: Metodi
sistematici e metodi statistici (Monte Carlo). Il problema dell'analisi
conformazionale per sistemi con un elevato numero di gradi di libertà.
Dinamica Molecolare: metodi coarse grained e atomistici.
Associazioni supramolecolari (ligand-proteina, proteina-proteina,
proteina-RNA): molecular docking classico e dinamico.
Analisi conformazionale per molecole di interesse biologico: Metodi
sistematici e metodi statistici (Monte Carlo). Il problema dell'analisi
conformazionale per sistemi con un elevato numero di gradi di libertà.
Applicazioni dei metodi:
La modellistica delle molecole di interesse biologico- introduzione al drug
design: metodi computazionali applicati alle biomolecole: Determinazione
della struttura 3D di peptidi e proteine (metodi ab initio, Homology
modeling e folding recognition). Applicazioni al modeling e design di
peptidomimetici. La progettazione di un farmaco. Similitudine molecolare.
Oligonucleotidi e acidi nucleici a singolo e doppio filamento ed il legame a
ponte di idrogeno.
Simulazioni di peptidi e proteine in bilayer lipidici: stato dell’arte ed
esempi applicativi
Esercitazioni di laboratorio (2 CFU, 16 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 credits, 24 hours):
Introduction to molecular modeling and simulation: problems, challenges,
and approaches. Basic protein structure; Introduction to quantum and
molecular mechanics. Biomolecular force fields; non bonded
computations. Prrotein folding prediction; Theoretical prediction of
Mechanism of Enzymatic reaction. Complete minimization methods;
Homology and comparative modeling for 3D protein predicition, new
challenges to GPCRs model construction. 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).
Dynamics of proteins and peptides in membrane: state of art and applications.
LABORATORY LESSONS (2 credits, 16 hours):
Practical exercises taken to the DISVA informatics laboratory about some
arguments discussed in the frontal lessons (such as molecular docking
and comparative protein modeling).


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

Lo studente consegna (via mail al docente) le proprie relazioni di
laboratorio. L’esame consiste in un orale sugli argomenti trattati a lezione
o in alternativa in un compito scritto a domande a risposta multipla (n.
10, 1 pt per domanda) e 5 domande aperte (4 pt per domanda). Per il
voto finale vengono valutate anche le relazioni delle esercitazioni, cui
vengono assegnati fino ad un massimo di due 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 moelcolare
nonché di aver acquisito conoscenze di base sui metodi per la presivione
della struttura proteica e delle interazioni farmaco-recettore. 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.


Learning Evaluation Methods.

The student will send the written lab reports by e-mail in PDF or doc
version. The examination The exam consists of an oral on topics covered
in class or, alternatively, in a written assignment to multiple choice
questions (n. 10, 1 pt /question) and of 5 open questions (4 pt /question).
For the final grade we are also evaluated the reports of the exercises,
which are awarded up to a maximum of two 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.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

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


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Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2020-2021
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2020-2021

 


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