Área de Concentração: 95131
Concentration area: 95131
Criação: 02/11/2022
Creation: 02/11/2022
Ativação: 02/11/2022
Activation: 02/11/2022
Nr. de Créditos: 10
Credits: 10
Carga Horária:
Workload:
Teórica (por semana) |
Theory (weekly) |
Prática (por semana) |
Practice (weekly) |
Estudos (por semana) |
Study (weekly) |
Duração | Duration | Total | Total |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4 | 2 | 4 | 15 semanas | 15 weeks | 150 horas | 150 hours |
Docentes Responsáveis:
Professors:
Fernando Luis Barroso da Silva
Catherine Jeanne Chantal Etchebest
Objetivos:
Explicar como a Bioinformática ajuda na obtenção de informações sobre a estrutura e função de proteínas, como este novo campo acompanha os biocientistas em seu trabalho diário e porque a físico-química é extremamente valiosa para avançar na compreensão da função protéica. Especial atenção é dada às interações eletrostáticas em e entre biomoléculas. Espera-se que os alunos aprendam a usar ferramentas disponíveis e também a escrever códigos computacionais mais simples.
Justificativa:
A bioinformática agora é rotineiramente usada em laboratórios e empresas farmacêuticas. É importante saber mais sobre métodos e abordagens de bioinformática estrutural, mas também é fundamental conhecer as suas limitações e aproximações intrínsecas. Este campo de pesquisa está avançando rapidamente, o que requer uma atualização constante também. A importância do pH nos sistemas biológicos, químicos, médicos e tecnológicos está mudando várias ferramentas disponíveis e orientando o desenvolvimento de novas abordagens mais realistas para o fenômeno biomolecular. Os alunos precisam estar preparados para esse cenário atual
Conteúdo:
1. Introdução à Bioinformática Estrutural 2. Revisão de conceitos-chave de Termodinâmica 3. Interações fundamentais em Biofísica 4. Dados e Métodos em Bioinformática 5. Simulações computacionais e campos de força clássicos 6. Introdução à eletrostática de moléculas biológicas: (a) origem de cargas elétricas em proteínas; (b) fenômenos peculiares, c) modelagem teórica; 7. Conceitos básicos de eletrostática; 8. Teoria de Debye-Hückel e Equação de Poisson-Boltzmann. 9. O modelo de Tanford-Kirkwood. 10. Pacotes de modelagem molecular com base em soluções numéricas da equação de Poisson-Boltzmann. 11. Visualização molecular e mapas eletrostáticos. 12. Métodos de simulação a pH constante. 13. Aplicações.
Content:
1. Introduction to Structural Bioinformatics 2. Review of key concepts from thermodynamics 3. Fundamental interactions in Biophysics 4. Data and Methods of Bioinformatics 5. Computational simulations and classical force fields; 6. Introduction to electrostatics of biological molecules: (a) Origin of electric charges in proteins; (b) peculiar phenomena, c) Theoretical modeling; 7. Basic Concepts of Electrostatics; 8. Debye-Hückel's Theory and the Poisson-Boltzmann Equation. 9. The Tanford-Kirkwood model. 10. Molecular modeling packages based on numerical solutions of the Poisson-Boltzmann equation. 11. Molecular visualization and electrostatic maps. 12. Constant-pH simulation methods. 13. Applications.
Forma de Avaliação:
A avaliação será principalmente em projetos, relatórios, apresentação de alunos e uma prova escrita final (peso 60%).
Observação:
Disciplina ministrada em inglês. Podendo ser oferecida presencial, hibrída ou remota
Bibliografia:
1) Molecular Modelling: Principles and Applications, Andrew Leach, Pearson, 2001 2) Structural Bioinformatics, Jenny Gu & Philip E. Bourne (Editores), Wiley-Blackwell, 2009 3) T. Schlick, "Molecular Modeling and Simulation - An interdisciplinary guide", Springer, New York, 2002 4) R. Chang, "Physical Chemistry With Applications to Biological Systems", University Science Books, 2001; 5) C. J. F. Böttcher, “Theory of Electric Polarization”, Elsevier, Amsterdam, 1980; 6) T. E. Creighton; “Proteins - Structures and Molecular Principles”, W. E. Freeman and Company, New York, 1993; 7) F. L. B. da Silva, B. Jönsson e R. Penfold; Prot. Sci., 10:1415-1425, 2001; 8) A. A. R. Teixeira, M. Lund e F. L. B. da Silva; J. Chem. Theory and Computation, 2010, 6, 10, 3259-3266. 9) F. L. B. da Silva e L. G. Dias; Biophys Rev (2017) 9:699–728. UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO Programa Interunidades de Pós-Graduação em Bioinformática Rua do Matão, 1010 – Bloco B, sala 27 CEP 05508-090 – São Paulo, SP – Brasil Fone: (11) 3091-9980 – http://www.ime.usp.br/pos-bioinformatica/ | 10) F.L. B. da Silva et al; Annual Review of Food Science and Technology 11 (2020): 365-387. 11) F.L. B. da Silva, F. Sterpone, e P. Derreumaux. ; Journal of Chemical Theory and Computation 15.6 (2019): 3875-3888. 12) S. A. Poveda-Cuevas, F.L. B. da Silva e C. Etchebest; Journal of Chemical Information and Modeling 61.3 (2021): 1516-1530.
Bibliography:
1) Molecular Modelling: Principles and Applications, Andrew Leach, Pearson, 2001 2) Structural Bioinformatics, Jenny Gu & Philip E. Bourne (Editores), Wiley-Blackwell, 2009 3) T. Schlick, "Molecular Modeling and Simulation - An interdisciplinary guide", Springer, New York, 2002 4) R. Chang, "Physical Chemistry With Applications to Biological Systems", University Science Books, 2001; 5) C. J. F. Böttcher, “Theory of Electric Polarization”, Elsevier, Amsterdam, 1980; 6) T. E. Creighton; “Proteins - Structures and Molecular Principles”, W. E. Freeman and Company, New York, 1993; 7) F. L. B. da Silva, B. Jönsson e R. Penfold; Prot. Sci., 10:1415-1425, 2001; 8) A. A. R. Teixeira, M. Lund e F. L. B. da Silva; J. Chem. Theory and Computation, 2010, 6, 10, 3259-3266. 9) F. L. B. da Silva e L. G. Dias; Biophys Rev (2017) 9:699–728. UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO Programa Interunidades de Pós-Graduação em Bioinformática Rua do Matão, 1010 – Bloco B, sala 27 CEP 05508-090 – São Paulo, SP – Brasil Fone: (11) 3091-9980 – http://www.ime.usp.br/pos-bioinformatica/ | 10) F.L. B. da Silva et al; Annual Review of Food Science and Technology 11 (2020): 365-387. 11) F.L. B. da Silva, F. Sterpone, e P. Derreumaux. ; Journal of Chemical Theory and Computation 15.6 (2019): 3875-3888. 12) S. A. Poveda-Cuevas, F.L. B. da Silva e C. Etchebest; Journal of Chemical Information and Modeling 61.3 (2021): 1516-1530.
Tipo de oferecimento da disciplina:
Não-Presencial
Class type:
Não-Presencial