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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Química de São Carlos
 
Disciplinas Interdepartamentais do IQSC
 
Disciplina: 7500149 - Aplicações da quiminformática e aprendizado de máquinas em química biológica
Cheminformatics and machine learning applications in biological chemistry

Créditos Aula: 2
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 30 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2025 Desativação:

Objetivos
Introduzir os alunos algumas ferramentas básicas em bio e quimioinformática na área de química biológica.
 
This class will introduce the students to some basic bio and cheminformatics tools in the biological chemistry field.
 
 
Programa Resumido
Introdução a disciplina e informações sobre as aulas.
Estrutura dos arquivos com a representação da estrutura de pequenas moléculas e macromoléculas.
Relação estrutura-atividade (SAR).
Relação estrutura-propriedade (SPR) para a farmacocinética.
Aprendizado de máquinas I – Aprendizado supervisionado.
Aprendizado de máquinas II – Aprendizado não supervisionado.
 
Introduction and information about the classes. Structure of the files representing small molecules and macromolecules. Structure-activity relationship (SAR). Structure-activity relationship (SPR) for the pharmacokinetics. Machine learning I – Supervised learning. Machine learning II – Unsupervised learning.
 
 
Programa
1. Apresentação da disciplina. Introdução ao conteúdo programático e apresentação de algumas ferramentas computacionais. Acesso local versus acesso remoto. Salvamento dos resultados na nuvem Google e Google Colab.
2. Representação bidimensional e tridimensional da estrutura de pequenas moléculas: estrutura dos arquivos.
3. Representação da estrutura de macromoléculas.
4. Conversão entre formatos de arquivos usando ferramentas online.
5. Cálculo de propriedades físico-químicas e estruturais para pequenas moléculas usando Knime e toolkits.
6. Relação estrutura-atividade (SAR): estruturação de modelo.
7. Relação estrutura-atividade (SAR): Alguns modelos quimiométricos mais comumente aplicados, suas limitações e métodos para analisar a robustez do método.
8. Relação estrutura-propriedade para estudar a farmacocinética.
9. Aprendizado de máquinas I: supervisionado (árvores de decisão e redes neurais).
10. Aprendizado de máquinas II: não-supervisionado (análise de agrupamento e de componentes principais).
 
1. Introduction and information about the classes and presentation of the computational tools. Structure of the lab with laptops and workstation. Local versus remote access. Using Google Drive to save files and Google Colab. 2. Bidimensional and three-dimensional representation of small molecules: structure of the files. 3. Three-dimensional representation of the macromolecules. 4. Conversion of file formats using online tools. 5. Computation of structural and physical-chemistry properties for small molecules using Knime and toolkits. 6. Structure-activity relationship (SAR): model structure. 7. Structure-activity relationship (SAR): Common chemometric models. Limitations and ways to analyze the model robustness. 8. Structure-activity relationship (SPR): to address the pharmacokinetics. 9. Machine learning I – Supervised (decision trees and neural nets). 10. Machine learning II – Unsupervised learning (cluster and PCA analyses).
 
 
Avaliação
     
Método
Os alunos deverão enviar os relatórios referentes aos resultados alcançados nas aulas práticas.
Critério
Os alunos deverão atingir a nota mínima (5 pontos) com presença mínima em 70% das aulas.
Norma de Recuperação
Não há
 
Bibliografia
     
- Varnek, A. Tutorials in Chemoinformatics. Wiley, 1st Ed., 2017,  488 p.
- Stefaniu, A.; Rasul, A.; Hussain, G. Chemiinformatics and its Applications. Intechopen, 2020, 190 p.
- Roy, K. Cheminformatics, QSAR and Machine Learning Applications for Novel Drug Development. Academic Press, 1st Ed., 2023, 768 p.
- Montanari, C. A. Química Medicinal: Métodos e Fundamentos em Planejamento de Fármacos. Edusp, 2ª Ed., 2019, 736 p.
 

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