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Bioquímica Computacional

Código:

BINF026

Sigla:

BC

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Biotecnologia

Ocorrência: 2023/2024 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	https://moodle.ips.pt/2324/course/view.php?id=547
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Química e Biológica
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Bioinformática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
BINF	17	Plano Estudos 2016	3	-	5	52,5	148,5

Língua de trabalho

Português

Objetivos

A UC "Bioquímica Computacional" visa desenvolver as capacidades de modelação em química e bioquímica, incluindo a modelação de proteínas e da sua interacção com outras moléculas. Os estudantes irão estudar a validade e aplicabilidade dos métodos de dinâmica molecular a problemas envolvendo biomoléculas – proteínas, ácidos nucleicos e membranas.

Usando o conteúdo desta UC os estudantes serão capazes de:
- Escolher as técnicas adequadas para modelar os vários problemas relativos à estrutura;
- Planear e executar os cálculos necessários;
- Utilizar as ferramentas existentes de análise de resultados ou escrever os seus próprios códigos de análise utilizando os conhecimentos de programação adquiridos em outras UCs.

Os estudantes desenvolverão as capacidades fundamentais de modelação de estruturas, com aulas práticas focadas em levá-los a trabalhar de forma crescentemente independente.

Resultados de aprendizagem e competências

-

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

A UC requer capacidade de escrita de scripts (em qualquer linguagem, preferencialmente em Python) e conhecimentos de geometria analítica, não cobertos na UC, e mobiliza os conhecimentos das UCs de Química Orgânica e Bioquímica.

Programa

1. Introdução – estrutura atómica e molecular; ligações e interacções; visão geral de métodos clássicos, semiempíricos, DFT e ab initio – características, aplicação e limitações. Force fields, termostatos e baróstatos. Práticas correctas de simulação em dinâmica molecular.

2. Estrutura de proteínas e ácidos nucleicos – revisão. Contribuição das interacções não covalentes para estrutura e função das proteínas e dos ácidos nucleicos.

3. Modelação de proteínas e ácidos nucleicos– mecânica molecular e dinâmica molecular aplicadas a proteínas; campos de forças, aplicação e limitação.

4. Lípidos e membranas – abordagem por dinâmica molecular. Simulação de proteínas transmembranares.

5. Interacções ligando-proteínas – técnicas de docking, aplicações e limitações; análise pós-docking – refinamentos baseados em química quântica e em dinâmica molecular.

6. Interacções entre proteínas – o interactoma; ferramentas de docking proteína-proteína.

Bibliografia Obrigatória

Bruce Alberts; Molecular Biology of the Cell, Garland Science, 2014. ISBN: 978-0815344643
Frank Jensen; Introduction to Computational Chemistry, Wiley, 2017. ISBN: 978-1118825990
Harvey Lodish, Arnold Berk, S Lawrence Zipursky, Paul Matsudaira, David Baltimore, and James Darnell; Molecular Cell Biology, WH Freeman, 2000. ISBN: 0-7167-3136-3
Atkins, Keeler, de Paula; Atkins' Physical Chemistry, Oxford University Press. ISBN: 9780198769866
Introduction to Computational Chemistry; GROMACS 2021.4 Manual (2021.4), 2021 (https://doi.org/10.5281/zenodo.5636522)

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

1 h semanais de aulas teóricas para exposição de conceitos e técnicas.

2 h semanais de aulas práticas centradas na resolução de exercícios e na apreensão dos aspectos básicos de manipulação de software, planificação do trabalho necessário para as diferentes tarefas e interpretação dos resultados obtidos pelas diferentes técnicas.

Software

AutoDock Vina - https://vina.scripps.edu/
GROningen MAchine for Chemical Simulations (GROMACS) - https://www.gromacs.org/
Visual Molecular Dynamics (VMD) - https://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Teste	40,00
Trabalho laboratorial	60,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Frequência das aulas	45,00
Estudo autónomo	65,00
Trabalho de investigação	25,00
Total:	135,00

Obtenção de frequência

Não Aplicável

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação Contínua:

NF = 60% (média de 12 trabalhos práticos) + 40% Teste
Nota mínima do teste é 6.

Avaliação por Exame:

NF = 100 % Exam

Provas e trabalhos especiais

Avaliação Contínua: 12 “trabalhos” com entrega distribuída ao longo do semestre ((trabalhos laboratoriais) + 1 teste sobre a matéria das aulas T e das aulas L .

Trabalho de estágio/projeto

Não aplicável.

Melhoria de classificação

A melhoria de classificação poderá ser feita por exame, não aproveitando quaisquer componentes prévios de avaliação.