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Bioquímica Computacional

Código:

BINF026

Sigla:

BC

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Biotecnologia

Ocorrência: 2020/2021 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	https://moodle.ips.pt/2021/course/view.php?id=2090
Unidade Responsável:	Biotecnologia
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	13	Plano Estudos 2016	3	-	5,5	60	148,5

Língua de trabalho

Português

Objetivos

A UC 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 semi-empíricos e ab initio, e das abordagens DFT, bem como as noções básicas de mecânica e dinâmicas moleculares, de docking de proteínas a ligandos e interacções proteínaproteína.

 

Resultados de aprendizagem e competências

.

Modo de trabalho

Presencial

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

Não Aplicável

Programa

1. Introdução – estrutura atómica e molecular; ligações e interacções; a equação de Schrödinger e a sua aplicação; software de modelação. 2. Química computacional – métodos semi-empíricos, DFT e ab initio; características, aplicação e limitações. 3. Química computacional – modelos implícitos e explícitos para fases condensadas. 4. Modelação de proteínas – modelação por homologia e modelação ab initio. 5. Modelação de proteínas – mecânica molecular e dinâmica molecular aplicadas a questões biológicas; campos de forças, aplicação e limitação. 6. Lípidos e membranas – abordagens computacionais. 7. Interacções ligando-proteínas – técnicas de docking, aplicações e limitações; análise pós-docking – refinamentos baseados em química quântica e em dinâmica molecular. 8. Interacções entre proteínas – o interactoma; ferramentas de docking proteína-proteína.

Bibliografia Obrigatória

Cramer, C.J; Essentials of Computational Chemistry: Theories and Models. ISBN: N 978-0-470-09182-1.
Tsai, C.S; An Introduction to Computational Biochemistry. ISBN: 978-0-471-40120-9
Kukol, A.; Molecular Modeling of Proteins. ISBN: 978-1-58829-864-5

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

As aulas T serão dedicadas à exposição dos temas do programa da UC e de introdução aos trabalhos práticos. As aulas PL serão realizadas em computador, onde serão desenvolvidos trabalhos de simulação de sistemas biológicos no contexto da bioquímica computacional, bem como de análise e interpretação de resultados.

Software

GROMACS
qtgrace
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	52,50
Estudo autónomo	66,00
Trabalho laboratorial	30,00
Total:	148,50

Obtenção de frequência

Não Aplicável

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação Contínua:

NF = 40 % (média de 2 testes) + 60 % (média de 2 questionários do Trabalho Laboratorial)

Épocas de Exames:

NF = 100% Exame