Autenticação

Utilizador:

Senha:

Iniciar sessão

Esqueceu-se da senha?

Técnicas de Modelação Aplicadas à Biotecnologia

Código:

MEBQB09

Sigla:

TMAB

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Biotecnologia

Ocorrência: 2021/2022 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Biotecnologia
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Engenharia Biológica e Química

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MEBQ	1	Plano Estudos 2015	1	-	5	45	135

Língua de trabalho

Português

Objetivos

No final do semestre, espera-se que os estudantes compreendam e sejam capazes de aplicar algumas das técnicas de modelação de estrutura de moléculas relevantes no contexto de aplicações biotecnológicas – modelação e optimização de estruturas de pequenas moléculas, de proteínas e de estruturas lipídicas. Para além disso, os estudantes devem adquirir também competências nas técnicas de modelação de redes/vias metabólicas, como abordagem ao estudo do efeito da manipulação da expressão de proteínas em sistemas modelo.

Resultados de aprendizagem e competências

Não Aplicável

Modo de trabalho

Presencial

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

Não Aplicável

Programa

1. 1. Métodos de Modelação Molecular: princípios de química computacional aplicada à otimização de estruturas de pequenas moléculas; princípios de mecânica e dinâmica moleculares; docking de ligandos a proteínas. Obtenção de estruturas. Modelação de pequenas moléculas – estudo de potenciais ligandos como possíveis moduladores de atividade proteica; aplicação da modelação molecular à resolução estrutural – espetrometria de massa e NMR. Aplicações químicas da modelação molecular. Estudo por docking da interação de ligandos com proteínas. Uso de software de simulação: NWChem, MOPAC, GROMACS; editores moleculares e programas acessórios de visualização e análise. 2. Modelação Metabólica: Metodologias de construção de modelos – lei de ação de massa e power laws. Análise numérica e simbólica de FDE's e ODEs. Análise estequiométrica e de sensibilidade. Uso de software de simulação: PLAS ou SBW; software de tratamento de dados.

Bibliografia Obrigatória

Cramer, C.J.; Essentials of Computational Chemistry: Theories and Models, wiley. ISBN: ISBN 978-0-470-09182-1
Jensen, F.; Introduction to Computational Chemistry, wiley. ISBN: ISBN 978-0-470-01186-7
Rogers, D.W.; Computational Chemistry Using the PC, Wiley-Interscience. ISBN: 978-0-471-42800-8
Tsai, C.S.; An Introduction to Computational Biochemistry, Wiley-Liss. ISBN: ISBN 978-0-471-40120-9
Xu, Y., Xu, D., Liang, D.; Computational Methods for Protein Structure Prediction and Modeling, Springer. ISBN: ISBN 978-0-387-68372-0 (vol. 1)
Xu, Y., Xu, D., Liang, D.; Computational Methods for Protein Structure Prediction and Modeling, Springer. ISBN: ISBN 978-1-4419-2206-9 (vol. 2).
Fell, D; Understanding the Control of Metabolism (Frontiers in Metabolism), Portland Press. ISBN: ISBN 978-1-855-78047-7
Bower, J.M., Bolouri, H. ; Computational Modeling of Genetic and Biochemical Networks, Bradford Book. ISBN: ISBN 978-0-262-52423-0
Britton, N.F; Essential Mathematical Biology, Springer. ISBN: ISBN 978-1-852-33536-6
Heinrich, R., Schuster, S.; The Regulation of Cellular Systems, Springer. ISBN: ISBN 978-0-412-03261-5

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Esta UC compreende uma componente teórica/prática, na qual os conteúdos são lecionados via apresentações em suporte informático de PowerPoint. A componente prática inclui aulas em laboratório de informática, para a realização de pequenos trabalhos no software mencionado no programa.

Avaliação Contínua:
2 trabalhos computacionais, cada um com peso total de 50%. Em cada trabalho, o desempenho laboratorial/computacional e o relatório escrito têm, cada um, um peso de 50%.

Avaliação 1ª/2ª Época e época especial: 100% Exame.


No caso de não ser possível realizar o teste/exame presencialmente, devido à pandemia de SARS-CoV-2, os docentes poderão exigir aos estudantes a realização de uma prova oral a todos os estudantes que tenham obtido uma classificação superior ou igual a 9,5.  A nota final será a obtida na prova oral.

Software

PLAS
VMD
COPASI
GROMACS

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho escrito	50,00
Trabalho laboratorial	50,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	90,00
Frequência das aulas	45,00
Total:	135,00

Obtenção de frequência

Não aplicável

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação contínua
0.5 * nota trabalho 1 + 0.5 * nota trabalho 2

Avaliação 1ª/2ª Época e época especial: 100% Exame.

Provas e trabalhos especiais

Não aplicável

Trabalho de estágio/projeto

Não aplicável

Observações