Titulación | Tipo | Curso |
---|---|---|
Bioinformática / Bioinformatics | OT | 0 |
Puede consultar esta información al final del documento.
Para cursar este módulo deben haberse superado los módulos I y II del máster (Programming in Bioinformatics and Core Bioinformatics). También serán necesarios conocimientos básicos de química y/o bioquímica.
Es obligatorio tener el nivel B2 (o equivalente) de inglés.
Las proteínas representan un campo muy amplio de investigación, desde su estudio como dianas terapéuticas en el diseño de fármacos y otras terapias, al diseño de nuevos enzimas como biocatalizadores más eficientes para ser utilizados en nuevos procesos industriales de interés y / o en procesos más respetuosos con el medio ambiente.
La modelización molecular es una herramienta muy útil en todos estos campos y que se ha convertido en una parte esencial de la investigación llevada a cabo, tanto en el mundo académico como en las empresas.
En este módulo, se proporcionarán los conocimientos fundamentales y prácticos para que los / las estudiantes se puedan desarrollar como científicos en estas áreas.
El objetivo de este módulo es, pues, proporcionarles conocimientos teóricos y prácticos sobre:
- los fundamentos físicos y los conceptos que sostienen las diferentes técnicas de modelización molecular
- los métodos, tanto básicos como los más punteros, utilizados en el campo
- visión de sus principales campos de aplicación, con especial énfasis en el diseño de fármacos
MÓDULO 4: Estructura y función de proteínas y diseño de fármacos
Parte I MODELIZACIÓN MOLECULAR. CONCEPTOS BÁSICOS.
Conceptos básicos
Introducción
Cálculo de la energía (PES, QM, campos de fuerza, QM/MM)
Exploración conformacional (diferente de MD: MC, GA, NMA)
Parte II DETERMINACIÓN ESTRUCTURAL Y MODELOS
Métodos para la caracterización de estructuras de proteínas
Cristalografía de rayos X
RMN
Microscopía crioelectrónica
Modelización estructural
Basada en homología
AlphaFold
Parte III La DINÁMICA MOLECULAR (MD)
La Dinámica molecular (MD), una técnica de base
Conceptos básicos
MD en agua
MD en la membrana
Métodos Coarse grained
Scripting y análisis
Métodos de mostreo mejorado (metadinámica, GaMD, ...)
Energía libre: TI, FEP, MM/PBSA
Parte IV DISEÑO DE FÁRMACOS
Conceptos básicos en farmacología
Principales dianas terapéuticas y fármacos comerciales: quinasas, receptores nucleares, receptores acoblados a proteínas G, proteínas transportadoras de membrana
Descriptores moleculares
ADME-Tox
Modelos de farmacóforos basados en el ligando o en la estructura
Técnicas de docking (acoblamiento)
Docking proteína - ligando
Docking proteína - proteína
Cribado virtual
Aplicaciones de la MD al diseño de fármacos
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Clases de teoría | 32 | 1,28 | 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 15, 16, 12, 21 |
Resolución de problemas en clase y prácticas en el laboratorio computacional | 40 | 1,6 | 3, 4, 5, 6, 7, 8, 14, 9, 10, 11, 13, 15, 17, 12, 19, 18, 20, 21 |
Seminaris | 2 | 0,08 | 3 |
Tipo: Autónomas | |||
Estudio individual | 224 | 8,96 | 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 14, 9, 10, 11, 13, 15, 16, 17, 12, 19, 18, 20, 21 |
La metodología combina clases teóricas, resolución de problemas en clase, prácticas en el laboratorio de computación, seminarios, estudio individual por parte del alumnado y tareas a entregar. Se utilizará la plataforma virtual de la UAB.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Soft skills | 10% | 0 | 0 | 3, 9, 13, 12, 21 |
Tests individuales de teoría y práctica | 40% | 2 | 0,08 | 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 14, 10, 11, 15, 16, 17, 19, 18, 20 |
Trabajos realizados y presentados por el alumnado (portfolio del estudiante) | 50% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 14, 9, 10, 11, 13, 15, 16, 17, 12, 19, 18, 20, 21 |
El sistema de evaluación está organizado en tres actividades principales. Habrá, además, un examen de recuperación. Los detalles de las actividades son:
Actividades de evaluación principales
Examen de recuperación
Para poder participar en el proceso de recuperación, el alumno deberá previamente haber participado en como mínimo el equivalente a dos tercios de la nota final del módulo en actividades de evaluación. El profesorado informará de los procedimientos y plazos para el proceso de recuperación.
No evaluable
El alumno será calificado como “No evaluable” cuando el peso de la evaluación en la que ha participado sea inferior al equivalente al 67% de la nota final del módulo.
Esta asignatura/módulo no prevee el sistema de evaluación única.
Uso de la IA (modelo de uso restringido): Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente para las tareas bioinformáticas que lo requieran y en tareas de apoyo, como la búsqueda bibliográfica o de información, la corrección de textos o las traducciones. En cuanto al uso en tareas de apoyo, el estudiante deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas empleadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y en el resultado final de la actividad. La falta de transparencia en el uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará una falta de honestidad académica y podrá conllevar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos graves.
Molecular Modeling principles and applications, A. Leach, Ed. Pearson (i.e. second edition ISBN-13: 978-0582382107) (documento físico disponible en la biblioteca de la UAB)
Essential of Computational Chemistry, C. J. Cramer, (i.e. second Edition, ISBN-13: 978-0470091821) (documento electrónico y físico disponibles en la biblioteca)
Introduction to Computational Chemistry. Frank Jensen. JohnWiley § Sons Ltd. (ISBN: 0470011874, 2007) (documento electrónico disponible en la biblioteca)
Python, how to think like a computer scientist http://www.greenteapress.com/thinkpython/ (documento electrónico disponible en la biblioteca)
Computational and Visualization techniques for structural bioinformatics using chimera, Forbes J. Burkowski, CRC press (documento electrónico disponible en la biblioteca)
En Linux:
UCSF Chimera |
UCSF ChimeraX |
PyMol |
Gaussian |
Gaussview |
VMD |
AMBER |
Ambertools |
Modeller |
AlphaFold |
Gromacs |
LigandScout |
Datawarrior |
Conda |
grace |
Jupyter Notebook |
Matplotlib |
Python |
Rasmol |
ssh |
xxdiff |
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre de 2025. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
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(PLABm) Prácticas de laboratorio (máster) | 1 | Inglés | primer cuatrimestre | manaña-mixto |
(SEMm) Seminarios (màster) | 1 | Inglés | primer cuatrimestre | manaña-mixto |
(TEm) Teoría (máster) | 1 | Inglés | primer cuatrimestre | manaña-mixto |