Komputerowe wspomaganie projektowanie leków
|
|
- Janina Barańska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Komputerowe wspomaganie projektowanie leków wykład IV Prof. dr hab. Sławomir Filipek Grupa BIOmodelowania Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii oraz Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych Cent-III
2 Strategie projektowania leków Dopasowanie ligandów do miejsca aktywnego receptora (dokowanie) znana Budowa nowych ligandów ab-initio Struktura receptora Dynamika kompleksu receptor-ligand Budowanie modelu miejsc aktywnych liganda (farmakofor) nieznana Przeszukiwanie baz danych (screening) 1D i 3D QSAR (pseudoreceptory i pola molekularne) 2
3 Dokowanie molekularne pozwala wyjaśnić jak małe zmiany struktury liganda mogą powodować duże zmiany aktywności
4 Metody optymalizacyjne znajdowania najlepszego dopasowania metody podobne jak przy analizie konformacyjnej
5 Schemat metody Monte Carlo
6 Schemat metody Simulated Annealing Cykl ogrzewania i powolnego oziębiania układu jest powtarzany wiele razy aż do znalezienia wielu prawie optymalnych rozwiązań. Ogrzewanie powoduje przekraczanie barier energetycznych a oziębianie pozwala na znalezienie układów z najniższą energią. Zaimplementowana po raz pierwszy w AutoDocku.
7 Zasada działania Algorytmów Genetycznych
8 Krzyżowanie i mutacje w GA przy dokowaniu Dokowanie sztywne (tylko rotacje i translacje)
9 Algorytmy Genetyczne Lamarcka (LGA) z lokalną optymalizacją Procedura stosowana obecnie w AutoDocku
10 Tabu search (TS) Poprzez obliczanie RMSD do wszystkich poprzednich póz metoda TS równomiernie próbkuje przestrzeń Pozwala na wyjście z lokalnych minimów kosztem przejściowego zaburzenia układu
11 Metoda hybrydowa dokowania (TS+GA)
12 Dokowanie giętkich ligandów Rozwój metod giętkiego dokowania zapoczątkował nową dziedzinę projektowania leków: structure-based drug design
13 Metody do giętkiego dokowania ligandów
14 Dokowanie zespołowe/całościowe (ensemble docking) Efektywne unikanie błędnych dokowań Łatwa implementacja do dokowania podobnych związków z dużych baz danych
15 Dokowanie fragmentowe (fragmentation docking) Metody dokowania fragmentowego: - Place-and-join (fragmenty dokowane niezależne) - Inrcremental approach (fragmenty dokowane zależne od siebie)
16 Metoda ułóż i połącz (place-and-join) Wybór nieoptymalnych dokowań cząstkowych aby połączyć fragmenty (wskazówki do modyfikacji struktury liganda)
17 Metoda stopniowego dokowania fragmentów (incremental approach) Najpierw dokuje się rdzeń liganda a następnie po kolei pozostałe fragmenty minimalizując energię powstającego liganda
18 Wybór położenia pierwszego fragmentu ma wpływ na wynik dokowania Wybór najlepszego dopasowania na podstawie funkcji oceniającej poszczególne pozy
19 Przykłady zastosowań dokowania giętkiego w programach GOLD algorytmy genetyczne (GA) MOE-Dock Monte Carlo (MC), Tabu search PRO_LEADS algorytmy genetyczne AutoDock algorytmy genetyczne, Tabu search Kąty torsyjne giętkiego liganda wprowadza się do chromosomów w GA lub do parametrów do optymalizacji w MC
20 GOLD skład chromosomów w GA część chromosomu dotycząca giętkiego dokowania Dodatkowe śledzenie każdego potencjalnego wiązania wodorowego pomiędzy ligandem i białkiem w celu maksymalizacji ich liczby
21 Ważność giętkiego dokowania W 50% przypadków sztywne kros-dokowanie prowadziło do błędnych wyników
22 Inhibitory trombiny (proteaza serynowa tnie fibrynogen krzepliwość krwi) pochodna tetrazolowa porównanie struktur trombiny + CXCR4 22
23 Uwzględnianie giętkości białka
24 Miękkie dokowanie ligandów Pozwala na niewielkie nakładanie się struktur liganda i receptora Modyfikacja potencjału Lennarda-Jonesa (LJ) aby siły van der Waalsa były mniej odpychające (plastyczność receptora bez zmiany jego konformacji)
25 Miękkie dokowanie ligandów Zmniejszanie promieni van der Waalsa (rozmiarów atomów) dla liganda i receptora Modyfikacja potencjału elektrostatycznego
26 Miękkie funkcje oceniające (soft scoring) Soft scoring jest stosowana jako wstępna funkcja oceniająca do szybkiego odsiania niepasujących ligandów
27 Uwzględnianie ruchów łańcuchów bocznych w białku Rozwiązanie: biblioteka konformerów aminokwasów (1987 Ponder & Richards) eksplozja konformacyjna
28 Złożoność obliczeniowa przy giętkim dokowaniu
29 Metoda Multiple protein structure (MPS) Białko CDK2 (Cyclin-Dependent Kinase 2 )
30 Źródła struktur do metody MPS
31 The united protein approach Program FlexE. Nałożone struktury białka pozwalają na zbudowaniu wielu wirtualnych konformacji Sposób dokowania ligandów
32 The average grid approach Energie oddziaływania liczone dla każdej struktury białka oddzielnie Uśredniony grid
33 Tolerancja dokowania ligandów
34 Duże ruchy białka wiązanie substratu przez kalmodulinę
35 Badania zmian w białku metodami symulacyjnymi możliwości i ograniczenia MD kompleksu biotyna-streptawidyna
36 Ruchy zawiasowe białek Identyfikacja zawiasów
37 Dokowanie ze zginaniem domen Bardziej efektywny algorytm
38 High through-put docking Metoda HTD jest używana do odrzucania nieaktywnych ligandów
39 Modyfikacje liganda (inhibitory trombiny Modyfikacje ligandów aby zwiększyć oddziaływania z receptorem Manualne modyfikacje liganda Automatyczne budowanie de-novo z fragmentów
40 Zastosowania dokowania: hamowanie oddziaływania dwu białek
41 Budowanie zapytania do baz danych ligandów
42 Sprawdzanie hipotez wiązania ligandów Inhibitor kinazy CDK2 Dokowanie pozwala sprawdzić hipotezy
43 Identyfikacja błędnej hipotezy Pochodne adeniny Wiązanie się części adeninowej w innej orientacji
44 Wyznaczanie potencjału związku do jego późniejszej modyfikacji
45 Przewidywanie konformacji bioaktywnej i tworzenie farmakoforów
46 Komputerowa walidacja hipotez
47 Programy do dokowania
48 Program GOLD Własności: - Algorytmy genetyczne do dokowania ligandu - Giętki ligand i częściowo giętkie białko - Funkcje oceniające oparte na strukturach realnych ligandów - Możliwość wyboru funkcji oceniającej Dokowanie inhibitora do metaloproteazy (porównanie ze strukturą krystaliczną)
49 Program GLIDE (Schrodinger Inc.) Stosowana szybka metoda systematycznego przeszukiwania
50 Użycie poszczególnych programów do dokowania
51 Przykłady leków uzyskanych przy użyciu dokowania
Strategie projektowania leków
Strategie projektowania leków Ligand-based drug design nieznana Budowanie modelu miejsc aktywnych liganda (farmakofor) Przeszukiwanie baz danych (screening) Struktura celu molekularnego znana 1D i 3D QSAR
Bardziej szczegółowoKomputerowe wspomaganie projektowanie leków
Komputerowe wspomaganie projektowanie leków wykład V Prof. dr hab. Sławomir Filipek Grupa BIOmodelowania Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii oraz Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych Cent-III www.biomodellab.eu
Bardziej szczegółowoKomputerowe wspomaganie projektowanie leków
Komputerowe wspomaganie projektowanie leków wykład VI Prof. dr hab. Sławomir Filipek Grupa BIOmodelowania Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii oraz Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych Cent-III www.biomodellab.eu
Bardziej szczegółowoMetody dokowania ligandów
Metody dokowania ligandów Strategie projektowania leków Ligand-based drug design nieznana Budowanie modelu miejsc aktywnych liganda (farmakofor) Przeszukiwanie baz danych (screening) Struktura celu molekularnego
Bardziej szczegółowoKomputerowe wspomaganie projektowania leków
Komputerowe wspomaganie projektowania leków MECHANIKA MOLEKULARNA I KWANTOWA W MM korzysta się z równań wynikających z praw fizyki klasycznej i stosuje się je do jader atomów z pominięciem elektronów,
Bardziej szczegółowoDokowanie molekularne. Karol Kamel Uniwersytet Warszawski
molekularne Wstęp Dokowanie metoda modelowania molekularnego, pozwalająca na znalezienie położenia (i konformacji) liganda w miejscu wiążącym receptora. Informacja ta pozwala na ocenę energii swobodnej
Bardziej szczegółowoQSAR i związki z innymi metodami. Karol Kamel Uniwersytet Warszawski
QSAR i związki z innymi metodami Wstęp QSAR Quantitative Structure-Activity Relationship. Jest to metoda polegająca na znalezieniu (i analizie) zależności pomiędzy strukturą chemiczną (geometria cząsteczki,
Bardziej szczegółowocz. VII Metody projektowania leków i modelowanie molekularne
Oddziaływanie leków z celami molekularnymi cz. VII Metody projektowania leków i modelowanie molekularne Prof. dr hab. Sławomir Filipek Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii 1 Strategie projektowania leków
Bardziej szczegółowoOptymalizacja optymalizacji
7 maja 2008 Wstęp Optymalizacja lokalna Optymalizacja globalna Algorytmy genetyczne Badane czasteczki Wykorzystane oprogramowanie (Algorytm genetyczny) 2 Sieć neuronowa Pochodne met-enkefaliny Optymalizacja
Bardziej szczegółowoPodstawy projektowania leków wykład 13
odstawy projektowania leków wykład 13 Łukasz Berlicki rojektowanie wspomagane komputerowo rojektowanie leków oparte na strukturze często wykorzystuje metody komputerowe, aby: rzeanalizować duŝą liczbę
Bardziej szczegółowoPodstawy projektowania leków wykład 12
Podstawy projektowania leków wykład 12 Łukasz Berlicki Projektowanie wspomagane komputerowo Ligand-based design QSAR i 3D-QSAR Structure-based design projektowanie oparte na strukturze celu molekularnego
Bardziej szczegółowoŻwirki i Wigury 93, Warszawa TEL.: , FAX: , E- MAIL: Dr hab. Joanna T
Żwirki i Wigury 93, 02-089 Warszawa TEL.: + 48 22 55 40 800, FAX: +48 22 55 40 801, E- MAIL: sekretariat@uw.edu.pl www.cent.uw.edu.pl Dr hab. Joanna Trylska, prof. UW tel. (22) 5540843 e- mail: joanna@cent.uw.edu.pl
Bardziej szczegółowoOddziaływanie leków z celami molekularnymi i projektowanie leków
Oddziaływanie leków z celami molekularnymi i projektowanie leków Prof. dr hab. Sławomir Filipek Grupa BIOmodelowania (biomodellab.eu) Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii oraz Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych
Bardziej szczegółowoKomputerowe wspomaganie projektowanie leków
Komputerowe wspomaganie projektowanie leków wykład II Prof. dr hab. Sławomir Filipek Grupa BIOmodelowania Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii oraz Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych Cent-III www.biomodellab.eu
Bardziej szczegółowoStructure and Charge Density Studies of Pharmaceutical Substances in the Solid State
Maura Malińska Wydział Chemii, Uniwersytet Warszawski Promotorzy: prof. dr hab. Krzysztof Woźniak, prof. dr hab. Andrzej Kutner Structure and Charge Density Studies of Pharmaceutical Substances in the
Bardziej szczegółowoProjektowanie Nowych Chemoterapeutyków
Jan Mazerski Katedra Technologii Leków i Biochemii Wydział Chemiczny Projektowanie Nowych Chemoterapeutyków XV. QSAR 3D QSAR w przestrzeni Rozwój metod ustalania struktury 3D dla białek i ich kompleksów.
Bardziej szczegółowoBadanie długości czynników sieciujących metodami symulacji komputerowych
Badanie długości czynników sieciujących metodami symulacji komputerowych Agnieszka Obarska-Kosińska Prof. dr hab. Bogdan Lesyng Promotorzy: Dr hab. Janusz Bujnicki Zakład Biofizyki, Instytut Fizyki Doświadczalnej,
Bardziej szczegółowoAtomy wieloelektronowe
Wiązania atomowe Atomy wieloelektronowe, obsadzanie stanów elektronowych, układ poziomów energii. Przykładowe konfiguracje elektronów, gazy szlachetne, litowce, chlorowce, układ okresowy pierwiastków,
Bardziej szczegółowoRóżne typy wiązań mają ta sama przyczynę: energia powstającej stabilnej cząsteczki jest mniejsza niż sumaryczna energia tworzących ją, oddalonych
Wiązania atomowe Atomy wieloelektronowe, obsadzanie stanów elektronowych, układ poziomów energii. Przykładowe konfiguracje elektronów, gazy szlachetne, litowce, chlorowce, układ okresowy pierwiastków,
Bardziej szczegółowoKomputerowe wspomaganie projektowania leków
Komputerowe wspomaganie projektowania leków MECHANIKA MOLEKULARNA I KWANTOWA W MM korzysta się z równań wynikających z praw fizyki klasycznej i stosuje się je do jader atomów z pominięciem elektronów,
Bardziej szczegółowoBioinformatyka wykład 10
Bioinformatyka wykład 10 21.XII.2010 białkowa bioinformatyka strukturalna, c.d. krzysztof_pawlowski@sggw.pl 2011-01-17 1 Regiony nieuporządkowane disordered regions trudna definicja trudne do przewidzenia
Bardziej szczegółowoOddziaływanie leków z celami molekularnymi i projektowanie leków
Oddziaływanie leków z celami molekularnymi i projektowanie leków Prof. dr hab. Sławomir Filipek Grupa BIOmodelowania (biomodellab.eu) Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii oraz Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych
Bardziej szczegółowoModelowanie molekularne
Modelowanie molekularne metodami chemii kwantowej Dr hab. Artur Michalak Zakład Chemii Teoretycznej Wydział Chemii UJ Wykład 4 http://www.chemia.uj.edu.pl/~michalak/mmod2007/ Podstawowe idee i metody chemii
Bardziej szczegółowoBioinformatyka wykład 8, 27.XI.2012
Bioinformatyka wykład 8, 27.XI.2012 białkowa bioinformatyka strukturalna c.d. krzysztof_pawlowski@sggw.pl 2013-01-21 1 Plan wykładu regiony nieuporządkowane sposoby przedstawienia struktur białkowych powierzchnia
Bardziej szczegółowoBioinformatyka wykład 3.I.2008
Bioinformatyka wykład 3.I.2008 Białkowa bioinformatyka strukturalna c.d. krzysztof_pawlowski@sggw.pl 2008-01-03 1 Plan wykładu analiza i porównywanie struktur białek. doświadczalne metody badania struktur
Bardziej szczegółowoBioinformatyka wykład 11, 11.I.2011 Białkowa bioinformatyka strukturalna c.d.
Bioinformatyka wykład 11, 11.I.2011 Białkowa bioinformatyka strukturalna c.d. krzysztof_pawlowski@sggw.pl 11.01.11 1 Dopasowanie strukturalne (alignment) odległość: d ij = (x i -x J ) 2 + (y i -y J ) 2
Bardziej szczegółowoModelowanie molekularne
Modelowanie molekularne metodami chemii kwantowej Dr hab. Artur Michalak Zakład Chemii Teoretycznej Wydział Chemii UJ Wykład 4 http://www.chemia.uj.edu.pl/~michalak/mmod2007/ Podstawowe idee i metody chemii
Bardziej szczegółowoProgram MC. Obliczyć radialną funkcję korelacji. Zrobić jej wykres. Odczytać z wykresu wartość radialnej funkcji korelacji w punkcie r=
Program MC Napisać program symulujący twarde kule w zespole kanonicznym. Dla N > 100 twardych kul. Gęstość liczbowa 0.1 < N/V < 0.4. Zrobić obliczenia dla 2,3 różnych wartości gęstości. Obliczyć radialną
Bardziej szczegółowoBioinformatyka wykład 10.I.2008
Bioinformatyka wykład 10.I.2008 Przewidywanie struktur białek krzysztof_pawlowski@sggw.pl 2008-01-10 1 Plan wykładu pole siłowe - opis energetyczny struktur białka proces zwijania się białek przewidywanie
Bardziej szczegółowoFarmakofory. metody QSAR
Farmakofory metody QSAR Strategie projektowania leków Ligand-based drug design nieznana Budowanie modelu miejsc aktywnych liganda (farmakofor) Przeszukiwanie baz danych (screening) Struktura celu molekularnego
Bardziej szczegółowoDokowanie molekularne. Andrzej Bąk Instytut Chemii UŚ chemoinformatyka wykład 1
Dokowanie molekularne Andrzej Bąk Instytut Chemii UŚ chemoinformatyka wykład 1 Zarys Oddziaływanie ligand-receptor Modelowanie struktury receptora Reprezentacja makromolekuł Opis energii oddziaływań ligand-receptor
Bardziej szczegółowoModelowanie molekularne
Ck08 Modelowanie molekularne metodami chemii kwantowej Dr hab. Artur Michalak Zakład Chemii Teoretycznej Wydział Chemii UJ Wykład 10 http://www.chemia.uj.edu.pl/~michalak/mmod2007/ Podstawowe idee i metody
Bardziej szczegółowoRMSD - Ocena jakości wybranych molekularnych struktur przestrzennych
RMSD - Ocena jakości wybranych molekularnych struktur przestrzennych Joanna Wiśniewska Promotor: dr inż. P. Łukasiak Spis treści 1. Zakres pracy magisterskiej 2. Struktura białka 3. Struktura kwasów nukleionowych
Bardziej szczegółowoKombinatoryczna analiza widm 2D-NOESY w spektroskopii Magnetycznego Rezonansu Jądrowego cząsteczek RNA. Marta Szachniuk
Kombinatoryczna analiza widm 2D-NOESY w spektroskopii Magnetycznego Rezonansu Jądrowego cząsteczek RNA Marta Szachniuk Plan prezentacji Wprowadzenie do tematyki badań Teoretyczny model problemu Złożoność
Bardziej szczegółowoModelowanie białek ab initio / de novo
Modelowanie białek ab initio / de novo Słowniczek de novo - od początku, na nowo ab initio - od początku Słowniczek de novo - kategoria metod przewidywania struktury, w których nie używa się wzorców homologicznych
Bardziej szczegółowoWykład 3. Makrocząsteczki w roztworze i w stanie skondensowanym.
Wykład 3 Makrocząsteczki w roztworze i w stanie skondensowanym. Roztwory polimerów Zakresy stężeń: a) odległości pomiędzy środkami masy kłębków większe niż średnice kłębków b) odległości
Bardziej szczegółowoprof. dr hab. Krzysztof Lewiński Kraków, Wydział Chemii Uniwersytetu Jagiellońskiego
prof. dr hab. Krzysztof Lewiński Kraków, 8.08.2014 Wydział Chemii Uniwersytetu Jagiellońskiego Recenzja rozprawy doktorskiej mgr. Przemysława Porębskiego "Improvement of model building and refinement of
Bardziej szczegółowoModel wiązania kowalencyjnego cząsteczka H 2
Model wiązania kowalencyjnego cząsteczka H 2 + Współrzędne elektronu i protonów Orbitale wiążący i antywiążący otrzymane jako kombinacje orbitali atomowych Orbital wiążący duża gęstość ładunku między jądrami
Bardziej szczegółowoZastosowanie banku asferycznych pseudoatomów w badaniach oddziaływań elektrostatycznych palców cynkowych z DNA
Prof. dr hab. Sławomir Filipek, Wydział Chemii, Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych, Uniwersytet Warszawski, ul. Pasteura 1, 02-093 Warszawa Tel. 22-55-26405, E-mail: sfilipek@chem.uw.edu.pl Warszawa,
Bardziej szczegółowoZakład Chemii Teoretycznej i Strukturalnej
Badania struktury i aktywności nietypowego enzymu dekapującego ze Świdrowca nagany Białko TbALPH1 zostało zidentyfikowane jako enzym dekapujący w pasożytniczym pierwotniaku, świdrowcu nagany Trypasonoma
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie... 3. 2 Wprowadzenie do biologicznych baz danych...
Przedmowa... XI Część pierwsza Wprowadzenie i biologiczne bazy danych 1 Wprowadzenie... 3 Czym jest bioinformatyka?... 5 Cele... 5 Zakres zainteresowań... 6 Zastosowania... 7 Ograniczenia... 8 Przyszłe
Bardziej szczegółowoUniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Wydział
Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Chemia II stopień Sylabus modułu: : Przedmiot C związany ze specjalnością (0310-CH-S2-003) Nazwa wariantu modułu (opcjonalnie): Chemoinformatyka
Bardziej szczegółowoModelowanie białek ab initio / de novo
Modelowanie białek ab initio / de novo Słowniczek de novo - od początku, na nowo ab initio - od początku Słowniczek de novo - kategoria metod przewidywania struktury, w których nie używa się wzorców homologicznych
Bardziej szczegółowoBioinformatyka II Modelowanie struktury białek
Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek 1. Który spośród wymienionych szablonów wybierzesz do modelowania dla każdego z podanych przypadków? Dlaczego? Struktura krystaliczną czy NMR (to samo białko,
Bardziej szczegółowoBioinformatyka II Modelowanie struktury białek
Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek 1. Który spośród wymienionych szablonów wybierzesz do modelowania? Dlaczego? Struktura krystaliczną czy NMR (to samo białko, ta sama rozdzielczość)? Strukturę
Bardziej szczegółowoMetody Optymalizacji: Przeszukiwanie z listą tabu
Metody Optymalizacji: Przeszukiwanie z listą tabu Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: wtorek
Bardziej szczegółowoLek od pomysłu do wdrożenia
Lek od pomysłu do wdrożenia Lek od pomysłu do wdrożenia KRÓTKA HISTORIA LEKU KRÓTKA HISTORIA LEKU KRÓTKA HISTORIA LEKU KRÓTKA HISTORIA LEKU KRÓTKA HISTORIA LEKU KRÓTKA HISTORIA LEKU KRÓTKA HISTORIA LEKU
Bardziej szczegółowobyły jedynie sekwencje aminokwasowe, a także wykorzystał go do oszacowania aktywności przeciwdrobnoustrojowej wybranych bakteriocyn.
Prof. dr hab. Marta Pasenkiewicz-Gierula Kraków, 28 grudnia 2015. Wydział Biochemii, Biofizyki i Biotechnologii Zakład Biofizyki Obliczeniowej i Bioinformatyki Uniwersytet Jagielloński Recenzja pracy doktorskiej
Bardziej szczegółowoModelowanie interakcji helis transmembranowych
Modelowanie interakcji helis transmembranowych Witold Dyrka, Jean-Christophe Nebel, Małgorzata Kotulska Instytut Inżynierii Biomedycznej i Pomiarowej, Politechnika Wrocławska Faculty of Computing, Information
Bardziej szczegółowoBioinformatyka wykład 12, 18.I.2011 Białkowa bioinformatyka strukturalna c.d.
Bioinformatyka wykład 12, 18.I.2011 Białkowa bioinformatyka strukturalna c.d. krzysztof_pawlowski@sggw.pl 18.01.11 1 Struktura natywna minimum energii swobodnej F = U TS Prawdopodobieństwo stanu ~ exp(-f/k
Bardziej szczegółowoModelowanie molekularne
Modelowanie molekularne metodami chemii kwantowej Dr hab. Artur Michalak Zakład Chemii Teoretycznej Wydział Chemii UJ Wykład 5 http://www.chemia.uj.edu.pl/~michalak/mmod2007/ Podstawowe idee i metody chemii
Bardziej szczegółowoWydział Chemiczny Wybrzeże Wyspiańskiego 27, Wrocław. Prof. dr hab. Ilona Turowska-Tyrk Wrocław, r.
Wydział Chemiczny Wybrzeże Wyspiańskiego 27, 50-370 Wrocław Prof. dr hab. Ilona Turowska-Tyrk Wrocław, 18.01.2016 r. Recenzja rozprawy doktorskiej mgr Pauliny Klimentowskiej pt. Krystalochemia wybranych
Bardziej szczegółowo- parametry geometryczne badanego związku: współrzędne i typy atomów, ich masy, ładunki, prędkości początkowe itp. (w NAMD plik.
Avogadro Tworzenie i manipulacja modelami związków chemicznych. W symulacjach dynamiki molekularnej kluczowych elementem jest przygotowanie układu do symulacji tzn. stworzyć pliki wejściowe zawierające
Bardziej szczegółowoZasady obsadzania poziomów
Zasady obsadzania poziomów Model atomu Bohra Model kwantowy atomu Fala stojąca Liczby kwantowe -główna liczba kwantowa (n = 1,2,3...) kwantuje energię elektronu (numer orbity) -poboczna liczba kwantowa
Bardziej szczegółowoBioinformatyka wykład 9
Bioinformatyka wykład 9 14.XII.21 białkowa bioinformatyka strukturalna krzysztof_pawlowski@sggw.pl 211-1-17 1 Plan wykładu struktury białek dlaczego? struktury białek geometria i fizyka modyfikacje kowalencyjne
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 13. PROBLEMY OPTYMALIZACYJNE Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska PROBLEMY OPTYMALIZACYJNE Optymalizacja poszukiwanie
Bardziej szczegółowoSystemy wbudowane. Uproszczone metody kosyntezy. Wykład 11: Metody kosyntezy systemów wbudowanych
Systemy wbudowane Wykład 11: Metody kosyntezy systemów wbudowanych Uproszczone metody kosyntezy Założenia: Jeden procesor o znanych parametrach Znane parametry akceleratora sprzętowego Vulcan Początkowo
Bardziej szczegółowoALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia)
ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia) Prof. dr hab. Krzysztof Dems Treści programowe: 1. Metody rozwiązywania problemów matematycznych i informatycznych.. Elementarny algorytm genetyczny: definicja
Bardziej szczegółowoAlgorytmy ewolucyjne NAZEWNICTWO
Algorytmy ewolucyjne http://zajecia.jakubw.pl/nai NAZEWNICTWO Algorytmy ewolucyjne nazwa ogólna, obejmująca metody szczegółowe, jak np.: algorytmy genetyczne programowanie genetyczne strategie ewolucyjne
Bardziej szczegółowoStany skupienia materii
Stany skupienia materii Ciała stałe - ustalony kształt i objętość - uporządkowanie dalekiego zasięgu - oddziaływania harmoniczne Ciecze -słabo ściśliwe - uporządkowanie bliskiego zasięgu -tworzą powierzchnię
Bardziej szczegółowoWpływ heterocyklicznego ugrupowania na natywną konformację naturalnych peptydów
Wpływ heterocyklicznego ugrupowania na natywną konformację naturalnych peptydów Monika Staś, Dawid Siodłak, Małgorzata Broda mstas@uni.opole.pl Zakład Chemii Fizycznej i Modelowania Molekularnego Wydział
Bardziej szczegółowoModelowanie białek ab initio / de novo
Modelowanie białek ab initio / de novo Słowniczek de novo - od początku, na nowo ab initio - od początku Słowniczek de novo - kategoria metod przewidywania struktury, w których nie używa się wzorców homologicznych
Bardziej szczegółowoDotyczy to zarówno istniejących już związków, jak i związków, których jeszcze dotąd nie otrzymano.
Chemia teoretyczna to dział chemii zaliczany do chemii fizycznej, zajmujący się zagadnieniami związanymi z wiedzą chemiczną od strony teoretycznej, tj. bez wykonywania eksperymentów na stole laboratoryjnym.
Bardziej szczegółowoObliczenia wstępne i etapy projektowania instalacji solarnych
Obliczenia wstępne i etapy projektowania instalacji solarnych Projektowanie instalacji solarnych I. S t o s o w a n i e k o l e k t o r ó w w b u d o w n i c t w i e 1. r o d z a j e s y s
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne
9 listopada 2010 y ewolucyjne - zbiór metod optymalizacji inspirowanych analogiami biologicznymi (ewolucja naturalna). Pojęcia odwzorowujące naturalne zjawiska: Osobnik Populacja Genotyp Fenotyp Gen Chromosom
Bardziej szczegółowoMultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison. Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński
MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński Wprowadzenie Budowa RNA: - struktura pierwszorzędowa sekwencja nukleotydów w łańcuchu: A, U, G,
Bardziej szczegółowoWieloskalowe modelowanie molekularne bia³ek
Osi¹gniêcia Nauki i Techniki Kierunki Rozwoju i Metody KONWERSATORIUM POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ Wk³adka nr 10 do Miesiêcznika Politechniki Warszawskiej nr 2/2007 Redaktor merytoryczny Stanis³aw Janeczko
Bardziej szczegółowoPrzeszukiwanie lokalne
Przeszukiwanie lokalne 1. Klasyfikacja algorytmów 2. Przeszukiwanie lokalne 1. Klasyfikacja algorytmów Algorytmy dokładne znajdują rozwiązanie optymalne, 1. Klasyfikacja algorytmów Algorytmy dokładne znajdują
Bardziej szczegółowoS. Baran - Podstawy fizyki materii skondensowanej Wiązania chemiczne w ciałach stałych. Wiązania chemiczne w ciałach stałych
Wiązania chemiczne w ciałach stałych Wiązania chemiczne w ciałach stałych typ kowalencyjne jonowe metaliczne Van der Waalsa wodorowe siła* silne silne silne pochodzenie uwspólnienie e- (pary e-) przez
Bardziej szczegółowoRecenzja. Warszawa, dnia 22 października 2018 r.
Warszawa, dnia 22 października 2018 r. Dr hab. Sebastian Kmiecik Wydział Chemii, Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych, Uniwersytet Warszawski, Pasteura 1, Warszawa email: sekmi@chem.uw.edu.pl Recenzja
Bardziej szczegółowoMetody Programowania
POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Metody Programowania www.pk.edu.pl/~zk/mp_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 8: Wyszukiwanie
Bardziej szczegółowoMolecular dynamics investigation of the structure-function relationships in proteins with examples
Molecular dynamics investigation of the structure-function relationships in proteins with examples from Hsp70 molecular chaperones, αa-crystallin, and sericin Badanie metodą dynamiki molekularnej zależności
Bardziej szczegółowoPrzewidywanie struktur białek
Łukasz Ołdziejewski Wydział Chemii UW Przewidywanie struktur białek czyli droga do projektowania indywidualnych leków Sprawozdanie studenckie 2007/2008 1 Indywidualność jednostki KaŜdy człowiek jest indywidualnym
Bardziej szczegółowoDEKLARACJA WYBORU PRZEDMIOTÓW NA STUDIACH II STOPNIA STACJONARNYCH CYWILNYCH (nabór 2009) II semestr
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA WYDZIAŁ MECHANICZNY STUDENT..................................................................................................................... ( imię i nazwisko) (grupa szkolna)
Bardziej szczegółowoMETODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI algorytmy ewolucyjne
METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI algorytmy ewolucyjne dr hab. inż. Andrzej Obuchowicz, prof. UZ Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski A. Obuchowicz: MSI - algorytmy ewolucyjne
Bardziej szczegółowoElementy wspo łczesnej teorii inwersji
Elementy wspo łczesnej teorii inwersji Metoda optymalizacyjna (2) W. Debski, 8.01.2015 Liniowy problem odwrotny m est (λ) = m apr + (G T G + λi) 1 G T ( dobs G m apr) +δ d est d o = + λ I ( G T G + λi
Bardziej szczegółowoPodstawy projektowania leków wykład 11
Podstawy projektowania leków wykład 11 Łukasz Berlicki QSAR i 3D QSAR 1964, C. Hansch i T. Fujita: QSAR 1984, P. Andrews: wkład grup funkcyjnych do oddziaływania z celem molekularnym 1985, P. Goodford:
Bardziej szczegółowoInstrukcja do Gry Fold it
Instrukcja do Gry Fold it Autor: Artur Wrona Instytut Inżynierii Biomedycznej i Pomiarowej WPPT, Politechnika Wrocławska, 2012 1.Najważniejsze funkcje Nazwa narzędzia Widok Opis Shake i Wiggle Shake przemieszczanie
Bardziej szczegółowopaździernika 2013: Elementarz biologii molekularnej. Wykład nr 2 BIOINFORMATYKA rok II
10 października 2013: Elementarz biologii molekularnej www.bioalgorithms.info Wykład nr 2 BIOINFORMATYKA rok II Komórka: strukturalna i funkcjonalne jednostka organizmu żywego Jądro komórkowe: chroniona
Bardziej szczegółowoZagadnienia omawiane na wykładzie:
Zagadnienia omawiane na wykładzie: 1. Podsumowanie metody modelowania molekularnego 2. Analiza wyników symulacji dynamiki molekularneji weryfikacja modelu 3. Optymalizacja struktury na przykładziebiałka
Bardziej szczegółowoKonfiguracja elektronowa atomu
Konfiguracja elektronowa atomu ANALIZA CHEMICZNA BADANIE WŁAŚCIWOŚCI SUBSTANCJI KONTROLA I STEROWANIE PROCESAMI TECHNOLOGICZNYMI Właściwości pierwiastków - Układ okresowy Prawo okresowości Mendelejewa
Bardziej szczegółowoZastosowanie symulacji komputerowej do badania właściwości hydraulicznych sieci wodociągowej
Zastosowanie symulacji komputerowej do badania właściwości hydraulicznych sieci wodociągowej prof. dr hab. inż. Andrzej J. OSIADACZ Politechnika Warszawska Wydział Inżynierii Środowiska dr hab. inż. Maciej
Bardziej szczegółowoSCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO
SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO. Rzeczywistość (istniejąca lub projektowana).. Model fizyczny. 3. Model matematyczny (optymalizacyjny): a. Zmienne projektowania
Bardziej szczegółowoProgram Obliczeń Wielkich Wyzwań Nauki i Techniki (POWIEW)
Program Obliczeń Wielkich Wyzwań Nauki i Techniki (POWIEW) Maciej Cytowski, Maciej Filocha, Maciej E. Marchwiany, Maciej Szpindler Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego
Bardziej szczegółowoWybrane techniki badania białek -proteomika funkcjonalna
Wybrane techniki badania białek -proteomika funkcjonalna Proteomika: umożliwia badanie zestawu wszystkich (lub prawie wszystkich) białek komórkowych Zalety analizy proteomu np. w porównaniu z analizą trankryptomu:
Bardziej szczegółowoKomputerowo wspomagane projektowanie leków przykłady sukcesów i porażek. Marcin Najgebauer
Komputerowo wspomagane projektowanie leków przykłady sukcesów i porażek Marcin Najgebauer Historia Cóż jest trucizną? Wszystko jest trucizną i nic nie jest trucizną. Tylko dawka czyni, że dana substancja
Bardziej szczegółowoWiązania chemiczne. Związek klasyfikacji ciał krystalicznych z charakterem wiązań atomowych. 5 typów wiązań
Wiązania chemiczne Związek klasyfikacji ciał krystalicznych z charakterem wiązań atomowych 5 typów wiązań wodorowe A - H - A, jonowe ( np. KCl ) molekularne (pomiędzy atomami gazów szlachetnych i małymi
Bardziej szczegółowoChemia bionieorganiczna / Rosette M. Roat-Malone ; red. nauk. Barbara Becker. Warszawa, Spis treści
Chemia bionieorganiczna / Rosette M. Roat-Malone ; red. nauk. Barbara Becker. Warszawa, 2010 Spis treści Przedmowa IX 1. WYBRANE ZAGADNIENIA CHEMII NIEORGANICZNEJ 1 1.1. Wprowadzenie 1 1.2. Niezbędne pierwiastki
Bardziej szczegółowoEWA PIĘTA. Streszczenie pracy doktorskiej
EWA PIĘTA Spektroskopowa analiza struktur molekularnych i procesu adsorpcji fosfinowych pochodnych pirydyny, potencjalnych inhibitorów aminopeptydazy N Streszczenie pracy doktorskiej wykonanej na Wydziale
Bardziej szczegółowoZastosowania algorytmów genetycznych w badaniach struktury związków biologicznie czynnych
Dr hab. inż. Halina Szatyłowicz Zakład Chemii Fizycznej Wydział Chemiczny Politechniki Warszawskiej Warszawa, 19.08.2015 Recenzja rozprawy doktorskiej pt. Zastosowania algorytmów genetycznych w badaniach
Bardziej szczegółowoMetody systemowe i decyzyjne w informatyce
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Laboratorium Zadanie nr 3 Osada autor: A Gonczarek Celem poniższego zadania jest zrealizowanie fragmentu komputerowego przeciwnika w grze strategiczno-ekonomicznej
Bardziej szczegółowoFizyka komputerowa(ii)
Instytut Fizyki Fizyka komputerowa(ii) Studia magisterskie Prowadzący kurs: Dr hab. inż. Włodzimierz Salejda, prof. PWr Godziny konsultacji: Poniedziałki i wtorki w godzinach 13.00 15.00 pokój 223 lub
Bardziej szczegółowoAutomatyzacja testowania oprogramowania. Automatyzacja testowania oprogramowania 1/36
Automatyzacja testowania oprogramowania Automatyzacja testowania oprogramowania 1/36 Automatyzacja testowania oprogramowania 2/36 Potrzeba szybkich rozwiązań Testowanie oprogramowania powinno być: efektywne
Bardziej szczegółowoChemiczne składniki komórek
Chemiczne składniki komórek Pierwiastki chemiczne w komórkach: - makroelementy (pierwiastki biogenne) H, O, C, N, S, P Ca, Mg, K, Na, Cl >1% suchej masy - mikroelementy Fe, Cu, Mn, Mo, B, Zn, Co, J, F
Bardziej szczegółowoALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ
ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ Zalety: nie wprowadzają żadnych ograniczeń na sformułowanie problemu optymalizacyjnego. Funkcja celu może być wielowartościowa i nieciągła, obszar
Bardziej szczegółowoAlgorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych
Algorytm Genetyczny zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych Dlaczego Algorytmy Inspirowane Naturą? Rozwój nowych technologii: złożone problemy obliczeniowe w
Bardziej szczegółowoProteomika: umożliwia badanie zestawu wszystkich lub prawie wszystkich białek komórkowych
Proteomika: umożliwia badanie zestawu wszystkich lub prawie wszystkich białek komórkowych Zalety w porównaniu z analizą trankryptomu: analiza transkryptomu komórki identyfikacja mrna nie musi jeszcze oznaczać
Bardziej szczegółowoElementy teorii powierzchni metali
prof. dr hab. Adam Kiejna Elementy teorii powierzchni metali Wykład 4 v.16 Wiązanie metaliczne Wiązanie metaliczne Zajmujemy się tylko metalami dlatego w zasadzie interesuje nas tylko wiązanie metaliczne.
Bardziej szczegółowoStruktura i funkcja białek (I mgr)
Struktura i funkcja białek (I mgr) Dr Filip Jeleń fj@protein.pl http://www.protein.pl/ Jeremy M. Berg, John L. Tymoczko, Lubert Stryer Biochemia Carl Branden, John Tooze Introduction to Protein Structure
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. Informacje ogólne WYDZIAŁ MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZY. SZKOŁA NAUK ŚCISŁYCH UNIWERSYTET KARDYNAŁA STEFANA WYSZYŃSKIEGO W WARSZAWIE
1 2 4 5 6 7 8 8.0 Kod przedmiotu Nazwa przedmiotu Jednostka Punkty ECTS Język wykładowy polski Poziom przedmiotu podstawowy K_W01 2 wiedza Symbole efektów kształcenia K_U01 2 umiejętności K_K01 11 kompetencje
Bardziej szczegółowo