Chemoinformatics

• 26 hod. přednášky
• 26 hod. pc laboratoře

Student, který splnil cíle kurzu, bude schopen:
- definovat chemoinformatiku a pojmenovat hlavní oblasti aplikace v rámci objevování léků;
- interpretovat nejdůležitější formáty používané pro popis molekulárních struktur;
- popsat nejpoužívanější nástroje pro strojové učení v chemoinformatice a algoritmy, na kterých jsou založeny;
- rozumět rozdílům mezi lineárními a nelineárními modely, supervizovaným a neověřeným strojním učením, seskupením a klasifikací;
- diskutovat o tom, jak si vybrat vhodný výpočetní nástroj pro daný problém;
- popsat racionální pracovní toky pro dolování dat a připravte vysoce kvalitní datové soubory pro účely modelování;
- interpretovat výstup a vyhodnotit výkon daného výpočetního nástroje;
- nalézat a získávat informace z anotovaných chemických knihoven;
- vytvářet a interpretovat interakční sítě léků a proteinů;
- plánovat, provádět a prezentovat počítačové cvičení a mini-projekty jako týmovou práci;
- být schopen zhodnotit vlastní práci a příslušné vědecké články;
- vytvořit vědecké postery a prezentovat ústně projekty.

Cílem předmětu je seznámit studenty s různými metodami chemoinformatiky, ukázat příklady využití chemoinformatiky v moderním výzkumu léků a poskytnout praktické zkušenosti chemoinformatickými cvičeními.

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia, zejména v oblasti molekulární biologie, biochemie a bioinformatiky.

• D. C. Young: Computational Chemistry, a Practical Guide for Applying Techniques to Real World Problems. Wiley, 2001.
• A. R. Leach: Molecular Modelling - Principles and Applications (2 edition). Pearson Education, 2001.
• J. Alvarez, B. Shoichet B. Virtual Screening in Drug Discovery. Taylor&Francis, 2005.
• Walter Filgueira de Azevedo: Docking Screens for Drug Discovery(Methods in Molecular Biology), 2019, Humana, 978-1493997510
• Engel, T., Gasteiger, J.: Chemoinformatics: Basic Concepts and Methods, 2018, Wiley, 978-3527331093
• Barry A. Bunin et al.: Chemoinformatics: Theory, Practice and Products, 2007, Springer, 978-1402050008

• D. C. Young: Computational Drug Design. Wiley, 2009.

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu upřesňuje každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu; v zásadě:
- získání zápočtu na základě aktivní účasti na cvičeních (až 12 bodů, min. 10 bodů),
- vypracování individuálního projektu a jeho prezentace posterovou a ústní formou (až 28 bodů, min. 14 bodů),
- úspěšné složení písemné závěrečné zkoušky (až 60 bodů, min. 30 bodů).

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT. Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Předmět využívá e-learning (Moodle). Student odevzdává samostatný projekt.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu (viz Rozvrhové jednotky).
V zásadě:
- povinné počítačové cvičení
- nepovinná přednáška