Detail předmětu

Chemoinformatics

FEKT-MPA-CHMAk. rok: 2025/2026

Předmět je orientován na získání přehledu o datových setech v chemoinformatice, molekulární struktuře léků, molekulárních deskriptorech, vlastnostech molekul, analýze dat v chemoinformatice a dobrého porozumění aplikacím chemoinformatiky ve výzkumu léků.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

5

Garant předmětu

Sudeep Roy, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav biomedicínského inženýrství (UBMI)

Nabízen zahraničním studentům

Všech fakult

Vstupní znalosti

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

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

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

Učební cíle

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

Základní literatura

D. C. Young: Computational Drug Design. Wiley, 2009. (CS)

Doporučená literatura

A. R. Leach: Molecular Modelling - Principles and Applications (2 edition). Pearson Education, 2001. (CS)
D. C. Young: Computational Chemistry, a Practical Guide for Applying Techniques to Real World Problems. Wiley, 2001. (CS)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPA-BTB magisterský navazující 2 ročník, letní semestr, povinně volitelný
  • Program MPC-BTB magisterský navazující 2 ročník, letní semestr, povinně volitelný

  • Program MITAI magisterský navazující

    specializace NBIO , 0 ročník, letní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Sudeep Roy, Ph.D.

Osnova

1. Introduction to cheminformatics 2. Concepts and techniques in cheminformatics 3. Molecular docking in drug discovery 4. Virtual screening in drug discovery 5. in-silico ADMET in drug discovery 6. Introduction to pharmacophores 7. Homology modeling 8. Molecular dynamics and simulations 9. Immunological and biological background to chemoinformatics 10. Advances in genomics and proteomics vs drug and vaccine development 1. Úvod do cheminformatiky 2. Koncepty a techniky v cheminformatice 3. Molekulové dokování jako nástroj pro návrh léčiv 4. Virtuální screening jako nástroj pro návrh léčiv 5. in-silico ADMET jako nástroj pro návrh léčiv 6. Úvod do farmakoforů 7. Homologické modelace 8. Molekulární dynamika a simulace 9. Imunologický a biologický základ chemoinformatiky 10. Pokroky v genomice a proteomice v porovnání s vývojem léčiv a vakcín

Cvičení na počítači

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Sudeep Roy, Ph.D.

Osnova

1. Practical’s on Databases and Webservers 2. Practical’s on Protein and Ligand Preparation 3. Molecular Docking (Basic) 4. Molecular Docking (Advanced) 5. Virtual Screening 6. Pharmacophores 7. Homology Modeling 8. in-Silico ADMET 9. Molecular Dynamics 10. General Practical Session and Doubt Clearance 1. Praktické cvičení na databáze a webové servery 2. Praktické cvičení na přípravu proteinů a ligandů 3. Molekulární docking (základní) 4. Molekulární docking (pokročilé) 5. Virtuální screening 6. Farmakofory 7. Homologické modelování 8. in-Silico ADMET 9. Molekulární dynamika 10. Obecná praktický úkol a diskuze