Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua

Віртульне прогнозування біоактивності

Спеціальність: Фармацевтична біотехнологія
Код дисципліни: 7.162.01.M.19
Кількість кредитів: 5
Кафедра: Технологія біологічно-активних сполук, фармації та біотехнологія
Лектор: к.х.н., с.н.с., асистент Василюк Софія Володимирівна
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: заочна
Результати навчання:
• знання сучасних підходів щодо організації досліджень біологічної активності речовин, зокрема методами хемоінформатики (PASS, Molecular Docking, QSAR);
• навики оптимізації досліджень біологічної активності речовин з допомогою іn silico методів;
• навики користування сучасними ресурсами для проведення віртуального скринінгу біологічної активності речовин;
• навики моделювання в просторі взаємодії різноманітних хімічних сполук з білком-мішенню та прогнозування біологічної активності за структурною формулою сполуки.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
пререквізити: біологія клітини; молекулярна біологія; біоінженерія (клітинна,генетична); генетика (загальна та молекулярна);
кореквізити: нано- та ДНК-технології; експересдіагностика та біодоступність ліків; біомоніторинг, біобезпека, біозахист та екоекспертиза;
Короткий зміст навчальної програми:
In silico методи в розробці нових біологічно активних субстацій Програмні комплекси біоінформатики. Комп’ютерна токсикологія та іммуноінформатика. Прогнозування біологічної активності речовин з допомогою комп’ютерної системи PASS. Підготовка моделі біомішені. Підготовка баз даних структур органічних сполук (розрахунок фізико-хімічних властивостей, моделювання просторової структури сполуки, розрахунок зарядів на атомах). Препроцессінг баз даних (процес видалення структур за фізико-хімічними критеріями: ліпофільності, молекулярній масі, по передбачені токсичності і т. д.). Визначеня лікоподібних («drug-like») характеристик, як метод віртуального скринінгу. Прогнозування біологічної активності з допомогою молекулярного докінгу. Постпроцесинг сформованих баз потенційних лігандів за допомогою моделей QSAR.
Рекомендована література:
1. Abraham D. J. Burger’s medicinal chemistry and drug discovery, Vol. 1, Drug discovery. 6th ed. – New Jersey: Wiley, 2003, 932 p. ISBN: 0471270903
2. Fenniri H. Ed. Combinatorial chemistry a practical approach – New York: Oxford University Press, 2000, 516 p. ISBN 9780199637546.
3. Borchardt R., Kerns E., Hageman M., Thakker D., Stevens J. Eds. Optimizing the “drug-like” Properties of Leads in Drug Discovery, Vol. 4. – New York: Springer, 2007, 511 p. ISBN: 978-0-387-34056-2.
4. Filimonov D. A., Lagunin A. A., Gloriozova T. A., Rudik A. V., Druzhilovskii D. S., Pogodin P. V., Poroikov V. V. Chemistry of Heterocyclic Compounds, 2004,Vol. 50 No.3, pp.1-14.
Методи і критерії оцінювання:
• фронтальне усне опитування, письмові звіти з лабораторних робіт (20 балів)
• підсумковий контроль (80 балів, контрольний захід, екзамен): письмово-усна форма (80 балів).