Laboratorium chemii i biologii strukturalnej 1200-2BLOK6-L1

Oferowane ćwiczenia ściśle powiązane są z wykładami Bloku. Wykonując je, studenci będą mogli w praktyce zapoznać się z m.in.:

1) środowiskiem pracy UNIX
w zakresie niezbędnym do wykonywania pozostałych ćwiczeń

2) modelowaniem molekularnym:
prowadzeniem symulacji molekularnych i analizą wyników

3) bioinformatyką:
przeszukiwaniem sekwencyjnych baz danych, modelowaniem porównawczym, uliniawianiem sekwencji;

4) analizą struktur biopolimerów:
analizą statystyczną depozytów w PDB, wizualizacją w programie PyMOL

5) wyznaczeniem struktury trójwymiarowej i analizą kryształów:
cząsteczek organicznych, nieorganicznych i minerałów, a także kryształów białek

6) metodami chemii teoretycznej:
podstawami popularnych metod elektronowych (metoda Hartree-Focka, metody korelacji elektronowej, DFT), analizą rotacji i oscylacji cząsteczek i ich praktycznym wykorzystaniem do obliczeń własności cząsteczek w ramach popularnych programów obliczeniowych chemii teoretycznej (np. Gaussiana)

7) oddziaływaniami międzycząsteczkowymi:
w tym: podziałem energii oddziaływania na składowe i ich interpretacją w ramach rachunku zaburzeń; typami oddziaływań (wiązania wodorowe i in.) oraz metodami modelowania tych oddziaływań

8) elementami teorii grup:
w tym zastosowaniem teorii grup do takich zagadnień chemii i krystalografii, jak: symetria cząsteczek i kryształów, reguły wyboru w spekroskopii

9) elementami termodynamiki statystycznej:
w tym pojęciem sumy statystycznej, statystycznym ujęciem pojęcia entropii i stałych reakcji chemicznych

10) metodami projektowania leków:
Poznanie metod projektowania leków, takich jak: dokowanie ligandów do miejsc wiążących, budowanie fingerprintów oddziaływań lek-cel molekularny, wyznaczanie farmakoforów, szybkie przeszukiwanie baz związków małocząsteczkowych (virtual screening) i in., a także zastosowanie ich do wybranych celów molekularnych: enzymów, receptorów i DNA

11) elementami statystycznej analizy wyników:
w tym zastosowaniami metod statystycznych do opracowywania danych i rozwiązywania problemów naukowych.