- Bioinformatyka i biologia systemów, stacjonarne, pierwszego stopnia
- Informatyka, stacjonarne, pierwszego stopnia
- Matematyka, stacjonarne, pierwszego stopnia
- Bioinformatyka i biologia systemów, stacjonarne drugiego stopnia
- Informatyka, stacjonarne, drugiego stopnia
- Matematyka, stacjonarne, drugiego stopnia
Modelowanie molekularne 1200-MMOL-OG
Znaczenie modelowania molekularnego w naukach przyrodniczych. Podstawowe techniki modelowania molekularnego i ich połączenie z fizycznym doświadczeniem. Niektóre podstawowe pakiety oprogramowania i bazy danych. Dynamika molekularna, algorytmy, problemy stabilności algorytmów MD. Dynamika Browna. Problem skończonych rozmiarów układów modelowych. Zależne od modeli pól siłowych modyfikacje algorytmów MD. Metody Monte Carlo. Generatory liczb pseudolosowych. Metoda Metropolisa. Różne zespoły statystyczne. Metoda uogólnionych zespołów. Metoda replik. Zastosowanie różnych technik modelowania molekularnego do poszukiwania globalnego minimum energii potencjalnej. Badanie przejść fazowych i równowag dyfuzyjnych; wybór metody i warunków brzegowych; krytyczne spowolnienie. Modele mezoskopowe i zredukowane. Modelowanie makromolekuł i dużych układów biologicznych. Dokowanie ligandów. Membrany. Upraszczanie przestrzeni konformacyjnej. Potencjały: średniej siły i statystyczne. Modelowanie dla wielu skal czasowych. Dynamika Monte Carlo i jej łączenie z Dynamika Browna i klasyczną Dynamiką Molekularną.
Rodzaj przedmiotu
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Po wysłuchaniu tego wykładu studenci powinni znać podstawowe metody modelowania molekularnego. W trakcie wykładu student zapoznaje się z metodami minimalizacji, dynamika molekularną i metodami Monte Carlo. Studenci zdobywają również praktyczne umiejętności posługiwania się metodami modelowania molekularnego w chemii fizycznej i organicznej.
Kryteria oceniania
Test zaliczeniowy składający się z około 10 pytań zamkniętych i 5 otwartych (przeprowadzony w sali) lub egzamin ustny (możliwy w trybie zdalnym).
Praktyki zawodowe
nie dotyczy
Literatura
1. P. von Rague Schleyer, Encyclopedia of Compuational Chemistry, Wiley 1998
2. K. Binder, D. W. Heermann, Monte Carlo Simulations in Statistical Physics, Springer 2002
3. D. Frenkel, B. Smit, Understanding Molecular Simulation, Academic Press, 2001
Więcej informacji
Więcej informacji o poziomie przedmiotu, roku studiów (i/lub semestrze) w którym się odbywa, o rodzaju i liczbie godzin zajęć - szukaj w planach studiów odpowiednich programów. Ten przedmiot jest związany z programami:
- Bioinformatyka i biologia systemów, stacjonarne, pierwszego stopnia
- Informatyka, stacjonarne, pierwszego stopnia
- Matematyka, stacjonarne, pierwszego stopnia
- Bioinformatyka i biologia systemów, stacjonarne drugiego stopnia
- Informatyka, stacjonarne, drugiego stopnia
- Matematyka, stacjonarne, drugiego stopnia
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: