Anno Accademico: 2014-2015
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:: Insegnamento :: Computer-aided Drug Design (CADD)
Titolatura Computer-aided Drug Design
CDS Chimica e Tecnologia Farmaceutiche (DM 270)
Docenti Tiziano Tuccinardi
Pagina webhttp://www.mmvsl.it/wp/miscellaneous/computer-aided-drug-design/
Anno(i) di frequenzaQuarto
Tipo di insegnamento Corso/Laboratorio
Codici/crediti Modulo unico:xxxx cfu:6
Settore scientifico - disciplinare CHIM/08
NoteIl corso si terrà in lingua inglese.
Il numero minimo di studenti iscritti necessari per l’attivazione del corso è pari a 12.
Per qualsiasi ulteriore informazione andate al seguente link e scaricate la brochure del corso.

http://omero.farm.unipi.it/matdidFarm/52/Brochure_CADD.pdf

Oppure visitate il nuovo sito web del corso (http://www.mmvsl.it/wp/miscellaneous/computer-aided-drug-design/)
Commissione: MembriAdriano Martinelli
Gabriella Ortore
Titolo - modulo A o unicoComputer-aided Drug Design
Argomento: Modulo AAIM
The course aims at providing the students with basic understanding of computational modeling in the area of drug discovery. After finishing the course the students will have:
• Basic understanding of ligand-protein interactions.
• Be familiar with a range of ligand and structure based computational methods.
• Performed computational modeling tasks using state of the art software.
DESCRIPTION
Although no single drug has been designed solely by computer techniques, the contribution of these methods to drug discovery is no longer a matter of dispute. All the world’s major pharmaceutical and biotechnology companies use computational design tools. Computer-aided drug design represents computational methods and resources that are used to facilitate the design and discovery of new therapeutic solutions. Digital repositories, containing detailed information on drugs and other useful compounds, are goldmines for the study of chemical reactions capabilities. Design libraries, with the potential to generate molecular variants in their entirety, allow the selection and sampling of chemical compounds with diverse characteristics. Fold recognition, for studying sequence-structure homology between protein sequences and structures, are helpful for inferring binding sites and molecular functions. Virtual screening, the in silico analog of high-throughput screening, offers great promise for systematic evaluation of huge chemical libraries to identify potential lead candidates that can be synthesized and tested.
In this course the bases of the computer-aided drug design will be explored and the lectures will be accompanied by laboratory exercises.
COURSE OUTLINE
a) 3D visualization of biological targets (proteins and nucleic acids) and organic molecules;
b) Molecular mechanics and the conformational search;
c) Molecular dynamic simulations;
d) Pharmacophore-based drug design
e) Docking-based drug design;
f) Homology modeling techniques;
g) QSAR, 3D-QSAR and in silico ADME studies.
Testi: Modulo ANon viene consigliato alcun testo, ma il materiale necessario verrà reso disponibile durante lo svolgimento del modulo.
Modalità d'esameValutazione di una Tesina
Periodo lezioniPrimo semestre
Prossimi appelli Da settembre 2014 le iscrizioni si raccolgono dal portale esami di ateneo

Ultimo aggiornamento: 9/10/2014


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