- Oggetto:
- Oggetto:
Simulazione molecolare al calcolatore
- Oggetto:
Molecular simulation by computers
- Oggetto:
Anno accademico 2023/2024
- Codice attività didattica
- MFN0247B
- Docente
- Piero Ugliengo (Titolare)
- Corso di studio
- LM in Biotecnologie Industriali
- Anno
- 1° anno
- Periodo
- Da definire
- Tipologia
- Affine o integrativo
- Crediti/Valenza
- 3
- SSD attività didattica
- CHIM/02 - chimica fisica
- Erogazione
- Mista
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Facoltativa
- Tipologia esame
- Scritto
- Tipologia unità didattica
- modulo
- Insegnamento integrato
- Modellistica Molecolare - DM 270 (MFN0247)
- Prerequisiti
-
Chimica generale, Chimica Fisica, Matematica e Fisica. Queste conoscenze sono fornite dai corsi di base delle rispettive discipline in ogni laurea scientifica di primo livello.
General chemistry, Physical Chemistry, Mathematics and Physics. The needed background is provided by general courses in Chemistry, Physical Chemistry, Mathematics and Physics of any scientific first level degree. - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
In accordo con gli obiettivi generali del corso di laurea magistrale in Biotecnologie Industriali, che prevedono, per il primo anno di corso, una serie di insegnamenti riferiti per alle discipline di base proprie del contesto caratteristico delle biotecnologie industriali, sia per gli aspetti scientifici che per quelli applicativi il modulo di "Simulazione Molecolare al Calcolatore" fornisce le basi dei metodi che consentono di studiare le proprietà conformazionali e dinamiche di strutture molecolari complesse come le proteine e gli acidi nucleici mediante l'utilizzo di algoritmi e programmi di calcolo. Lo/la studente/studentessa apprenderà concetti di base come la meccanica e la dinamica molecolare, i metodi matematici per l'individuazione di strutture di minima energia meccanica, le tecniche Metropolis Monte Carlo per la caratterizzazione della superficie di potenziale e la dinamica molecolare per lo studio della mobilità molecolare. Lo/la studente/studentessa sarà in grado di comprendere la letteratura moderna che utilizza la simulazione molecolare per lo studio di meccanismi biochimici e per la mobilita' proteica.
In agreement with the general objectives of the second cycle degree course in Industrial Biotechnology, which foresees, for the first year of the course, a series of lessons related to the basic disciplines of the specific context of industrial biotechnology, both for scientific aspects and for those applications the module entitled "Molecular simulation by computers" gives the background of methods apt to study the conformation and dynamic behaviour of biological macromolecules like proteins and nucleic acids by means of suitable algorithms and computer codes. The student will learn basic concepts like molecular mechanics and molecular dynamics, mathematical methods to locate structures which are minima on the mechanical energy, techniques based on the Metropolis Monte Carlo method to explore the potential energy surface and molecular dynamics to study the molecular mobility. The student should be able to understand modern literature based on molecular simulation to study biochemical mechanism and protein structure mobility.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Per raggiungere la finalità di fornire le conoscenze e competenze che definiscono il profilo professionale caratteristico di un biotecnologo industriale, lo/la studente/studentessa dovrà essere in grado di:
CONOSCENZA E CAPACITA' DI COMPRENSIONE: Conoscenza dei metodi standard della modellistica molecolare. Capacità di comprendere la letteratura specifica relativa alla modellistica di proteine e sistemi biologici.
CAPACITA' APPLICATIVE: Applicare le conoscenze acquisite per lo studio delle conformazioni di molecole organiche semlici e macromolecole biologiche.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Essere in grado di comprendere il grado di affidabilita' dei risultati della modellistica molecolare nella letteratura biologica.
ABILITÀ NELLA COMUNICAZIONE: Acquisire il linguaggio tecnico appropiato a discutere i metodi e i risultati della simulazione molecolare al calcolatore.
To achieve the purpose of providing the knowledge and skills that define the professional profile characteristic of an industrial biotechnologist, the student must be able to:
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING: To be aware of the standard methods of molecular modeling. To be able to undertsand specific literature on modeling proteins and biological systems.
ABILITY ON APPLICATION: to be able to apply the acquired knowledge to study conformations of simple organic molecules and biopolymers.
JUDGMENT AUTONOMY: to be able to understand the quality and reliability of published molecular modeling studies in biological literature.
SKILLS IN COMMUNICATION: Acquire the technical language appropriate to discuss the methods and results of molecular computer simulation.
- Oggetto:
Programma
Definizione di simulazione molecolare al calcolatore. Confronto con l'approccio sperimentale. Equazione di Schroedinger e sue approssimazioni. La definizione dell'energia meccanica molecolare. Relazione tra energia meccanica, energia interna e energia libera di Gibbs. I campi di forza (AMBER, CHARMM, UFF, ...). Minimizzazione dell'energia meccanica. Metodo Newton-Raphson. Metodi basati sul gradiente dell'energia meccanica. Esplorazione dell'energia potenziale mediante metodi Metropolis Monte Carlo e simulating annealing. La dinamica molecolare.
Definition of molecular simulation by computers. Comparison with the experimental approach. Schroedinger equation and its approximations. Definition of molecular mechanical energy. Relationship between mechanical Energy, internal Energy and Gibbs free Energy. Definition of force fields (AMBER, CHARMM, UFF, …). Minimization of the mechanical energy. Newton-Raphson method. Methods based on the mechanical energy gradient. Exploring the potential energy surface by Metropolis Monte Carlo and simulating annealing methods. Molecular dynamics.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Le lezioni saranno svolte in presenza. Modalità didattiche alternative (streaming) potranno essere introdotte a seguito di nuove raccomandazioni di Ateneo in relazione allo stato della pandemia Covid-19.
A 16 ore di lezioni frontali seguiranno 8 ore di pratica di laboratorio informatico dove lo/la studente/studentessa potra' apprendere i rudimenti della simulazione molecolre. Verra' utilizzato il programma ArgusLab per costruire semplici molecole organiche e studiarne la conformazione. Verra' utilizzato il programma HyperChem per simulazioni Monte Carlo e di dinamica molecolare di semplici molecole.Lectures will be conducted in person. Alternative teaching methods (streaming) may be introduced following new University recommendations in relation to the status of the Covid-19 pandemic.
After 16 hours of lectures, 8 hours of computer lab practice will follow where the student can learn the rudiments of molecular simulation. The ArgusLab program will be used to build simple organic molecules and study their conformation. The HyperChem program will be used for Monte Carlo and molecular dynamics simulations of simple molecules.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Gli esami si svolgeranno in presenza (durata 120 minuti), con la sola eccezione per gli studenti e le studentesse che autodichiarano, in relazione al Covid-19, fragilità personale o positività. Modalità alternative (online) potranno essere introdotte a seguito di nuove raccomandazioni di Ateneo in relazione allo stato della pandemia Covid-19.
Gli studenti/le studentesse che intendano avvalersi di prove speciali (DSA, disabilità) devono segnalarlo al docente secondo le modalità indicate all'indirizzo http://www.unito.it/servizi/lo-studio.
Ogni domanda vale da 0 a 2 punti. Il voto finale e' la media dei vari punteggi a cui viene aggiunto un punteggio fino ad un massimo di 3 punti globali relativo alla capacita' espressiva e di chiarezza espositiva.
Examinations will be held in-person (120 minutes duration), with the only exception for students who self-report, in relation to Covid-19, personal frailty or positivity. Alternative modes (online) may be introduced following new University recommendations in relation to the status of the Covid-19 pandemic.
Each question is worth 0 to 2 points. The final grade is the average of the various scores to which is added a score up to a maximum of 3 global points related to expressive ability and clarity of expression.- Oggetto:
Attività di supporto
Il docente e' sempre disponibile via email a ulteriori chiarimenti sui concetti del corso.
The teacher can be contacted by email for further explanation on the basic concepts.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Il docente dell'insegnamento fornisce delle dispense in formato pdf. Il loro contenuto non è originale ma il risultato di contributi tratti da molte fonti al fine di ritagliare il livello necessario per gli scopi formativi di questo insegnamento. Queste dispense NON sono sostitutive delle fonti originali e di libri di testo e articoli che sono riportati di seguito e al fondo delle dispense.
Il materiale didattico è disponibile sul sito Campusnet dell'Ateneo in forma di dispense powerpoint e articoli in pdf.
J. McCammon, S.C. Harvey Dynamics of Proteins and Nucleic Acids, Cambridge Univ. Press, 1987.
M. Karplus and J.A. McCammon The Dynamics of Proteins Scientific American, April 1986.
J. M. Goodman, Chemical Applications of Molecular Modelling, Royal Society of Chemistry, 1998.
G. H. Grant and W. G. Richards, Computational Chemistry, Oxford Chemistry Primers, Oxford University Press, 1995.
A. R. Leach, Molecular Modelling. Principles and Applications, 2nd Edition, Prentice Hall, 2001.
A. K. Rappè and C. J. Casewit, Molecular Mechanics across Chemistry, University Science Books, 1997.
Jan H. Jensen, Molecular Modeling Basics, CRC Press, 2010.
T. Heine, J-O. Joswig, A. Gelessus, Computational Chemistry Workbook, Wiley-VCH, 2009.
T. Schlick, Molecular Modeling and Simulation: an interdisciplinary guide, 2° Eds., Springer, 2010.
M. Bortoluzzi, Approccio Qualitativo alla Chimica Computazionale, Aracne, 2009.
http://www-jmg.ch.cam.ac.uk/
The teacher provides handouts in pdf format. Their content is not original but the result of contributions drawn from many sources in order to cut out the level necessary for the educational purposes of this teaching. These handouts are NOT substitutes for the original sources and textbooks and articles that are listed below and at the bottom of the handouts.
Teaching material is available as powerpoint slides and pdf files of specific articles.
J. McCammon, S.C. Harvey Dynamics of Proteins and Nucleic Acids, Cambridge Univ. Press, 1987.
M. Karplus and J.A. McCammon The Dynamics of Proteins Scientific American, April 1986.
J. M. Goodman, Chemical Applications of Molecular Modelling, Royal Society of Chemistry, 1998.
G. H. Grant and W. G. Richards, Computational Chemistry, Oxford Chemistry Primers, Oxford University Press, 1995.
A. R. Leach, Molecular Modelling. Principles and Applications, 2nd Edition, Prentice Hall, 2001.
A. K. Rappè and C. J. Casewit, Molecular Mechanics across Chemistry, University Science Books, 1997.
Jan H. Jensen, Molecular Modeling Basics, CRC Press, 2010.
T. Heine, J-O. Joswig, A. Gelessus, Computational Chemistry Workbook, Wiley-VCH, 2009.
T. Schlick, Molecular Modeling and Simulation: an interdisciplinary guide, 2° Eds., Springer, 2010.
M. Bortoluzzi, Approccio Qualitativo alla Chimica Computazionale, Aracne, 2009.
http://www-jmg.ch.cam.ac.uk/
- Registrazione
- Chiusa
- Apertura registrazione
- 03/10/2023 alle ore 12:00
- Chiusura registrazione
- 20/12/2023 alle ore 12:00
- N° massimo di studenti
- 100 (Raggiunto questo numero di studenti registrati non sarà più possibile registrarsi a questo insegnamento!)
- Oggetto:
