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Simulazione molecolare al calcolatore

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Molecular simulation by computers

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Anno accademico 2019/2020

Codice dell'attività didattica
MFN0247B
Docente
Prof. Piero Ugliengo (Titolare del corso)
Insegnamento integrato
Corso di studi
LM in Biotecnologie Industriali
Anno
1° anno
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
3
SSD dell'attività didattica
CHIM/02 - chimica fisica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto
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.
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Sommario insegnamento

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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 studente 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 studente 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.

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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 studente 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.

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.

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Modalità di insegnamento

16 ore di lezioni frontali alla lavagna.  8 ore di pratica di laboratorio informatico dove lo studente 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. 

16 hours of lectures at the blackboard. 8 hours of computer laboratory exercises where the student will learn the fundation of molecular simulation. The program ArgusLab  will be used to build up simple organic molecules and study their conformation. The program HyperChem will be used to study the Monte Carlo simulation and molecular dynamics of simple organic molecules.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame finale consiste in una prova scritta di 15 domande a risposta aperta. Le domande verificano l'apprendimento di concetti fondamentali (equazione di Schrodinger, campo di forza, metodo Monte Carlo Metropolis, dinamica molecolare, etc.) e di capacita' numerica (trovare il minimo di una funzione semplice con il metodo di Newton-Raphson, calcolare la frequenza di vibrazione di un dato legame chimico, etc.).  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.

upload_Coronavirus-2019-nCoV-CDC-23312_without_background.png ESAMI A DISTANZA: modalità orale secondo il Decreto Rettorale n.1097/2020. L'esame consiste di 2 esercizi formali svolti su un foglio di carta dallo studente a video aperto. L'elaborato verra' fotografato e inviato via email istituzionale alla commissione. L'esame proseguira' in forma orale ma si potra' fare ricorso alla telecamera per discutere relazioni formali necessarie per la verifica delle competenze acquisite.

The final examination consists of a set of 15 open questions. The questions  are devoted to assess  the learning of fundamental concepts (Schrodinger equation, force filed, Metropolis Monte Carlo method, molecular dynamics, etc.) and of numerical skill (find out the minimum of a simple function by the Newton-Raphson method, to compute the vibrational frequency of a given chemical bond, etc.). Each question is evaluated from 0 to 2 points. The final score is the average of all points to which add a score up to 3 points weighting the clarity and rigour of the exposition.

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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.

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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. 

Testi consigliati e bibliografia

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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.

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.

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/

 



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Ultimo aggiornamento: 07/04/2020 09:22
Location: https://biotecnologieindustriali.campusnet.unito.it/robots.html
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