Plano de Ensino

IDENTIFICAÇÃO

EMENTA

Estruturas tridimensionais, domínios funcionais, design de sondas moleculares e anotação de genomas e genes. Proteômica. Análise de sequências. A Modelagem Molecular (MM) compreende um número de ferramentas e métodos computacionais e teóricos que tem como objetivo entender e prever o comportamento de sistemas reais; usadas para descrever e prever estruturas moleculares, propriedades do estado de transição e equilíbrio de reações, propriedades termodinâmicas, entre outras.

JUSTIFICATIVA

Modelagem Molecular é uma disciplina que abrange aspectos da Bioinformática e Biologia Estrutural, tópicos estes cada vez mais importantes na pesquisa de ponta, seja na academia ou na indústria. Ao longo da disciplina os alunos entraram em contato com as ferramentas e métodos em MM visando a predição e avaliação de estruturas proteicas assim como o uso de técnicas de interação receptor-ligante e “screening virtual”.

OBJETIVO

PROGRAMA

METODOLOGIA

As aulas serão ministradas de forma expositiva dialogadas com auxílio de data-show e lousa.

AVALIAÇÃO

As provas serão sem consulta. Os exercícios podem ser realizados em dupla.

Avaliação                               Valor                           Data

1ª Prova                                  30,0                           08/06/2022

2ª Prova                                  30,0                           13/07/2022

3ª Prova                                  10,0                           03/08/2022

Seminário                               30,0                           10/08/2022

Total                                       100    

A soma das notas das três avaliações e do seminário devem ser superior a 60,0. Se for inferior, o aluno estará reprovado na disciplina.

No dia 17/08 haverá prova de recuperação com todo conteúdo da matéria valendo 50 pontos.

Os resultados das avaliações serão divulgados por e-mail e/ou no mural do curso.

BIBLIOGRAFIA

Básica

GU, J. & BOURNE, P.E. Structural Bioinformatics. 2nd edition. Wiley-Blackwell, 2009.

RIGDEN, D.J. From Protein Structure to Function with Bioinformatics. Springer, 2009.

SCHWEDE, T. & PEITSCH, M. Computational Structural Biology: Methods and Applications. World Scientific Publishing Company, 2008.

SOTRIFFER, C. et al. Virtual Screening: Volume 48 - Principles, Challenges, and Practical Guidelines. Wiley-VCH, 2011.

Complementar

WHITFORD, D. Proteins: Structure and Function. John Wiley & Sons, 2005.

BRANDEN, C. & TOOZE, J. Introduction to Protein Structure. 2nd edition. Garland Science, 2009.

KUKOL, A. Molecular Modeling of Proteins. Humana Press, 2008.

BUJNICKI, J.M. Prediction of Protein Structures, Functions, and Interactions. John Wiley & Sons, 2009.

SUNDSTRÖM, M., NORIN, M., EDWARDS, A. Structural. Genomics and High Throughput Structural Biology. Taylor & Francis, 2009.

WU, Z. Lecture Notes on Computational Structural Biology. World Scientific Publishing, 2008.

APROVAÇÃO

Aprovado em reunião do Colegiado realizada em: ____/____/______

Coordenação do Curso de Graduação: _________________________

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Documento assinado eletronicamente por Nilson Nicolau Junior, Professor(a) do Magistério Superior, em 14/04/2022, às 11:26, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015.

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A autenticidade deste documento pode ser conferida no site https://www.sei.ufu.br/sei/controlador_externo.php?acao=documento_conferir&id_orgao_acesso_externo=0, informando o código verificador 3512962 e o código CRC BF7C18DE.

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