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Quimio-informática

Objetivos

Aprender as principais estratégias para a representação computacional de estruturas moleculares e reações químicas. Aprender a representar aspetos específicos da estrutura molecular por descritores moleculares. Aprender os fundamentos da metodologia QSAR/QSPR e a sua implementação com regressões lineares, árvores de decisão e redes neuronais.

Caracterização geral

Código

10716

Créditos

3.0

Professor responsável

João Montargil Aires de Sousa

Horas

Semanais - 2

Totais - 28

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

A disponibilizar brevemente

Bibliografia

1. Chemoinformatics - a Textbook, Gasteiger, J. Engel, T., Eds.; Wiley-VCH: Weinheim, 2003.

2. Leach, A. R.; Gillet, V. J. An Introduction to Chemoinformatics, 2ª ed.; Springer: Dordrecht, 2007.

3. Pequenos textos auxiliares, tutoriais, problemas resolvidos disponibilizados no sistema Moodle.

4. Applied Chemoinformatics: Achievements and Future Opportunities, Engel, T. Gasteiger, J. , Eds.; Wiley-VCH: Weinheim, 2018.

Método de ensino

A disciplina utiliza a metodologia de Aprendizagem Baseada em Equipas (Team-Based Learning, TBL, http://www.teambasedlearning.org).

O curso é organizado em 4 blocos de matéria. Antes de cada bloco, o professor indica aos alunos a matéria a estudar, o material de estudo e os objetivos a alcançar. Antes da primeira aula de um bloco, cada aluno resolve individualmente um Teste para Garantir a Preparação (TGPi). As aulas de um bloco começam com a resolução em equipa do mesmo teste que foi resolvido individualmente – TGPe. Após o TGPe, o Professor resolve o teste na aula, discute dúvidas e faz uma “mini aula teórica” onde reforça os pontos mais difíceis do bloco.

Nas outras aulas do bloco, as equipas realizam tarefas de aplicação da matéria, progressivamente mais exigentes.

Método de avaliação

Atividades das aulas (60%) e teste/exame final (40%).

Notas mínimas: 8 valores de aulas e 10 valores no teste/exame.

Nota das atividades das aulas=média TGP individuais (50%) e resultados da equipa (25% TGPs, 75% atividades de aplicação). Nota ajustada com avaliação dos colegas: nota da equipa x pontos dados pelos colegas/100.

A nota das atividades das aulas não é passível de melhoria no mesmo ano. A nota TP (teste ou exame) pode ser melhorada nas épocas definidas para o efeito pela Faculdade.

Conteúdo

1. Representação de estruturas moleculares: notações lineares, grafos moleculares, tabela de conetividade, chaves estruturais, hashed fingerprints e hash codes.

2. Representação de reações químicas.

3. Descritores moleculares.

4. Métodos para previsão de propriedades (QSPR/QSAR): regressões lineares, árvores de decisão e redes neuronais.