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. Na primeira aula de um bloco, cada aluno resolve individualmente um Teste para Garantir a Preparação (TGPi). Segue-se 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. Há ainda um tempo para esclarecer dúvidas sobre o tutorial que deverá ter sido realizado antes da aula, nomeadamente sobre a utilização do software necessário.

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.

O teste final e o exame de recurso incidem sobre qualquer matéria do programa da disciplina.

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.