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
Conhecimentos elementares de Química e Informática.
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.
Cursos
Cursos onde a unidade curricular é leccionada: