Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 4 Clase Expositiva: 6 Clase Interactiva: 20 Total: 30
Lenguas de uso Castellano, Gallego, Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Centro Facultad de Farmacia
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Sin docencia (Ofertada)
Matrícula: No matriculable (Sólo alumnado repetidor)
Esta materia pretende que el alumno conozca las posibilidades que ofrece los más recientes métodos de modelización computacional, como herramientas complementarias fundamentales en el diseño racional de biomateriales de interés biológico o biotecnológico (péptidos, proteínas, membranas, tensoactivos, etc.), así como en la elucidación a nivel atómico de su mecanismo de acción. Para ello se estudiarán los principales métodos de modelado molecular y de simulación dinámica aplicado a los biomateriales, los algoritmos y aproximaciones necesarias para realizar dichos estudios, así como los métodos de cálculo más habituales en la estimación de la afinidad ligando-biomolécula, conformaciones activas, etc. Con la materia se pretende también adquirir nociones básicas sobre cómo utilizar un superordenador para llevar a cabo simulaciones computacionales de biomoléculas, así como saber utilizar algunas de las principales herramientas computacionales para la simulación de biomateriales: motores de cómputo, paquetes de análisis, visualizadores moleculares, campos de fuerza, servidores públicos para cálculos específicos, formatos de archivos, etc.
TEMA 1. Introducción a las simulaciones computacionales de biomateriales. Evolución histórica y proyección.
TEMA 2. Principales métodos de modelado y simulación. Docking, Montecarlo y Dinámica Molecular.
TEMA 3. Campos de fuerza y niveles de resolución. Ventajas y limitaciones. Mapeos multiescala.
TEMA 4. Algoritmos y aproximaciones. Consideración de fuerzas de corto y largo alcance, baróstatos, termostatos, condiciones periódicas.
TEMA 5. Análisis: desviaciones y fluctuaciones, perfiles de densidad, coeficientes de difusión en 2 y 3 dimensiones, funciones de autocorrelación, funciones de distribución radial, etc.
TEMA 6. Métodos de cálculo de energías de Gibbs para diferentes procesos.
TEMA 7. Software y hardware: principales herramientas computacionales y cómo gestionar recursos de hardware. Motores de cómputo, paquetes de análisis y visualizadores.
TEMA 8. Casos prácticos: autoasociación de pequeñas moléculas, estudio de agregados supramoleculares, plegamiento-desplegamiento de macromoléculas, micelas y membranas.
o “Molecular Modeling: Basic Principles and Applications”, H.-D. Holje & G. Folkers, VCH, Weinheim, 2008.
o “Simulating the Physical World: Hierarchical Modeling from Quantum Mechanics to Fluid Dynamics”, Herman J. C. Berendsen, Cambridge University Press, 2007.
o “GROMACS 5.0.7 User manual: ftp://ftp.gromacs.org/pub/manual/manual-5.0.7.pdf”
o “Amber 2020 Reference User manual. https://ambermd.org/Manuals.php
o “Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications”, Computational Science Series, Vol 1. Daan Frenkel. Academic Press, 2001.
o “Computer Simulation of Liquids”, 2º Edition, Michael P. Allen, Dominic J. Tildesley. OUP Oxford, 2017.
Competencias Básicas:
• CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
• CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
• CB8 – Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
• CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias Generales:
• CG1 - Dominar técnicas de recuperación de información relativas a fuentes de información primarias y secundarias (incluyendo bases de datos con el uso de ordenador) y de análisis crítico de la información, en lengua española e inglesa.
• CG2 - Saber aplicar los conocimientos a la resolución de problemas en el ámbito multidisciplinar de la investigación y la innovación relacionada con nanociencia y nanotecnología.
• CG3 - Ser capaz de identificar teorías y modelos científicos y aproximaciones metodológicas adecuadas para el diseño y la evaluación de materiales nanoestructurados.
• CG5 - Disponer de conocimientos y habilidades para participar en proyectos de investigación y colaboraciones científicas o tecnológicas, en contextos interdisciplinares y con un alto componente de transferencia del conocimiento.
• CG10 - Adquirir la formación necesaria para poder integrarse en futuros estudios de doctorado en Nanociencia y Nanotecnología, o en ámbitos relacionados.
Competencias Transversales:
• CT01 - Saber plantear un proyecto de investigación sencillo de forma autónoma en lengua española e inglesa.
• CT02 - Saber desarrollar trabajos de colaboración en equipos multidisciplinares.
• CT06 – Tener iniciativa para la formación continuada y el abordaje de nuevos retos científicos y tecnológicos.
Competencias Específicas:
• CE05 - Evaluar las relaciones y diferencias entre las propiedades de los materiales a escala macro, micro y nano.
• CE09 – Aplicar técnicas computacionales, de diseño experimental y análisis estadístico para la preparación de sistemas nanoestructurados y la evaluación de sus propiedades.
• CE10 -Entender las etapas de diseño y caracterización de sistemas nanoestructurados para liberación de sustancias activas y/o encapsulación/confinamiento de biomarcadores o de sustancias nocivas, evaluación de su eficacia y seguridad.
a) Actividades docentes presenciales. Consistirán en clases expositivas en grupo único donde se desarrollarán los contenidos teóricos de la materia acompañados de los correspondientes ejemplos ilustrativos y donde se fomentará en todo momento la participación interactiva del alumno; clases interactivas en grupo reducido (seminarios y clases de problemas) con presentaciones orales de temas previamente preparados, seguidas de debate con participación de estudiantes y profesores, con apoyo de métodos informáticos y pizarra y asistencia a conferencias o mesas redondas; clases interactivas de prácticas de informática sobre ejemplos prácticos; y clases interactivas en grupo muy reducido (tutorías).
b) Actividades docentes no presenciales. Trabajo personal del alumno dedicado a la preparación de la materia.
c) Aula virtual. A través de la cual se facilitará todo el material relativo a la materia: Guía docente, resúmenes de las lecciones, ejercicios, trabajos, avisos, etc.
La evaluación de esta materia se hará mediante evaluación continua y la realización de un examen final.
El examen final versará sobre contenidos básicos de la materia (50% de la calificación). El examen de la asignatura, que se realizará en la fecha indicada en la guía del curso correspondiente, consistirá en preguntas de respuesta corta y la resolución de problemas. La puntuación máxima será de 5 puntos. Se requiere una calificación mínima de 2 puntos en esta parte para que se computen las calificaciones de los otros dos ítems que se valoran.
La evaluación continua tendrá un peso del 50% en la calificación de la asignatura y constará de dos componentes:
(i) La participación activa en los seminarios y clases prácticas (30% de la calificación). Esta evaluación se llevará a cabo mediante la resolución de cuestiones y problemas planteados en clase, la presentación de trabajos y la intervención en los debates que puedan surgir. La puntuación máxima será de 3 puntos.
(ii) Presentaciones orales (20% de la calificación). Se evaluará la claridad expositiva y la capacidad para responder a las preguntas que se planteen. La puntuación máxima será de 2 puntos.
Para la evaluación se podrá utilizar la plataforma Moodle (aula virtual).
HORAS DE TRABAJO PRESENCIAL = 30 h
Clases expositivas: 6 h
Clases iterativas en grupo reducido (Seminario): 8 h
Tutorías programadas: 2 h
Clases prácticas de informática: 12 h
Evaluación y/o examen: 2 h
SUBTOTAL = 30 h
HORAS DE TRABAJO NO PRESENCIAL = 45 h
Preparación de pruebas y trabajos dirigidos: 14 h
Estudio y trabajo personal del alumno: 26 h
Búsquedas bibliográficas y utilización de bases de datos: 5 h
SUBTOTAL = 45 h
TOTAL = 75 h
El alumno debe evitar el simple esfuerzo memorístico y orientar el estudio a comprender, razonar y relacionar los contenidos de la materia. La participación en actividades interactivas permitirá al estudiante una mejor comprensión de los aspectos desarrollados en las clases expositivas, lo que facilitará la preparación del examen final.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la "Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de las calificaciones".