University of Warsaw - Central Authentication System

Cheminformatics

General data

Course ID:	1200-2CHINFWZ
Erasmus code / ISCED:	13.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0531) Chemistry The ISCED (International Standard Classification of Education) code has been designed by UNESCO.
Course title:	Cheminformatics
Name in Polish:	Cheminformatyka
Organizational unit:	Faculty of Chemistry
Course groups:	(in Polish) Przedmioty do wyboru w semestrze 2M (S2-PRK-CHM) (in Polish) Przedmioty do wyboru w semestrze zimowym (S2-CH, S2-CHS)
ECTS credit allocation (and other scores):	1.50 Basic information on ECTS credits allocation principles: the annual hourly workload of the student’s work required to achieve the expected learning outcomes for a given stage is 1500-1800h, corresponding to 60 ECTS; the student’s weekly hourly workload is 45 h; 1 ECTS point corresponds to 25-30 hours of student work needed to achieve the assumed learning outcomes; weekly student workload necessary to achieve the assumed learning outcomes allows to obtain 1.5 ECTS; work required to pass the course, which has been assigned 3 ECTS, constitutes 10% of the semester student load.
Language:	Polish
Main fields of studies for MISMaP:	biology biotechnology chemistry computer science mathematics physics
Type of course:	elective courses
Prerequisites (description):	(in Polish) Wykład jest przeznaczony dla studentów I i II stopnia. Wymagana jest podstawowa wiedza z chemii ogólnej, fizycznej, organicznej i biochemii z zakresu I i II roku studiów
Mode:	Classroom
Short description:	(in Polish) Podczas wykładu omawiane będą podstawowe metody fizykochemiczne oraz metody obliczeniowe dostarczające danych mających zastosowanie w farmakologii: skrining wirtualny, techniki eksploracji danych oraz QSAR. Przedstawione zostaną repozytoria związków biologicznie czynnych oraz wykorzystanie ich w projektowaniu leków.
Full description:	(in Polish) Wykład zaznajamia studenta z metodami generowania informacji stanowiących podstawę współczesnych metod projektowania leków. W pierwszej części przedstawione będą metody chemii fizycznej i obliczeniowej dostarczające informacji na temat właściwości fizykochemicznych związków oraz metody biochemiczne dostarczające informacji na temat odpowiedzi komórkowej. Omówione zostaną sposoby reprezentacji tych danych w repozytoriach oraz metody konstrukcji dużych zbiorów danych. Podczas wykładu przedstawione zostaną podstawowe techniki eksploracji danych, m.in. sieci neuronowe i metody uczenia maszynowego. Na przykładzie kinaz i receptorów GPCR, przedstawione zostanie pozyskiwanie danych o znaczeniu farmakologicznym, ich analiza i zastosowanie w wirtualnym skriningu opartym na właściwościach ligandów.
Bibliography:	(in Polish) 1. M. Szeliga, Data Science i uczenie maszynowe, PWN 2017 2. T. Morzy, Eksploracja danych. Metody i algorytmy, PWN 2020 3. A. Bąk, J. Polański, Podstawy chemoinformatyki leków, Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego, Katowice 2018. 4. P. Graham, Chemia medyczna, PWN, Warszawa 2019. 5. Dodatkowa literatura podana w trakcie zajęć.
Learning outcomes:	(in Polish) Po zakończeniu procesu kształcenia student będzie potrafił wymienić typy danych gromadzonych w repozytoriach biologicznych oraz opisać w sposób podstawowy metody ich generowania. Student będzie potrafił, na dowolnym przykładzie, przedstawić proces przetwarzania danych o znaczeniu farmakologicznym, uwzględniający ich redukcję i konwersję do deskryptorów za pomocą jednej wybranej metody spośród poznanych. Student będzie potrafił omówić zastosowanie tych danych w procesie projektowania leków opartym na właściwościach ligandów. Po zakończeniu procesu kształcenia student będzie potrafił omówić na wybranym przykładzie zastosowanie technik eksploracji danych w projektowaniu leków.
Assessment methods and assessment criteria:	(in Polish) Egzamin ustny przeprowadzony w sali, obejmujący zagadnienia poruszane na wykładzie. Wymagana obecność na zajęciach oraz zaliczenie laboratorium, możliwe dwie nieusprawiedliwione nieobecności.
Practical placement:	(in Polish) nie dotyczy

Classes in period "Winter semester 2023/24" (past)

Time span:	2023-10-01 - 2024-01-28	Selected timetable range: weekly course term Navigate to timetable MO TU W WYK TH FR
Type of class:	Lecture, 15 hours more information
Coordinators:	Dorota Latek
Group instructors:	Dorota Latek
Students list:	(inaccessible to you)
Examination:	Examination

Classes in period "Winter semester 2024/25" (future)

Time span:	2024-10-01 - 2025-01-26	Selected timetable range: weekly course term Navigate to timetable MO TU W WYK TH FR
Type of class:	Lecture, 15 hours more information
Coordinators:	Dorota Latek
Group instructors:	Dorota Latek
Students list:	(inaccessible to you)
Examination:	Examination

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by University of Warsaw.