Dettagli sull'Insegnamento per l'A.A. 2018/2019

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A. Accademico:

2018/2019

Nome:

Computer Modelling And Simulations Of Biomolecules / Computer modelling and simulations of biomolecules

Tipo:

Corso singolo

Informazioni

Codice:

I0670

SSD:

CHIM/07

Crediti:

: Master Degree in Mathematical Engineering 6 CFU (d)

Periodo:

1^st semester

Erogazione:

Master Degree in Mathematical Engineering 2^nd anno curriculum Comune Elective

Lingua:

Inglese

Docenti:

Leonardo Guidoni

Prerequisiti

Basic notions of classical physics and mathematical analysis.

Obiettivi

At the end of the course, students should be able to understand and use the basic concepts of the (bio)chemistry and thermodynamics, being able to solve problems connected with the molecular modelling that requires the use of the tools introduced during the course (Poisson-Boltzmann equation, Molecular Dynamic simulations, Monte Carlo techniques).

Sillabo

Breve introduzione alla chimica generale. Il legame peptidico. Proprietà e struttura degli amino acidi. Struttura secondarie nelle proteine. Il grafico di Ramachandran. Struttura degli acidi nucleici. Il codice genetico e la sintesi proteica. Il ripiegamento delle proteine. Metodi sperimentali in biologia strutturale. Il Protein Data Bank.
Introduzione alla modellizzazione molecolare. Le interazioni molecolari ed i campi di forza in biomolecole. Cariche parziali. Cariche derivate da potenziale elettrostatico. Algoritmi di ottimizzazione di geometria.
Elementi di meccanica classica e meccanica statistica. Gli ensembles microcanonico e canonico.
Dinamica Newtoniana. Gli algoritmi di Verlet. Equivalenza e reversibilità in tempo. Struttura di un programma di dinamica molecolare. Dinamica nello spazio delle fasi. Simulazione nell'ensemble NPT. Dinamica molecolare con vincoli. Interazioni a lungo raggio. Somme di Ewald.
Proprietà statiche e dinamica. Funzioni di distribuzione di coppia. Numeri di coordinazione. Funzioni di correlazioni temporale. Calcolo del coefficiente di diffusione.
Simulazioni Monte Carlo ed algoritmo di Metropolis.
Esercitazioni numeriche sugli argomenti svolti.

Descrittori di Dublino

Alla fine del corso, lo studente dovrebbe

Have knowledge of biomolecular structures, molecular visualization programs and biological data bases. Understanding the theory at the basis of molecular dynamics simulations, Poisson-Boltzmann equation and Monte Carlo methods.
Demonstrate skills in molecular simulations and ability to set up and to interpret classical molecular dynamics simulations in the light of the knowledge acquired on principles of the statistical mechanics.
Demonstrate capacity for reading and understand other texts on related topics

Testi di riferimento

- A.R. Leach, Molecular Modelling Principles and Applications, 2nd edition , Addison Wesley Longman. 2001. LEA (Chapters: 3.1-3.7, 3.8.3, 3.8.4, 3.9, 3.13.1)
L. Stryer, Biochemistry , Freeman . 2002. STR (Chapters 3 and 4)
T. Schlick, Molecular Modelling and Simulation , Springer-Verlag. 2002. SCH (Chapters 1-5)
M.S. Silberberg, Principles of General Chemistry , McGraw Hill. SIL (chapters from 7 to 12)
K. Huang, Statistical mechanics , John Wiley & Sons. 1987. (Chapters: 6.1-6.6, 7.1,7.2)
F-S - D. Frenkel & B. Smit, Understanding Molecular Simulations , Academic Press. 2002. Chapters: 1, 2, 3.1, 3.2, 4.1-4.4.1, 6.1-6.2, 7.1, 12.1, 12.3, 15.1, 15.3, D1, D2.

Modalità d'esame

At the end of the course the student has to hand over a report on the practical exercises carried out. The exam will take place after the evaluation of the report and it will consist on a oral examination.

Note

Si veda anche la pagina sul vecchio sito di ingegneria: http://www.ing.univaq.it/cdl/scheda_corso.php?codice=I0670_I4W

Aggiornamenti alla pagina del corso

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Ultimo aggiornamento delle informazioni sul corso: 23 dicembre 2016, 14:07