Elementos de Quimioinformática

Conhecimentos de Base Recomendados

NA

Métodos de Ensino

As aulas teóricas permitem fundamentar o ensino em bases sólidas, que são utilizadas para a compreensão dos aspectos da computação aplicada à Química abordados nesta disciplina. O ensino prático acompanha a matéria das aulas teóricas com a intervenção activa dos alunos na resolução computacional dos problemas que são fornecidos.

Resultados de Aprendizagem

A unidade curricular visa desenvolver competências fundamentais na área da Quimioinformática, adequadas ao nível introdutório. Os estudantes deverão ser capazes de:

Compreender os princípios básicos da computação aplicada à Química Medicinal.

Utilizar ferramentas de cálculo e ambientes de programação para resolver problemas químicos.

Aplicar conceitos de estatística descritiva e inferencial na análise de dados químicos.

Representar e simular estruturas moleculares com recurso a software especializado.

Reconhecer e aplicar noções elementares de aprendizagem automática.

Trabalhar autonomamente e em grupo na resolução de problemas computacionais.

Comunicar resultados de forma clara e fundamentada, utilizando linguagem científica adequada.

Estágio(s)

Não

Programa

Computação: computadores e programas. Ferramentas de cálculo e ambientes de programação: aplicações em Química Medicinal. Introdução à estatística; estatística descritiva e inferencial. Representação da estrutura molecular e simulação. Aspetos elementares de aprendizagem de máquina.

Docente(s) responsável(eis)

Paulo Eduardo Martins de Castro Neves de Abreu

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho laboratorial ou de campo: 20.0%
Exame: 80.0%

Bibliografia

- T. Engel, J. Gasteiger (Eds.), Applied Chemoinformatics: Achievements and Future Opportunities, Wiley-VCH (Weinheim, 2018).

- N. Sharma, H. Ojha, P.K. Raghav, R.K. Goyal (Eds.), Chemoinformatics and Bioinformatics in the Pharmaceutical Sciences, 1st edition, Elsevier/Academic Press (London, 2021);

- K. Roy (Ed.), Cheminformatics, QSAR and Machine Learning Applications for Novel Drug Development, Academic Press (Elsevier) (Amsterdam, 2023);

- M. Gore, U.B. Jagtap (Eds.), Computational Drug Discovery and Design, 2nd edition (Methods in Molecular Biology), Humana/Springer (New York, 2024).