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46377-01 - Vorlesung: Molecular Modeling in Drug Design 1 KP

Semester Frühjahrsemester 2017
Angebotsmuster Jedes Frühjahrsem.
Dozierende Martin Smiesko (martin.smiesko@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt Areas covered by the lectures:
- Encoding, storing and retrieving of chemical information
- Virtual Screening
- (Combinatorial) Library design
- Data mining
- Scaffold hopping & de novo design
- Molecular docking and scoring
- Calculation of physico-chemical properties and descriptors
- Molecular Dynamics Simulations

Examples from the literature and in-house research
Lernziele General overview of computational and modeling methods in drug design. In-depth understanding of the state-of-the-art techniques employed in the modern rational drug design. Project work: compiling a case study from the literature.
Literatur A.R.Leach: Molecular Modelling: Principles and Applications, ISBN-13: 978-0582382107
J. Med. Chem. 2016, 59, 4087−4102, DOI: 10.1021/acs.jmedchem.5b01875
Nat Rev Drug Discov. 2013, 12(12), 948-62. DOI:10.1038/nrd4128
PLoS One. 2012, 7(11), e48476. DOI:10.1371/journal.pone.0048476
Bemerkungen Film and sound recordings during the course are strictly forbidden (recorders may be confiscated
Weblink www.modeling.unibas.ch

 

Teilnahmebedingungen Completed Bachelor in Pharmaceutical Sciences

Attended lecture series12205-01 "Einführung ins Molecular Modeling". Basic experience with molecular modeling software required.
Unterrichtssprache Englisch
Einsatz digitaler Medien kein spezifischer Einsatz
HörerInnen willkommen

 

Intervall Wochentag Zeit Raum

Keine Einzeltermine verfügbar, bitte informieren Sie sich direkt bei den Dozierenden.

Module Modul General Skills and Experimental Tools (Master Drug Sciences)
Vertiefungsmodul Toxikologie (Master Pharmazeutische Wissenschaften (Studienbeginn vor 01.08.2016))
Wahlbereich Master Pharmazie: Empfehlungen (Master Pharmazie (Studienbeginn vor 01.08.2016))
Wahlbereich Master Pharmazie: Empfehlungen (Master Pharmazie)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung 100% attendance, compiling a case study from the literature and delivering the final electronic report (PDF) on time.
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung Anm.: Belegen Lehrveranstaltung; Abm.: stornieren
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala Pass / Fail
Wiederholtes Belegen beliebig wiederholbar
Zuständige Fakultät Philosophisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, studiendekanat-philnat@unibas.ch
Anbietende Organisationseinheit Departement Pharmazeutische Wissenschaften

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