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Introducción a la
Quimioinformática

4 al 8 de septiembre de 2023
Campus Central de la Universidad del Azuay
Inscripción

Descripción

La quimioinformática describe el uso de las tecnologías de la información para manejar información química. Las aplicaciones principales dentro del campo de la quimioinformática incluyen la gestión de bases de datos de compuestos químicos, el almacenamiento, organización, transferencia y recuperación de información química, las relaciones estructura-propiedad, la visualización de estructuras moleculares, el screening in silico y el diseño de bibliotecas combinatorias, entre otras. Esta disciplina tiene aplicaciones en campos de investigación como la fitoquímica, líquidos iónicos, química cosmetológica, mezclas de compuestos químicos, modelado de propiedades de materiales y diseño de nanomateriales, evaluación de riesgos químicos, evaluación de impactos ambientales, alimentos nutraceúticos, aditivos alimentarios, antioxidantes, diseño de agroquímicos, entre otros. El Grupo de Investigación en Quimiometría y QSAR de la Universidad del Azuay ha organizado el Curso “Introducción a la Quimioinformática” a desarrollarse entre el 4 y 8 de septiembre de 2023 y dirigido a estudiantes, docentes, investigadores y profesionales de la química y/o ramas afines que desean expandir su conocimiento en los aspectos fundamentales de la quimioinformática.

Objetivos

El presente curso tiene por objetivo introducir a docentes, investigadores, alumnos de pregrado y posgrado (maestría y doctorado), así como a profesionales que busquen ampliar sus conocimientos, en los métodos quimioinformáticos.

Temática

Temática

Expansión del espacio químico con potenciales aplicaciones biológicas

Cribado virtual

Aprendizaje automático (machine learning)

Reposicionamiento de fármacos

Propiedades ADMET

Bases de datos

Metodología

Metodología

El curso constará de clases sobre los aspectos teóricos de la Quimioinformática y la posterior ejemplificación de casos de estudios reportados en la comunidad científica. También se realizaran trabajos prácticos en los que se analizarán bases de datos de diversas actividades/propiedades de interés en ciencias

Evaluación

Criterios de evaluación y certificación

Para la emisión del certificado de aprobación por parte del Vicerrectorado de Investigaciones de la Universidad del Azuay, el cursante debe asistir al menos al 80 % de las clases y aprobar una evaluación práctica propuesta por el Profesor.

Profesor

Profesor

Prof. Dr. Alan Talevi

Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos (LIDeB), Facultad de Ciencias Exactas, Universidad Nacional de La Plata

Obtuvo su título de Farmacéutico en 2004 y completó sus estudios de Doctorado en 2007, en la Universidad de La Plata, Argentina. Premio a la mejor tesis doctoral en Química Computacional de la Asociación Argentina de Química (2008), un Premio Pacifichem Young Scholar (EEUU, 2010) y el Premio a la Producción Científica y Tecnológica de la UNLP (2016).

Ha publicado artículos en publicaciones periódicas, capítulos y entradas de libros, en los campos de aprendizaje automático, la quimioinformática, el descubrimiento de fármacos y la biofarmacia. Editó, entre otros, el volumen ADME Encyclopedia de la serie de Springer Nature Major Reference Works,   Springer Nature Computer-Aided Drug Discovery and Design.

Duración

Duración

40 horas presenciales, horario: de 8h00 a 12h00 y de 14h00 a 17h00
 

  • Día 1

    lunes, 4 de septiembre

  • Día 2

    martes, 5 de septiembre

  • Día 3

    miércoles, 6 de septiembre

  • Día 4

    jueves, 7 de septiembre

  • Día 5

    viernes, 8 de septiembre

8:00 - 12:00

Expansión del espacio químico con potenciales aplicaciones biológicas. Exploración eficiente y minería de datos en el espacio químico de potenciales productos bioactivos (fármacos, agroquímicos, alimentos funcionales). Andamiaje activo.

14:00 - 17:00

Cribado virtual. Diferencias entre diseño asistido por computadora y cribado virtual. Docking molecular.

8:00 - 12:00

Aprendizaje automático (machine learning): principios generales, procedimiento general para implementar aprendizaje automático supervisado: recolección y curado de datos, muestreo representativo mediante técnicas de clustering.

14:00 - 17:00

Selección de descriptores moleculares relevantes, modelado, validación, dominio de aplicación.

8:00 - 12:00

Cribado retrospectivo y prospectivo: métricas de enriquecimiento promedio y enriquecimiento temprano

14:00 - 17:00

Reposicionamiento de fármacos. Sistematización

8:00 - 12:00

Propiedades ADMET. Farmacocinética y toxicocinética. Estudio in silico de propiedades ADMET. Soft spots. Aproximación iterativa en la etapa hit-to-lead.

14:00 - 17:00

Recursos de código abierto y webapps de acceso gratuito.

8:00 - 12:00

Bases de datos de compuestos químicos, bases de datos orientadas a productos naturales y a constituyentes de alimentos. Bases de datos de actividad biológica.

14:00 - 17:00

Evaluación final

Inversión

Inversión

Docentes

$ 130.00

Docentes UDA

$ 80.00

Estudiantes/Egresados Externos *

$ 50.00

Estudiantes/Egresados UDA

$ 30.00

Inscripción
Fecha y lugar

Fecha y lugar

Fecha: 4 al 8 de septiembre de 2023

Lugar: Campus Central de la Universidad del Azuay

Contáctenos

Contáctenos

Dr. Cristian Rojas Villa (crojasvilla@uazuay.edu.ec)

Laboratorio de Quimiometría y QSAR

Facultad de Ciencia y Tecnología

Campus TECH