Nazwa przedmiotu KOMPLEKSY BIAŁKO-BIAŁKO I PYTHON
Kod ECTS
Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Chemii Studia kierunek
stopień III
tryb niestacjonarne
specjalność
specjalizacja
Nazwisko osoby prowadzącej (osób prowadzących) Dr hab. Mieczysław Torchała Formy zajęć, sposób ich realizacji i przypisana im liczba godzin
Liczba punktów ECTS
A. Formy zajęć połączenie wykładu z ćwiczeniami (programowanie) B. Sposób realizacji zajęcia w sali dydaktycznej z użyciem własnych laptopów z zainstalowanym bezpłatnym oprogramowaniem wskazanym przez prowadzącego C. Liczba godzin samodzielne przygotowanie przed zajęciami (literatura, instalacja i zapoznanie z oprogramowaniem): 10 godz. połączenie wykładu z ćwiczeniami: 30 godz. konsultacje po zajęciach: 20 godz. Cykl dydaktyczny semestr letni Status przedmiotu obowiązkowy / fakultatywny
Język wykładowy polski
Metody dydaktyczne wykład z prezentacją multimedialną prezentacja programowania w języku Python z komentarzem
Forma i sposób zaliczenia oraz podstawowe kryteria oceny lub wymagania egzaminacyjne A. Sposób zaliczenia zaliczenie z oceną B. Formy zaliczenia kolokwium pisemne z pytaniami testowymi
C. Podstawowe kryteria pozytywna ocena z kolokwium pisemnego składającego się z około 10 pytań testowych obejmujących zagadnienia wymienione w treściach programowych; udzielenie niektórych odpowiedzi wymaga napisania krótkich programów w języku Python (podobnych do tych napisanych w trakcie zajęć) będzie można korzystać z wcześniej napisanych własnych programów, notatek oraz dokumentacji online negatywną ocenę należy poprawić Określenie przedmiotów wprowadzających wraz z wymogami wstępnymi A. Wymagania formalne: chemia białek, podstawy informatyki B. Wymagania wstępne: podstawowe wiadomości o białkach i programowaniu Cele przedmiotu zapoznanie studentów z kompleksami białko-białko, dokowaniem molekularnym i strukturą plików PDB zapoznanie studentów z graficznym środowiskiem programistycznym pyCharm i podstawowymi elementami języka Python rozwijanie umiejętności programistycznych poprzez wykonywanie różnych operacji na plikach PDB pokazanie, że użyte algorytmy i struktury danych mogą być ponownie zastosowane do innych problemów, które studenci mogą napotkać w swojej pracy naukowej
Treści programowe Struktura, dynamika i znaczenie biologiczne kompleksów białko-białko. Dokowanie molekularne. Format PDB. Korzystanie z graficznego środowiska programistycznego pyCharm. Podstawowe elementy języka Python (m.in. pętle, listy, krotki, słowniki, instrukcje warunkowe, czytanie i zapisywanie plików, parametry wiersza poleceń, wypisywanie na standardowe wyjście, konwersja typów) w zastosowaniu do przetwarzania plików PDB i obliczania różnorodnych wielkości takich jak odległość między atomami, geometryczne centrum cząsteczki, RMSD pomiędzy dwoma strukturami. Używanie zewnętrznych bibliotek. Tworzenie wykresów. Styl i czytelność pisanego oprogramowania. Wykaz literatury A. Literatura wymagana do ostatecznego zaliczenia zajęć (zdania egzaminu): A.1. wykorzystywana podczas zajęć M. Torchala et al., ‘SwarmDock: a server for flexible protein-protein docking’, Bioinformatics 29, 807 (2013). DOI: 10.1093/bioinformatics/btt038. M. Torchala et al., ‘A Markov-chain model description of binding funnels to enhance the ranking of docked solutions’, Proteins 81, 2143 (2013). DOI: 10.1002/prot.24369. A.2. studiowana samodzielnie przez studenta przed zajęciami: format PDB, szczególnie pozycje elementów w rekordzie ATOM (http://www.wwpdb.org/documentation/fileformat-content/format33/sect9.html#ATOM) Python: o http://www.cogsci.rpi.edu/~destem/igd/python_cheat_sheet.pdf o https://perso.limsi.fr/pointal/_media/python:cours:mementopython3-english.pdf B. Literatura uzupełniająca Dokumentacja Python https://www.python.org/doc/ Oprogramowanie do zainstalowania przed zajęciami: 1. Python z różnymi pakietami: Anaconda 4.2.0 lub nowszy, dla Python 3.5 (64bit lub 32bit) (https://www.continuum.io/downloads#windows) 2. PyCharm Community Edition 2016.3.1 lub nowszy (https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows) 3. VMD 1.9.3 lub nowszy (http://www.ks.uiuc.edu/Development/Download/download.cgi?PackageName=VMD) 4. Notepad ++ 7.2.2 lub nowszy (https://notepad-plus-plus.org/) Wiedza: Efekty uczenia się: 1. ma ogólną wiedzę w zakresie struktury kompleksów białkoSD_W01: wykazuje zaawansowaną i aktualną białko i dokowania molekularnego interdyscyplinarną wiedzę z zakresu dziedzin nauki i 2. ma podstawową wiedzę dotyczącą formatu plików PDB i dyscyplin naukowych obejmujących prowadzone badania naukowe potencjalnych problemów z niedoskonałością danych SD_W02: wykazuje zaawansowaną wiedzę z 3. zna podstawowe elementy języka Python zakresu metodologii prowadzenia badań Umiejętności: naukowych, zasad planowania badań i ich realizacji 1. potrafi krytycznie analizować pliki PDB i przetwarzać z wykorzystaniem interdyscyplinarnych technik i zawarte w nich dane narzędzi badawczych 2. potrafi napisać krótkie programy w języku Python, które SD_U02: biegle wykorzystuje literaturę naukową i wykonują określone zadania informacje zgromadzone w bazach danych, w tym o 3. potrafi wyszukiwać błędy we własnych i obcych charakterze interdyscyplinarnym, związane z programach działalnością naukową i dydaktyczną 4. potrafi zastosować znane rozwiązania do nowych SD_K01: rozumie potrzebę planowania swojego problemów, także poza pierwotnym obszarem rozwoju, systematycznego aktualizowania 5. potrafi odnaleźć i krytycznie ocenić przydatność rozwiązań interdyscyplinarnej wiedzy w celu poszerzania i problemów, które są dostępne online (np. Stack Overflow, pogłębiania własnych kompetencji dokumentacja Pythona) SD_K03: wykazuje krytyczne zrozumienie wkładu Kompetencje społeczne (postawy): wyników własnej działalności badawczej w rozwój 1. rozumie potrzebę ciągłego i systematycznego kształcenia się, nauki 2. rozumie wpływ metod obliczeniowych na rozwój nauki 3. rozumie potrzebę systematycznego rozwijania umiejętności programistycznych i konieczność pisania programów w sposób zrozumiały dla innych naukowców 4. rozumie potrzebę systematycznego zapoznawania się z najnowszymi osiągnięciami dotyczącymi przewidywania struktur kompleksów białko-białko zawartych w czasopismach naukowych Kontakt E-mail:
[email protected] Skype: mieczyslaw.torchala
