724603 VO Molecular Modelling

Wintersemester 2021/2022 | Stand: 17.01.2022 LV auf Merkliste setzen
724603
VO Molecular Modelling
VO 2
2,5
wöch.
jährlich
Deutsch

Die Studierenden lernen die Anwendung von chemoinformatischen Methoden zur Modellierung von Materialien und Molekülen. Der Fokus liegt dabei auf realen Anwendungen, wie zum Beispiel Medikamentenentwicklung. In der Vorlesung werden unterschiedliche Methoden zum Speichern, Abrufen und in-silico Modifikation von Molekülen vorgestellt. Darüber hinaus werden Konzepte zur Beschreibung und Berechnung der Ähnlichkeit von Molekülen thematisiert. Außerdem werden AI (künstliche Intelligenz) Methoden, wie u.A. der random forest Algorithmus, neuronale Netzwerke, clustering und support vector machines erklärt und angewendet. Schlussendlich werden die vorgestellten Methoden für virtuelles screening zur Suche im chemischen Raum beispielhaft angewendet.

Im Rahmen der Vorlesung werden abschnittsweise freiwillige praktische Anwendungsbeispiele durchgeführt. Dafür wird den Studierenden eine Einführung in eine interaktive python Umgebung gegeben (jupyter-notebook). Die Studierenden werden in der Lage sein grundlegende chemoinformatische und machine learning Anwendungen auf Ihrem eigenen Computer durchzuführen.

Chemoinformatik, Arzneimittelentwicklung, Moleculare Descriptoren, Chemical Ähnlichkeit, virtuelles screening, Machine learning, künstliche Intelligenz, Chemischer Raum, Clustering


Vorlesung

schriftlich

Wird im Rahmen der ersten Lehrveranstaltung besprochen.

Freitag vormittags von 09:00 - 12:15

10.01.2022
Gruppe 0
Datum Uhrzeit Ort
Mo 10.01.2022
13.00 - 18.00 L.01.125 L.01.125 Barrierefrei Präsenztermin
Di 11.01.2022
13.00 - 18.00 L.01.125 L.01.125 Barrierefrei Präsenztermin
Mi 12.01.2022
13.00 - 18.00 L.01.125 L.01.125 Barrierefrei Präsenztermin
Do 13.01.2022
13.00 - 18.00 L.01.125 L.01.125 Barrierefrei Präsenztermin
Mo 17.01.2022
13.00 - 18.00 L.01.125 L.01.125 Barrierefrei Präsenztermin
Di 18.01.2022
13.00 - 18.00 L.01.125 L.01.125 Barrierefrei Präsenztermin