Professor: Isabella A. Guedes, Laurent E. Dardenne, Camila S. de Magalhães, Karina B. dos Santos, Ana Luiza M. Karl, Matheus Muller, Leon Costa

Horarios: De Segunda (07/02) a Sexta (11/02) de 17:00h às 18:30h

Objetivo: Introduzir aos alunos os aspectos teóricos e práticos de metodologias de docking proteína-ligante e triagem virtual em diferentes sistemas moleculares de relevância terapêutica

Ementa:

1. Introdução ao problema de docking receptor-ligante e ao portal DockThor.
2. Estudos de redocking e cross-docking utilizando o portal DockThor.
3. Docking com diferentes estados de protonação da proteína e variação do grau de flexibilidade conformacional do ligante.
4. Protocolos de docking: discretização da grade de energia e parâmetros do algoritmo genético.
5. Docking com águas estruturais mediando interações proteína-ligante.
6. Triagem virtual.
7. Estudo de casos

Bibliografia:

1. de Magalhães, C. S., Almeida, D. M., Barbosa, H. J. C. & Dardenne, L. E. A dynamic niching genetic algorithm strategy for docking highly flexible ligands. Information Sciences 289, 206–224 (2014).
2. Guedes, I. A. et al. Drug design and repurposing with DockThor-VS web server focusing on SARS-CoV-2 therapeutic targets and their non-synonym variants. Sci Rep 11, 5543 (2021).
3. Guedes, I. A., Pereira, F. S. S. & Dardenne, L. E. Empirical Scoring Functions for Structure-Based Virtual Screening: Applications, Critical Aspects, and Challenges. Front. Pharmacol. 9, 1–18 (2018).
4. dos Santos, K. B., Guedes, I. A., Karl, A. L. M. & Dardenne, L. Highly Flexible Ligand Docking: Benchmarking of the DockThor Program on the LEADS-PEP Protein-peptide Dataset. J. Chem. Inf. Model. acs.jcim.9b00905 (2020) doi:10.1021/acs.jcim.9b00905.
5. Guedes, I. A. et al. New machine learning and physics-based scoring functions for drug discovery. Sci Rep 11, 3198 (2021).
6. Guedes, I. A., Magalhães, C. S. de & Dardenne, L. E. Receptor–ligand molecular docking. Biophys Rev 6, 75–87 (2014).