QBQ5907: Inteligência Artificial em Biologia Estrutural

Disciplina de pós-graduação ministrada presencialmente e em língua inglesa pelos Dr. Sergey Ovchinnikov (Harvard University, EUA) e Prof. Guilherme M. Arantes (IQ-USP) de 5 a 12 de Maio/2023 no IQ-USP.

 

Material didático do curso: http://ws2023.solab.org

Avaliação: Exercício individual para entrega via email até 29/Maio.

Vídeos das aulas: Dia 1,  Dia 2,  Dia 3,  Dia 4  e  Dia 5 (disponível para alunos do curso).

Fotos do grupo: 1 e 2.

 

Horário e sala: 5 a 12/Maio, 9:00-12:00 e 14:00-17:00. Sala A5, prédio Queijinho no IQ-USP.

As aulas e seções do workshop acontecerão diariamente, exceto no final de semana. Na quinta-feira, dia 11, não haverá aula no período da tarde, quando o Dr. Sergey apresentará um seminário de pesquisa ao Depto. de Bioquímica.

 

Práticas: O mini-curso tem caráter prático. Os alunos deverão portar seus computadores pessoais (laptop ou tablet) capazes de rodar um navegador atualizado e acessar o Google Colab, via rede wi-fi fornecida em sala.

Alguma familiaridade com a linguagem Python é desejável. A aula inicial do dia 5/Maio apresentará uma breve introdução à linguagem e aos notebooks Jupyter, além de testarmos seu uso online no Google Colab.

 

Inscrições: Alunos de pós-graduação da USP interessados devem se dirigir as suas seções de pós-graduação e informar o código da disciplina (QBQ5907) para efetuar a matrícula.

Alunos de outras universidades podem se matricular como alunos especiais. Para tanto, devem ter concluído a graduação e entregar presencialmente na secretaria de pós-Graduação do IQ-USP a ficha de inscrição e a relação de documentos nela descrita. Além da documentação, um pedido de inscrição deve ser enviado para o email abaixo.

O curso também é aberto a pesquisadores e pós-docs da USP. Inscrições ou dúvidas podem ser enviadas ao Prof. Guilherme M. Arantes no email garantes (at) iq.usp.br.

O máximo de inscritos que poderemos comportar é 20 alunos. Se tivermos uma procura maior do que este número, as inscrições serão encerradas no dia 2/Maio para avaliação e aceite, com preferência para alunos do Programa de Pós-graduação em Bioquímica do IQ (CCP-Bioq) e com conhecimento da linguagem Python.

 

Conteúdo: O mini-curso no formato de workshop prático abordará modelos de co-evolução de sequências proteicas e métodos de aprendizagem de máquina (“deep learning”) para previsão de estruturas tri-dimensionais, como AlphaFold e RoseTTAFold, e para desenho de novas proteínas e peptídeos. Os seguintes tópicos serão cobertos:

• Breve introdução à programação em Python e aos notebooks Jupyter;
• Homologia e alinhamentos de múltiplas sequências;
• Co-evolução e previsão de contatos;
• Previsão de estruturas proteicas: AlphaFold2 e RoseTTAFold;
• Desenho de proteínas com redes neurais.

 

Bibliografia ilustrativa (leitura não é obrigatória):

• Science. 365(6449):185-189. 2019.
• Science. 373(6557):871-876. 2021.
• Proc Natl Acad Sci U S A. 117(3):1496-1503. 2020.
• Curr Opin Chem Biol. 65:136-144. 2021.