CURSO CORTO DÍA 2 : Biología Computacional e IA Predicción y Diseño de Estructuras Proteicas 150926

🧬 Biología Computacional e IA | Taller 2: Predicción y Diseño de Estructuras Proteicas En este segundo día del curso de Biología Computacional e Inteligencia Artificial, profundizamos en cómo la IA y las herramientas computacionales están transformando el análisis, la predicción y el diseño de estructuras proteicas. Durante la sesión, el Dr. Carlos Díaz Tufinio explica cómo pasar de los métodos tradicionales de determinación estructural a nuevas estrategias basadas en predicción computacional, modelos de IA y visualización molecular. 🔬 ¿Qué aprenderás en este taller? ✅ Importancia del plegamiento y la estructura tridimensional de las proteínas. ✅ Cómo funcionan los modelos predictivos de estructuras proteicas. ✅ Introducción a los gráficos de Ramachandran y los ángulos permitidos de los aminoácidos. ✅ Cómo AlphaFold utiliza modelos de IA para predecir estructuras proteicas. ✅ Diferencias entre estructuras experimentales y computacionalmente predichas. ✅ Exploración de estructuras mediante Protein Data Bank (PDB). ✅ Visualización de proteínas mediante diferentes representaciones moleculares. ✅ Análisis de sitios de unión, ligandos y pockets moleculares. ✅ Exploración de la interacción entre proteínas y fármacos, utilizando como ejemplo la ciclooxigenasa y el ibuprofeno. ✅ Introducción a Foldit y la aplicación de gamificación y crowdsourcing para resolver problemas relacionados con estructuras proteicas. 🤖 AlphaFold y la predicción de proteínas Uno de los puntos centrales del taller es AlphaFold, utilizado para realizar predicciones computacionales de estructuras proteicas a partir de secuencias y conocimiento bioquímico. También se explica la importancia de interpretar estas predicciones y recordar que la validación experimental continúa siendo necesaria. 🧪 De la estructura al diseño de fármacos La sesión muestra cómo la visualización tridimensional permite estudiar dónde se ubican determinados ligandos dentro de una proteína y analizar sus posibles interacciones. Se utiliza como ejemplo la ciclooxigenasa 2 (COX-2) en interacción con ibuprofeno, mostrando cómo este tipo de información puede ser relevante para el estudio y diseño racional de moléculas. 🧬 También conocerás Foldit El taller presenta Foldit como una estrategia de ciencia ciudadana y crowdsourcing que utiliza la gamificación para que los usuarios exploren y optimicen estructuras proteicas mediante conceptos como energía, plegamiento y choques moleculares. 📌 Tema: Biología Computacional e IA: Predicción y Diseño de Estructuras Proteicas 🎓 Taller: Día 2 👨‍🏫 Docente: Dr. Carlos Díaz Tufinio 🧬 Áreas: Bioinformática · IA · Biología Computacional · Proteómica · Diseño de proteínas Este contenido está dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales de biología, biotecnología, bioquímica, farmacia, medicina, bioinformática e investigación biomédica interesados en incorporar herramientas computacionales e IA a sus procesos de análisis e investigación. 🔔 Suscríbete a BIOMEDIC Learning para encontrar más talleres y contenidos sobre Inteligencia Artificial, bioinformática, ciencia de datos e innovación aplicada a la salud. #BiologíaComputacional #InteligenciaArtificial #Bioinformática #AlphaFold #Foldit #ProteinDataBank #PDB #Proteínas #Proteómica #IAEnSalud #InvestigaciónBiomédica #DiseñoDeProteínas