Metody in silico w ocenie bezpieczeństwa chemicznego
Kurs rozszerzy wiedzę i umiejętności uczestników z zakresu wykorzystywania metod in silico do analizy bezpieczeństwa substancji chemicznych. Kursanci nauczą się praktycznych technik analizy danych chemicznych, korzystania z baz danych, obliczania deskryptorów molekularnych oraz stosowania metod uczenia maszynowego i modelowania QSAR/QSPR.
Uczestnicy zostaną zapoznani z wybranymi narzędziami open-source (m. in. OECD QSAR Toolbox, VEGA, Danish (Q)SAR Database i T.E.S.T.) do przewidywania właściwości chemicznych oraz wykonają praktyczne ćwiczenia dotyczące przewidywania toksyczności substancji chemicznych.
Kurs prowadzony jest w języku angielskim (lub polskim – jeśli cała grupa uczestników będzie polskojęzyczna).
- Dla (eko)toksykologów, safety assessorów, konsultantów ds. regulacyjnych, specjalistów B+R, studentów chemii i kierunków pokrewnych.
*Cena zawiera: udział w zajęciach, materiały szkoleniowe, certyfikat uczestnictwa.
Program szkolenia
Dzień 1.
Pierwszego dnia kursu uczestnicy zdobędą wiedzę na temat baz danych i skuteczne strategie wyszukiwania istotnych informacji. Dodatkowo, uczestnicy zostaną wprowadzeni do dwóch kluczowych nienadzorowanych technik chemometrycznych: Analizy Skupień Hierarchicznych (HCA) i Analizy Składowych Głównych (PCA). Będziemy eksplorować metodologię budowy klasyfikatorów przewidujących kluczowe właściwości do oceny ryzyka. Te zaawansowane techniki umożliwią uczestnikom analizę dużych zbiorów danych i prezentację wyników wizualnie.
Sesja poranna:
- Wprowadzenie do metod uczenia maszynowego w ocenie bezpieczeństwa chemicznego
- Wprowadzenie do Chemii Cyfrowej i Zaawansowanej Nanoinformatyki
- Bazy danych i FAIRnes danych
- Przegląd struktury baz danych, metod wyszukiwania, rodzajów informacji
- Przykłady baz danych (PubChem, ChemSpider)
Sesja popołudniowa:
- Opis struktury chemicznej i deskryptory molekularne
- Wprowadzenie do grup deskryptorów
- Ćwiczenia praktyczne – obliczanie deskryptorów Lipinski’ego oraz deskryptorów 2D/3D przy użyciu pakietu RDiK.
- Analiza podobieństwa: Wprowadzenie do HCA i PCA z ćwiczeniami praktycznymi w KNIME
- Prognozowanie właściwości istotnych dla ryzyka za pomocą klasyfikatorów.
Dzień 2.
Drugiego dnia uczestnicy stopniowo zostaną wprowadzeni do budowy modeli QSAR/QSPR. Nauczą się o istotnych danych wymaganych w tym procesie i kryteriach, które muszą zostać spełnione, aby wykorzystać modele do celów regulacyjnych. Oprócz metodologii modelowania, uczestnicy nauczą się również praktycznego wykorzystania dostępnych narzędzi, co pozwoli im przewidywać właściwości fizykochemiczne i toksykologiczne związków chemicznych. Te umiejętności umożliwią im podejmowanie bardziej świadomych decyzji dotyczących oceny bezpieczeństwa substancji chemicznych.
Sesja poranna:
- Grupowanie i metoda read-across.
– Założenia metody read-across
– Kryteria podobieństwa substancji
– Ramowy Szablon Oceny Read-Across - Modelowanie QSAR/QSPR.
– Założenia modelowania QSAR/QSPR
– Fazy modelowania (kalibracja, walidacja, dziedzina zastosowania, zastosowanie modelu)
– Raporty QMRF
Sesja popołudniowa:
- Zastosowanie metod in silico w ocenie ryzyka chemicznego.
- Ćwiczenie praktyczne (1): Przedstawienie kroków związanych z prognozowaniem właściwości fizykochemicznych/aktywności biologicznej substancji chemicznej na podstawie modeli QSPR/QSAR
- Wprowadzenie do narzędzi typu open-source do przewidywania właściwości związków chemicznych.
- Ćwiczenie praktyczne (2): Wykorzystanie narzędzi typu open-source do przewidywania właściwości fizykochemicznych/aktywności biologicznej substancji chemicznych (VEGA / T.E.S.T.)
- Omówienie uzyskanych wyników (porównanie wyników w zależności od użytego narzędzia, wyszukiwanie danych eksperymentalnych).
- Integracja modeli in silico i metod read-across do prognozowania toksyczności substancji chemicznych.
- Uczestnicy po odbytym szkoleniu otrzymują certyfikat.
- Razem raźniej - otrzymaj 10% zniżki na szkolenie otwarte dla każdego kolejnego pracownika z Twojej firmy.
