Resumen
Explora simulaciones de dinámica molecular utilizando el ecosistema científico de Python, centrado en OpenMM y sus herramientas. Aprende cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando este campo.
Programa de estudio
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- Introducción a las Simulaciones Moleculares
-- Resumen de la Dinámica Molecular (MD)
-- Importancia de la Reproducibilidad en Simulaciones
-- Papel de Python en Simulaciones Moleculares
- Python para Computación Científica
-- Python Básico para Computación Científica
-- Resumen de Bibliotecas Científicas en Python: NumPy, SciPy y Matplotlib
- Introducción a OpenMM
-- Configuración de OpenMM
-- Conceptos Básicos para Crear Simulaciones en OpenMM
-- Comprensión de Campos de Fuerza y Topologías de Sistemas
- Ejecutar y Analizar Simulaciones MD
-- Configuración y Ejecución de Simulaciones
-- Análisis de Trayectorias y Datos de Simulación
-- Técnicas de Visualización con Python
- Temas Avanzados en Dinámica Molecular
-- Métodos de Muestreo Mejorado
-- Cálculos de Energía Libre
-- Modelado Multiescala
- Aprendizaje Automático en Simulaciones Moleculares
-- Introducción a los Conceptos de Aprendizaje Automático
-- Resumen de Herramientas de IA en Python: TensorFlow y PyTorch
-- Aplicaciones de Aprendizaje Automático en Dinámica Molecular
- Estudios de Caso y Aplicaciones
-- Estudios de Unión de Proteína-Ligando
-- Simulaciones de Membranas y Canales Iónicos
-- Integración de IA para Simulaciones Predictivas
- Mejores Prácticas para Investigación Reproducible
-- Control de Versiones con Git
-- Prácticas de Documentación y Notebooks
-- Empaquetar, Compartir y Publicar Resultados
- Proyecto Final
-- Diseño de un Flujo de Trabajo de Simulación Reproducible
-- Implementación de un Modelo de Aprendizaje Automático en Simulaciones
-- Presentación y Revisión por Pares de Proyectos
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