Docking molecular

1. Introducción al docking molecular
  1.1. Historia y evolución del docking en el descubrimiento de fármacos.
  1.2. Principios básicos: afinidad de unión, complementariedad estérica y energética.
  1.3. Tipos de docking: rígido, flexible, inducido por ajuste.
  1.4. Algoritmos de búsqueda y funciones de puntaje.
  1.5. Panorama de software: AutoDock, Chimera, DockThor, SwissDock, CB-Dock2

2. Preparación de modelos moleculares 
  2.1. Obtención de modelos de proteínas,
     2.1.1 Bases de datos de proteínas: Protein Data Bank, NCBI Structure.
     2.1.2. Criterios de selección y descarga de estructuras.
     2.1.3. Limpieza y preparación de estructuras cristalográficas
  2.2. Modelado molecular de proteínas.
     2.2.1. Técnicas de modelado: ad initio, threading, homología.
     2.2.2. Minimización y validación de modelos proteicos.
  2.3. Obtención y optimización de modelos de ligandos.
     2.3.1. Bases de datos de ligandos: ZINC20, PubChem, ChEMBL.
     2.3.2. Herramientas de modelado de ligandos: Avogadro.
     2.3.3. Optimización de geometría y selección de conformaciones.

3. Ejecución y análisis de docking molecular
  3.1. Preparación para el Docking.
     3.1.1 Preparación de la proteína y el ligando.
  3.2. Definición del sitio de acoplamiento.
  3.3. Realización del Docking.
     3.3.1. Procedimientos con AutoDock.
     3.3.2. Uso alternativo de Chimera para docking.
     3.3.3. Control de calidad de simulaciones: repetibilidad y validación de resultados

  3.4. Análisis e Interpretación de Resultados
     3.4.1. Selección de poses y análisis de energías de unión.
     3.4.2. RMSD y criterios cuantitativos de evaluación.
     3.4.3. Visualización de interacciones proteína–ligando.
            3.4.3.1. Hidrógeno, hidrofóbicas, π–stacking, salinas.
     3.4.5. Relación con datos experimentales (cristalografía, ensayos in vitro).
4. Aplicaciones avanzadas y cribado virtual 
  4.1. Introducción al Cribado virtual
      4.1.1 Conceptos y aplicaciones en la investigación farmacéutica

  4.2. Creación y gestión de librerías de compuestos
  4.3. Herramientas y técnicas para el Cribado virtual
     4.3.1. Servidores web y software especializado
      4.3.2. Criterios de filtrado y análisis de resultados
   4.4  Enfoque computacional en estudios preclínicos
       4.4.1. Dinámica molecular: principios y aplicaciones
       4.4.2. QSAR y 3D-QSAR en el diseño de fármacos
       4.4.3. Evaluación ADMET in silico y simulaciones farmacocinéticas

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