BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//linuxsoftware.nz//NONSGML Joyous v1.4//EN
BEGIN:VEVENT
SUMMARY:Optimization of the development of bacterial vaccines In silico pr
 ediction of protein–ligand interaction during downstream process develop
 ment using molecular dynamics simulations
DTSTART:20221207T103000Z
DTEND:20221207T120000Z
DTSTAMP:20260915T112355Z
UID:4e32efcb-0570-4097-aff5-3586af1b4470
SEQUENCE:2
CREATED:20221206T093056Z
DESCRIPTION:Resumo:  Devido ao aumento da resistência antimicrobiana\, o 
 campo das vacinas bacterianas está a ter um grande desenvolvimento recent
 emente. O aumento da potência e eficiência do computadores aumentou a ut
 ilização de modelos computacionais para a sua investigação. Para este 
 projecto\, será implementada uma metodologia para realizar simulações m
 olecularas cromatográficas de troca iónica para lisozima\, uma proteína
  conhecida na literature\, e sepharose FF como a resina\, para comparar pa
 râmetros de interacção utilizando o formalismo de steric mass action. I
 sto será realizado pelo grupo de Downstream processing na Janssen Vaccine
 s em estreita coordenação com os engenheiros da empresa de software de s
 imulacoes moleculares Schrodinger. Em primeiro lugar\, foram feitas simula
 ções de 50 ns para 32 orientações da proteína. A fim de determinar qu
 ais destas estabilizaram ou atingiram o equilíbrio e depois podem ser uti
 lizadas para avançar a fim de atingir o objectivo\, os dados da simulaç
 ão foram primeiro examinados utilizando a energia de interacção proteí
 na-superfície e a distância do centro da massa\, a partir daí algumas d
 as orientações foram removidas.Finalmente\, foram criados mapas de dist
 ância para estimar os dois parâmetros de steric mass action: characteris
 tic charge e steric hindrance factor para todas as restantes orientações
 \, utilizando duas distâncias de corte para verificar a dependência da m
 esma. Os valores de characteristic charge obtidos foram 1.14±0.62 e 2.64
 ±1.32\, e os valores de steric hindrance factor foram 48.91±9.30 e 48.42
 ±7.81. Os resultados e uma estratégia para obter a constante de equilíb
 rio foram discutidos em detalhe.
LAST-MODIFIED:20221206T093234Z
LOCATION:Online
URL:http://df.vps.tecnico.ulisboa.pt/pt/eventos/optimization-of-the-develo
 pment-of-bacterial-vaccines-in-silico-prediction-of-proteinligand-interact
 ion-during-downstream-process-development-using-molecular-dynamics-simulat
 ions/
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:<p data-block-key="gzfjc"><b>Resumo:  </b></p
 ><p data-block-key="132cb">Devido ao aumento da resistência antimicrobian
 a\, o campo das vacinas bacterianas está a ter um grande desenvolvimento 
 recentemente. <br/><br/>O aumento da potência e eficiência do computador
 es aumentou a utilização de modelos computacionais para a sua investiga
 ção. Para este projecto\, será implementada uma metodologia para realiz
 ar simulações molecularas cromatográficas de troca iónica para lisozim
 a\, uma proteína conhecida na literature\, e <i>sepharose FF</i> como a r
 esina\, para comparar parâmetros de interacção utilizando o formalismo 
 de <i>steric mass action</i>. Isto será realizado pelo grupo de Downstrea
 m processing na Janssen Vaccines em estreita coordenação com os engenhei
 ros da empresa de software de simulacoes moleculares Schrodinger. <br/><br
 />Em primeiro lugar\, foram feitas simulações de 50 ns para 32 orientaç
 ões da proteína. A fim de determinar quais destas estabilizaram ou ating
 iram o equilíbrio e depois podem ser utilizadas para avançar a fim de at
 ingir o objectivo\, os dados da simulação foram primeiro examinados util
 izando a energia de interacção proteína-superfície e a distância do c
 entro da massa\, a partir daí algumas das orientações foram removidas.<
 br/><br/>Finalmente\, foram criados mapas de distância para estimar os do
 is parâmetros de <i>steric mass action</i>: <i>characteristic charge</i> 
 e <i>steric hindrance factor</i> para todas as restantes orientações\, u
 tilizando duas distâncias de corte para verificar a dependência da mesma
 . Os valores de <i>characteristic charge</i> obtidos foram 1.14±0.62 e 2.
 64±1.32\, e os valores de <i>steric hindrance factor</i> foram 48.91±9.3
 0 e 48.42±7.81. Os resultados e uma estratégia para obter a constante de
  equilíbrio foram discutidos em detalhe.</p>
END:VEVENT
END:VCALENDAR
