Molekulaartehnoloogia on erialade vaheline ja ka erialade ülene fundamentaalteadustele tuginev teadussuund, mida rakendatakse paljudes kõrgtehnoloogilistes valdkondades ning mis seob endas ennekõike keemiat kombineerituna füüsikaga, bioloogiaga, meditsiiniga, jne. Molekulaartehnoloogia laiemaks eesmärgiks on molekulaarsetes süsteemides toimuvate interaktsioonide tundmaõppimine, tehes seda nii arvutusmudelite loomise kui ka eksperimentide kaudu. Sellist lähenemist kasutatakse kaasaegses keemilises ja biotehnoloogias, nano- ja materjalitehnoloogias, uute ravimite ja kõrgtehnoloogiliste materjalide väljatöötamisel ja paljudes teistes valdkondades.
Inimesed
Teadustöö põhisuunad
- Kaasaegsete tehnoloogiliste protsesside ja materjalide modelleerimine ja arendamine.
- Kvantitatiivsed ja kvalitatiivsed struktuur-omadus sõltuvused (QSAR): kaasaegse tehnoloogia ja tarkvara disainimine ning kasutamine QSAR mudelite leidmiseks ning nende mudelite rakendamine – kemikaalide ja materjalide omaduste ennustamine.
- Biotehnoloogiliste ja makromolekulaarsete süsteemide molekulaardisain: virtuaalsete keemiliste ühendite raamatukogude loomine ja analüüs; valkude ja ligandide virtuaalne sõelumine (virtual screening), sh. keemiliste ühendite Adsorptsiooni, Distributsiooni, Metabolismi, Eritumise ja Toksilisuse profiilide analüüs; molekulaarsildamine (molecular docking); molekulaardünaamika.
- Keemiline süntees ja ainete karakteriseerimine: aktiivsete molekulide modifitseerimine (in silico ↔ süntees), raviainete ja nende kandidaatide absorptsiooni omadused (membraani läbitavuse pH profiilid).
- Nanomaterjalid: süsinikmaterjalide struktuuri omadused
- Keemialaste andmete haldamine ja andmebaasid: Avaandmed keemias ja sellega seotud erialades; FAIR -põhimõtete rakendamine keemialastele andmetele ja in silico mudelitele, ennustusmudelite arhiveerimine ja kättesaadavaks tegemine (www.QsarDB.org).
- Keemiainformaatika: informaatika meetodite rakendamine kemikaalide andmete kaevandamiseks, suurandmete ja mitmekesiste ning muutuvate andmete analüüsiks keemias.
- Tehisintellekt ja masinõpe keemias: tehisnärvivõrkude ja masinõppe algoritmide rakendamine mittelineaarsete interaktsioonide modelleerimiseks.
- Ennustav toksikoloogia: metodoloogia ja rakendused materjalide ning keemiliste ühendite keskkonnariskide hindamiseks, sh. nano-osakeste toksikoloogia.
- Kvantkeemia: uuringud ja rakendused molekulaarsüsteemide kirjeldamiseks gaasifaasis ja kondenseeritud keskkondades.
- Hajusarvutus- ja pilvetehnoloogiatel põhinevad töökeskkonnad arvutikeemias.
Õppetöö
- Õppetoolis tehtava õppetöö põhikoormuse annavad loengud ja seminarid bakalaureuse-, magistri- ning doktoriõppe tasemel (vt. TÜ õppeinfo süsteem).
- Õppetool koordineerib molekulaartehnoloogia doktoriõppe kava, mis on erialadevaheline ja valmistab ette spetsialiste, kes on võimelised töötama keemia, füüsika ja bioloogia piirialadel nagu näiteks kvant- ja molekulaarelektroonikas, uute energiaallikate ja materjalide väljatöötamisel, biomeditsiinis, molekulaarbioloogias, insenergeneetikas, keskkonnaseires ja mujal.
- Õppetooli kraadiõppe tulemuslikkust näitab 25 kaitstud doktorikraadi ja 21 kaitstud magistrikraadi alates selle asutamisest (seisuga 20.10.2021).
Projektid ja koostöövõrgustikud
- Õppetooli teadlastel on pikaajaline osalemise kogemus rahvusvahelistes koostöö projektides ja võrgustikes: Euroopa Liidu raamprogrammid ja koostöövõrgustikud ning tööstuslepingud.
- Osaletakse aktiivselt Eesti teaduse tippkeskuste töös: Molekulaarse rakutehnoloogia tippkeskus (2016–2023), Keemilise bioloogia tippkeskus (2008-2015)
- Samuti ollakse aktiivsed siseriiklike rahatusinstrumentide taotlemisel: Eesti teadusfond, Eesti Teadusagentuur, SA Arhimedes, jne.
Kontakt
- Bakalaureuse-, magistri- ja doktorikraadi omandamise huvi korral pöörduda õppetooli akadeemilise- ja teaduspersonali poole.
- Ülaltoodud teadustöö suundade raames konsultatsiooni, koolituse ja koostöö huvi korral pöörduda: professor Mati Karelson (mati.karelson [at] ut.ee) ja/või kaasprofessor Uko Maran (uko.maran [at] ut.ee).