Teoretični odsek
Raziskovalna dejavnost Teoretičnega odseka je usmerjena v razumevanje kompleksnih kemijskih, fizikalnih in bioloških procesov skozi prizmo naprednih teoretičnih in računskih pristopov. Delo štirih laboratorijev, ki sestavljajo odsek, temelji na sinergiji med uporabo visoko zmogljivih računalniških sistemov ter eksperimentalnimi tehnikami. S tem celostno obravnavamo sodobne izzive na področjih molekularne biofizike, farmakologije in računske kemije ter znanosti o materialih, s čimer prispevamo k širšemu razumevanju narave osnovnih procesov.
V okviru naših raziskovalnih dejavnosti razvijamo in uporabljamo širok nabor metod, ki segajo od kvantnokemijskih in klasičnih pristopov do večskalnega modeliranja, virtualnega rešetanja ter sodobnih orodij strojnega učenja in umetne inteligence. Ti napredni pristopi omogočajo natančno preučevanje molekularne dinamike, analizo makromolekul, modeliranje biomedicinskih aplikacij ultrazvoka ter vpogled v kompleksne interakcije v bioloških sistemih. Naše raziskave so usmerjene v načrtovanje in optimizacijo biološko aktivnih molekul, potencialnih zdravilnih učinkovin ter načrtovanje naprednih materialov. Z integracijo teoretičnih dognanj in eksperimentalnih podatkov pojasnjujemo mehanizme delovanja, ocenjujemo toksičnost in napovedujemo lastnosti naprednih materialov ter odzive bioloških sistemov.
Na stičišču računske kemije, fizike, biologije, farmacije in uporabne matematike tako soustvarjamo znanstvene temelje, ki neposredno prispevajo k razvoju inovativnih rešitev v sodobnih vedah o življenju in naprednih materialih ter odpirajo nove poti k razumevanju molekularnega sveta.
Sodelavke in sodelavci
Vodja odseka
Raziskovalke in raziskovalci
- dr. Jure Borišek
- dr. Viktor Drgan
- dr. Natalja Fjodorova
- prof. dr. Simona Golič Grdadolnik
- dr. Tjaša Goričan
- prof. dr. Jože Grdadolnik
- Prof. dr. Janez Konc
- dr. Martin Ljubič
- prof. dr. Janez Mavri
- izr. prof. dr. Franci Merzel
- dr. Nikola Minovski
- dr. Urban Novak
- dr. Aleš Novotny
- Dr. Gabriel Oanca
- dr. Petra Papež
- izr. prof. dr. Andrej Perdih
- dr. Tilen Potisk
- dr. Alja Prah
- dr. Khush Bakhat Rana
- dr. Jaka Sočan
- izr. prof. dr. Jernej Stare
- dr. Kristina Stevanović
- izr. prof. dr. Daniel Svenšek
- dr. Katja Venko
- dr. Marjan Vračko Grobelšek
- dr. Barbara Zupančič
Zaslužne raziskovalke in raziskovalci
Strokovno osebje
Reprezentativne publikacije
- KAŁKA, Andrzej J., NOVOTNÝ, Aleš, STARE, Jernej. Rescaling of point charges as a way to improve the simple-to-use electrostatic embedding scheme developed to explore enzyme activity with QM-oriented software. Journal of chemical information and modeling. 2025, 65, 16, 8653–8663, ilustr. ISSN 1549-960X. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.5c01235
STEVANOVIĆ, Kristina, HERLAH, Barbara, PAVLIN, Matic, PERDIH, Andrej. Asymmetric T-segment binding and gate dynamics govern the final stages of the type IIA topoisomerase catalytic cycle. International journal of biological macromolecules. 2025, 327, 1, 1-17. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0141813025077736
- KOLARIČ, Anja, GERME, Thomas, HRAST RAMBAHER, Martina, STEVENSON, Clare E. M., LAWSON, David M., BURTON, Nicolas P., VÖRÖS, Judit, MAXWELL, Anthony, MINOVSKI, Nikola, ANDERLUH, Marko. Potent DNA gyrase inhibitors bind asymmetrically to their target using symmetrical bifurcated halogen bonds. Nature communications. 2021, 12150-1-150-13. https://www.nature.com/articles/s41467-020-20405-8
- BORIŠEK, Jure, AUPIČ, Jana, MAGISTRATO, Alessandra. Third metal ion dictates the catalytic activity of the two-metal-ion pre-ribosomal RNA-processing machinery. Angewandte Chemie : international edition. 2024, 63, 44, 1-8. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202405819
- PRAŠNIKAR, Eva, LJUBIČ, Martin, PERDIH, Andrej, BORIŠEK, Jure. Machine learning heralding a new development phase in molecular dynamics simulations. Artificial intelligence review. 2024, 57, 4, 1-36. https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-024-10731-4
OGRIS, Iza, ZUPANČIČ, Barbara, SOSIČ, Izidor, MERZEL, Franci, GOLIČ GRDADOLNIK, Simona. Mechanistic insight into the dynamics of Mur ligase through a comprehensive timescale-specific approach. Communications chemistry. 2025, 8, 285. https://www.nature.com/articles/s42004-025-01675-z
HUBMAN, Anže, MERZEL, Franci. Determination of thermal conductivities in liquids by identifying heat transport in nonequilibrium MD simulations. Journal of molecular liquids. 2023, 370, 1-7. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167732222024552
- NTARAKAS Nikolaos, LAH, Maša, SVENŠEK, Daniel, POTISK Tilen, PRAPROTNIK, Matej. Dissipative particle dynamics models of encapsulated microbubbles and nanoscale gas vesicles for biomedical ultrasound simulations. ACS Applied Nano Materials.2025, 8, 32, 16053-16070. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsanm.5c02783
JUG, Matevž, SVENŠEK, Daniel, POTISK, Tilen, PRAPROTNIK, Matej. Learning macroscopic equations of motion from dissipative particle dynamics simulations of fluids. Computer Methods in Applied Mecahnics and Engineering. 2024, 432, 117379. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782524006340?via%3Dihub
COSTE, Amaury, SLEJKO, Ema, ZAVADLAV, Julija, PRAPROTNIK, Matej. Developing and implicit solvation machine learning model for molecular simulations of ionic media. Journal of Chemical Theory and Computation. 2024, 20, 411–420. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.3c00984