Nicola Zamboni: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2019 |  |
| Name | Herr Prof. Dr. Nicola Zamboni |
| Adresse | Inst. f. Molekulare Systembiologie ETH Zürich, HPM H 45 Otto-Stern-Weg 3 8093 Zürich SWITZERLAND |
| Telefon | +41 44 633 31 41 |
| zamboni@imsb.biol.ethz.ch | |
| Departement | Biologie |
| Beziehung | Titularprofessor |
| Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | |
|---|---|---|---|---|---|
| 551-0342-00L | Metabolomics  Number of participants limited to 15. The enrolment is done by the D-BIOL study administration. | 6 KP | 7G | N. Zamboni, U. Sauer | |
| Kurzbeschreibung | The course covers all basic aspects of metabolome measurements, from sample sampling to mass spectrometry and data analysis. Participants work in groups and independently perform and interpret metabolomic experiments. | ||||
| Lernziel | Performing and reporting a metabolomic experiment, understanding pro and cons of mass spectrometry based metabolomics. Knowledge of workflows and tools to assist experiment interpretation, and metabolite identification. | ||||
| Inhalt | Basics of metabolomics: workflows, sample preparation, targeted and untargeted mass spectrometry, instrumentation, separation techniques (GC, LC, CE), metabolite identification, data interpretation and integration, normalization, QCs, maintenance. Soft skills to be trained: project planning, presentation, reporting, independent working style, team work. | ||||
| 551-0364-00L | Functional Genomics Information for UZH students: Enrolment to this course unit only possible at ETH. No enrolment to module BIO 254 at UZH. Please mind the ETH enrolment deadlines for UZH students: Link | 3 KP | 2V | C. von Mering, C. Beyer, B. Bodenmiller, M. Gstaiger, H. Rehrauer, R. Schlapbach, K. Shimizu, N. Zamboni, weitere Dozierende | |
| Kurzbeschreibung | Functional genomics is key to understanding the dynamic aspects of genome function and regulation. Functional genomics approaches use the wealth of data produced by large-scale DNA sequencing, gene expression profiling, proteomics and metabolomics. Today functional genomics is becoming increasingly important for the generation and interpretation of quantitative biological data. | ||||
| Lernziel | Functional genomics is key to understanding the dynamic aspects of genome function and regulation. Functional genomics approaches use the wealth of data produced by large-scale DNA sequencing, gene expression profiling, proteomics and metabolomics. Today functional genomics is becoming increasingly important for the generation and interpretation of quantitative biological data. Such data provide the basis for systems biology efforts to elucidate the structure, dynamics and regulation of cellular networks. | ||||
| Inhalt | The curriculum of the Functional Genomics course emphasizes an in depth understanding of new technology platforms for modern genomics and advanced genetics, including the application of functional genomics approaches such as advanced microarrays, proteomics, metabolomics, clustering and classification. Students will learn quality controls and standards (benchmarking) that apply to the generation of quantitative data and will be able to analyze and interpret these data. The training obtained in the Functional Genomics course will be immediately applicable to experimental research and design of systems biology projects. | ||||
| Voraussetzungen / Besonderes | The Functional Genomics course will be taught in English. | ||||
| 551-1174-00L | Systembiologie | 4 KP | 2V + 2U | U. Sauer, K. M. Borgwardt, J. Stelling, N. Zamboni | |
| Kurzbeschreibung | Ausgehend von biologischen Fragen und Phänomenen unterrichtet der Kurs zur Beantwortung notwendige Konzepte von Modellierungen und Datenanalysen. In den Übungen erhalten die Studenten erste praktische Erfahrungen in einfacher Programmierung eigener Modelle und Analysen. | ||||
| Lernziel | Wir unterrichten kein oder nur wenig neues biologisches Wissen oder experimentelle Analysemethoden, sondern nutzen aus dem Studium bekanntes Wissen (z. B. Enzymkinetik, Regulationsmechanismen oder analytische Methoden). Unser Ziel ist es biologische Probleme aufzuzeigen, die aus dynamischen Interaktionen molekularer Elemente entstehen und mit Hilfe von Computermethoden gelöst werden können. Spezifische Ziele sind: - Verständnis der Limitationen intuitiver Argumentation in der Biologie - Ein erster Überblick über Computermethoden in der Systembiologie - Übersetzen biologischer Fragestellungen in computerlösbare Probleme - Praktische Erfahrungen in Programmierung mit MATLAB - Erste Erfahrungen in der Computerinterprätation von biologischen Daten - Verständnis typischer Abstraktionen in der Modellierung molekularer Systeme | ||||
| Inhalt | Während der ersten 7 Wochen konzentrieren wir uns auf mechanistische Modellierungen. Ausgehend von einfachen Enzymkinetiken betrachten wir zunächst die Dynamik von kleinerer Stoffwechselwegen und enden mit stöchiometrischen Modellen mittlerer Netzwerke. In der zweiten Kurshälfte konzentrieren wir uns auf die Analyse von typischen biologischen Omics Datensätzen. Wir starten mit multivariaten statistischen Methoden wie z. B. Clustering und Principal Component Analysis und enden mit Methoden um Netzwerke aus Daten zu lernen. | ||||
| Skript | No script | ||||
| Literatur | Der Kurs wird nicht mit einem bestimmten Lehrbuch unterrichtet, aber 2 Bücher werden zur Unterstützung empfohlen: - Systems Biology (Klipp, Herwig, Kowald, Wierling und Lehrach) Wiley-VCH 2009 - A First Course in Systems Biology (Eberhardt O. Voight) Garland Science 2012 | ||||