Pedro Beltrao: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2023 |
| Name | Herr Prof. Dr. Pedro Beltrao |
| Lehrgebiet | Rechnergestützte Systembiologie |
| Adresse | Rechnergestützte Systembiologie ETH Zürich, HPM H 29 Otto-Stern-Weg 3 8093 Zürich SWITZERLAND |
| Telefon | +41 44 633 36 88 |
| beltrao@imsb.biol.ethz.ch | |
| Departement | Biologie |
| Beziehung | Ausserordentlicher Professor |
| Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 551-0132-00L | Practical Training in Bioinformatics | 2 KP | 2G | S. Sunagawa, P. Beltrao, C. Field | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Students will be introduced to the UNIX operating system and advance their programming skills in python and R. Following the biological genotype-to-phenotype concept, students will learn to analyse DNA sequences, protein structures and imaging-captured phenotypes through weekly lectures and homework assignments. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lernziel | Students will know the basic tools, databases and programming languages as they are used in applied bioinformatics. They will be able to process, transform and examine nucleotide sequences, protein structures and imaging data, which will empower them to solve problems in the field of biology. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Voraussetzungen / Besonderes | Computer with keyboard, internet access and software to connect to the ETH network via VPN. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kompetenzen |
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| 551-0324-00L | Systems Biology | 6 KP | 4V | P. Picotti, P. Beltrao, T. Michaels, U. Sauer, B. Snijder, B. Wollscheid | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Introduction to experimental and computational methods of systems biology. By using baker’s yeast as a thread through the series, we focus on global methods for analysis of and interference with biological functions. Illustrative applications to other organisms will highlight medical and biotechnological aspects. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lernziel | - obtain an overview of global analytical methods - obtain an overview of computational methods in systems biology - understand the concepts of systems biology | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Inhalt | Overview of global analytical methods (e.g. DNA arrays, proteomics, metabolomics, fluxes etc), global interference methods (siRNA, mutant libraries, synthetic lethality etc.) and imaging methods. Introduction to mass spectrometry and proteomics. Concepts of metabolism in microbes and higher cells. Systems biology of developmental processes. Concepts of mathematical modeling and applications of computational systems biology. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Skript | no script | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Literatur | The course is not taught by a particular book, but some books are suggested for further reading: - Systems biology in Practice by Klipp, Herwig, Kowald, Wierling und Lehrach. Wiley-VCH 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 551-1174-00L | Systembiologie | 5 KP | 2V + 2U | U. Sauer, P. Beltrao, 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 bioanalytische bzw statistische 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 Ganz allgemein trainieren wir kritisches Denken und aktives Nutzen von Wissen in Bezug auf konkrete biologische Probleme. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 grösseren Datensätzen with Proteom oder Transkriptom. 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 | Skripten zur Vorbereitung werden per Moodle zur Verfügung gestellt | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kompetenzen |
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