计算生物学与生物信息学“,

在生物实验室拥有计算和生物信息学专业知识是一个关键的要求。

一个计算生物学专业知识集群致力于处理和提取新的生物学知识,通过“硅”分析大量的数据,每天产生的实验室。

该集群的成员致力于开发一个处理代谢组学数据的“工具箱”,包括增强代谢物识别能力的方法(链接WEIZAMASS)。

其他成员的工作是整合来自多组学实验的信息,包括转录组学、蛋白质组学、代谢组学和小rna分析(链接到计算生物学)。

此外,我们一直在构建植物代谢网络的模型,目前正在为特定的植物器官和组织生成这样的模型,以揭示植物各部分之间的代谢交流。代谢建模方法进一步与“代谢通量”分析相结合,后者提供关于代谢网络中中间体流动的定量信息。