Postdoc in Computational Systems Biology und Metabolic Modeling

Die Dysregulation des Lipidstoffwechsels spielt eine Schlüsselrolle bei der Entstehung und dem Fortschreiten von Stoffwechselstörungen, einschließlich Adipositas, Typ-2-Diabetes und der mit metabolischen Dysfunktionen assoziierten steatotischen Lebererkrankung (MASLD). Wir suchen eine hochmotivierte Wissenschaftlerin oder einen hochmotivierten Wissenschaftler in Computational and Systems Biology für ein Projekt, das von der Swiss National Science Foundation (SNSF) finanziert wird und darauf abzielt, unser Verständnis des menschlichen Lipidstoffwechsels bei MASLD zu vertiefen. Das Projekt konzentriert sich auf die Modellierung des menschlichen Stoffwechsels durch die Integration klinischer Daten mit experimentellen Modellen. Es umfasst biochemische und molekulare Daten aus mehreren Geweben und Biofluiden, um den gewebespezifischen Stoffwechsel, metabolische Interaktionen zwischen Organen sowie die Aufnahme, Umwandlung und Freisetzung von Nährstoffen zu untersuchen. Das Projekt kombiniert statistische Modellierung, Systembiologie und In-silico-Metabolic-Modellierung mit klinischen, transkriptomischen, proteomischen, metabolomischen/lipidomischen, räumlichen molekularen Bildgebungs- und experimentellen metabolischen Flux-Daten, um neue Erkenntnisse über die komplexen metabolischen Veränderungen zu gewinnen, die MASLD zugrunde liegen. Was Sie erwartet <br /> • Entwicklung und Anwendung mathematischer, statistischer und Machine-Learning-Modelle auf komplexe, hochdimensionale und multimodale biologische und klinische Datensätze, einschließlich räumlicher und Bildgebungsdaten • Modellierung des Lipid- und Nährstoffstoffwechsels unter Verwendung von kompartimentellen, kinetischen, mechanistischen, metabolischen Netzwerk- oder physiologisch basierten Ansätzen • Rekonstruktion und Modellierung gewebespezifischer metabolischer Netzwerke und Validierung von Modellvorhersagen unter Verwendung experimenteller Daten • Teilnahme an und Beitrag zu multidisziplinären und kollaborativen Forschungsprojekten • Vorbereitung, Präsentation und Kommunikation wissenschaftlicher Erkenntnisse bei internen Besprechungen, internationalen Konferenzen und durch Peer-Review-Publikationen <br /> Ihr Profil <br /> • PhD oder gleichwertig in Computational Biology, Systems Biology, angewandter Mathematik, Biochemical Engineering oder einem verwandten Bereich • Fundierte Fachkenntnisse in mathematischer und statistischer Modellierung, Machine Learning und Systembiologie, mit Erfahrung in der Analyse hochdimensionaler, multimodaler oder Multi-Omics biologischer oder klinischer Daten • Nachgewiesene Erfahrung in der In-silico-Metabolic-Modellierung, z. B. constraint-basierte oder genomweite metabolische Modellierung, Rekonstruktion metabolischer Netzwerke, kinetische oder metabolische Flux-Modellierung oder datengesteuerte Simulation • Beherrschung von R, Python oder MATLAB und Erfahrung in der Integration experimenteller Daten mit Computermodellen; • Erfahrung in der Massenspektrometrie, Spatial Omics, molekularen Bildgebung oder Gewebebildgebung ist ein großer Vorteil • Begeisterte(r) und kollaborative(r) Wissenschaftler/in mit starken analytischen Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz, der Fähigkeit, unabhängig und in multidisziplinären Teams zu arbeiten, sowie exzellentem schriftlichem und mündlichem Englisch <br /> Was wir bieten <br /> • Ein unterstützendes, kollaboratives und hochmodernes Forschungsumfeld mit Möglichkeiten zur wissenschaftlichen und beruflichen Weiterentwicklung • Teilnahme an multidisziplinären Forschungsprojekten an der Schnittstelle von Computational Biology, Systems Biology, Metabolismus, Multi-Omics, molekularer Bildgebung und klinischer Forschung • Die Möglichkeit, mit großen Datensätzen aus präklinischen und klinischen Studien zu arbeiten • Enge Zusammenarbeit mit Experten aus verschiedenen wissenschaftlichen und klinischen Disziplinen <br /> Fragen zum Job? Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte Prof. Mojgan Masoodi Head of Research +41 31 66 4 05 32