Detailansicht

[Zurück]
Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Jürgen Zanghellini
Jürgen Zanghellini
T: +43-1-4277-52306
https://chemnet.univie.ac.at/
Wintersemester 2023
270013 SE Erstellen der Bachelorarbeit B - Analytische Chemie + Lebensmittelchemie
270030 VU Cellular energetics
270103 PR Wahlfachpraktikum B (Bachelormodul) - Analytische Chemie + Lebensmittelchemie
270214 PR Data science in metabolomics and proteomics in R
270239 PR Data Science in Metabolomics in R
Sommersemester 2023
270013 SE Erstellen der Bachelorarbeit B - Analytische Chemie + Lebensmittelchemie
270103 PR Wahlfachpraktikum B (Bachelormodul) - Analytische Chemie + Lebensmittelchemie
270190 VU Introduction to metabolic modelling
270191 VU Introduction to R
270194 VU *omics Integration
Wintersemester 2022
270013 SE Erstellen der Bachelorarbeit B - Analytische Chemie + Lebensmittelchemie
270030 VU Cellular energetics
270103 PR Wahlfachpraktikum B (Bachelormodul) - Analytische Chemie + Lebensmittelchemie
270151 VU Computational Systems Biology: from enzymes to networks
Zehetner, L., Széliová, D., Kraus, B., Graninger, M., Zanghellini, J., & Hernandez Bort, J. A. (2023). Optimizing VLP production in gene therapy: Opportunities and challenges for in silico modeling. Biotechnology Journal, 18(7), [2200636]. https://doi.org/10.1002/biot.202200636
Buchner, B., Clement, T. J., de Groot, D. H., & Zanghellini, J. (2023). ecmtool: fast and memory-efficient enumeration of elementary conversion modes. Bioinformatics (Oxford, England), 39(3), [btad095]. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad095
El Abiead, Y., Bueschl, C., Panzenboeck, L., Wang, M., Doppler, M., Seidl, B., Zanghellini, J., Dorrestein, P. C., & Koellensperger, G. (2022). Heterogeneous multimeric metabolite ion species observed in LC-MS based metabolomics data sets. Analytica Chimica Acta, 1229, [340352]. https://doi.org/10.1016/j.aca.2022.340352
Mildau, K., van der Hooft, J. J. J., Flasch, M., Warth, B., El Abiead, Y., Koellensperger, G., Zanghellini, J., & Bueschl, C. (2022). Homologue Series Detection and Management in LC-MS data with homologueDiscoverer. Bioinformatics, [btac647]. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac647
Gotsmy, M., Brunmair, J., Bueschl, C., Gerner, C., & Zanghellini, J. (2022). Probabilistic quotient's work and pharmacokinetics' contribution: countering size effect in metabolic time series measurements. BMC Bioinformatics, 23(1), [379]. https://doi.org/10.1186/s12859-022-04918-1
Bueschl, C., Doppler, M., Varga, E., Seidl, B., Flasch, M., Warth, B., & Zanghellini, J. (2022). PeakBot: machine-learning-based chromatographic peak picking. Bioinformatics, 38(13), 3422-3428. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac344
Müller, S., Szeliova, D., & Zanghellini, J. (2022). Elementary vectors and autocatalytic sets for resource allocation in next-generation models of cellular growth. PLoS Computational Biology, 18(2), [e1009843]. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009843
Buchner, B. A., & Zanghellini, J. (2021). EFMlrs: a Python package for elementary flux mode enumeration via lexicographic reverse search. BMC Bioinformatics, 22(1), [547]. https://doi.org/10.1186/s12859-021-04417-9
Müller, S., Szeliova, D., & Zanghellini, J. (2021). Elementary vectors and autocatalytic sets for computational models of cellular growth. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2021.10.31.466640
Brunmair, J., Gotsmy, M., Niederstaetter, L., Neuditschko, B., Bileck, A., Slany, A., Feuerstein, M. L., Langbauer, C., Janker, L., Zanghellini, J., Meier-Menches, S. M., & Gerner, C. (2021). Finger sweat analysis enables short interval metabolic biomonitoring in humans. Nature Communications, 12(1), [5993]. https://doi.org/10.1038/s41467-021-26245-4
Stor, J., Ruckerbauer, D. E., Szeliova, D., Zanghellini, J., & Borth, N. (2021). Towards rational glyco-engineering in CHO: from data to predictive models. Current Opinion in Biotechnology, 71, 9-17. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2021.05.003
Herrmann, H. A., Rusz, M., Baier, D., Jakupec, M. A., Keppler, B. K., Berger, W., Koellensperger, G., & Zanghellini, J. (2021). Thermodynamic Genome-Scale Metabolic Modeling of Metallodrug Resistance in Colorectal Cancer. Cancers, 13(16), [4130]. https://doi.org/10.3390/cancers13164130
Szeliova, D., Stor, J., Thiel, I., Weinguny, M., Hanscho, M., Lhota, G., Borth, N., Zanghellini, J., Ruckerbauer, D. E., & Rocha, I. (2021). Inclusion of maintenance energy improves the intracellular flux predictions of CHO. PLoS Computational Biology, 17(6), [e1009022]. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009022
Széliová, D., Iurashev, D., Ruckerbauer, D. E., Koellensperger, G., Borth, N., Melcher, M., & Zanghellini, J. (2021). Error propagation in constraint-based modeling of Chinese hamster ovary cells. Biotechnology Journal, 16(4), [2000320]. https://doi.org/10.1002/biot.202000320
Libiseller-Egger, J., Coltman, B., Gerstl, M. P., & Zanghellini, J. (2020). Environmental flexibility does not explain metabolic robustness. Npj systems biology and applications, 6(1), [39]. https://doi.org/10.1038/s41540-020-00155-5
Széliová, D., Ruckerbauer, D. E., Galleguillos, S. N., Petersen, L. B., Natter, K., Hanscho, M., Troyer, C., Causon, T., Schoeny, H., Christensen, H. B., Lee, D. Y., Lewis, N. E., Koellensperger, G., Hann, S., Nielsen, L. K., Borth, N., & Zanghellini, J. (2020). What CHO is made of: Variations in the biomass composition of Chinese hamster ovary cell lines. Metabolic engineering, 61, 288-300. https://doi.org/10.1016/j.ymben.2020.06.002
Zwirzitz, B., Wetzels, S. U., Dixon, E. D., Stessl, B., Zaiser, A., Rabanser, I., Thalguter, S., Pinior, B., Roch, F-F., Strachan, C., Zanghellini, J., Dzieciol, M., Wagner, M., & Selberherr, E. (2020). The sources and transmission routes of microbial populations throughout a meat processing facility. Npj biofilms and microbiomes, 6(1), [26]. https://doi.org/10.1038/s41522-020-0136-z
Hamdi, A., Szeliova, D., Ruckerbauer, D. E., Rocha, I., Borth, N., & Zanghellini, J. (2020). Key Challenges in Designing CHO Chassis Platforms. Group Processes and Intergroup Relations, 8(6), [643]. https://doi.org/10.3390/pr8060643
Burgard, J., Grünwald-Gruber, C., Altmann, F., Zanghellini, J., Valli, M., Mattanovich, D., & Gasser, B. (2020). The secretome of Pichia pastoris in fed-batch cultivations is largely independent of the carbon source but changes quantitatively over cultivation time. Microbial Biotechnology, 13(2), 479-494. https://doi.org/10.1111/1751-7915.13499
Strachan, C. R. (Autor*in), Mueller, A. J. (Autor*in), Ghanbari, M. (Autor*in), Neubauer, V. (Autor*in), Zwirzitz, B. (Autor*in), Thalguter, S. (Autor*in), Dziecol, M. (Autor*in), Wetzels, S. U. (Autor*in), Zanghellini, J. (Autor*in), Wagner, M. (Autor*in), & Schmitz-Esser, S. (Autor*in). (2019). A prospective role for the rumen in generating antibiotic resistance. Webpublikation, Unknown publisher. https://doi.org/10.1101/729681

Carbon – Cycle Economy Demonstration (C-CED): operational concepts

Jürgen Zanghellini (Invited speaker)

14 März 2023

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

An interactive workflow for single-cell multiplexed image analysis

Gabriel Braun (Vortragende*r), Martin Schaier (Autor*in), Anna Schöberl (Autor*in), Sarah Theiner (Autor*in), Christoph Bueschl (Autor*in), Jürgen Zanghellini (Autor*in) & Gunda Köllensperger (Autor*in)

29 Jan. 2023

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Analyzing Optimal and Non-Optimal Resource Allocations in Whole-Cell Models

Diana Szeliova (Vortragende*r), Müller Stefan (Autor*in) & Jürgen Zanghellini (Autor*in)

28 Sep. 2022

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

A human-in-the-loop workflow for single-cell multiplexed image analysis

Gabriel Braun (Keynote speaker), Martin Schaier (Autor*in), Anna Schöberl (Autor*in), Sarah Theiner (Autor*in), Christoph Bueschl (Autor*in), Jürgen Zanghellini (Autor*in) & Gunda Köllensperger (Autor*in)

19 Sep. 2022

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Implementation of a Genome-Scale Metabolic Model for Process Optimization of AAV-Production in HEK293 Cells

Leopold Zehetner (Vortragende*r), Diana Szeliova (Autor*in), B. Kraus (Autor*in), Jürgen Zanghellini (Autor*in) & Juan A. Hernandez Bort (Autor*in)

13 Juni 2022

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

If all you have is a hammer, everything looks like a nail: On the ubiquitous of elementary flux modes

Jürgen Zanghellini (Invited speaker)

23 Mai 2022

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Thermodynamic Genome-Scale Metabolic Modeling of Metallodrug Resistance in Colorectal Cancer

Jürgen Zanghellini (Invited speaker)

9 Dez. 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

If all you have is a hammer, everything looks like a nail: On the ubiquitous of elementary flux modes

Jürgen Zanghellini (Invited speaker)

3 Dez. 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Identification of linked metabolites allows a reliable and quantitative analysis of the finger sweat

Mathias Gotsmy (Vortragende*r), Julia Brunmair (Autor*in), Andrea Bileck (Autor*in), Astrid Slany (Autor*in), Samuel Matthias Meier-Menches (Autor*in), Christopher Gerner (Autor*in) & Jürgen Zanghellini (Autor*in)

23 Sep. 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

PeakBot: Machine learning based chromatographic peak picking

Christoph Bueschl (Vortragende*r), M. Doppler (Autor*in), Elisabeth Varga (Autor*in) & Jürgen Zanghellini (Autor*in)

7 Sep. 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Beyond metabolism

Jürgen Zanghellini (Invited speaker)

26 Aug. 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Identification of Metabolic Pairs Allow a Reliable and Quantitative Analysis of the Finger Sweat Metabolome

Mathias Gotsmy (Vortragende*r), Samuel Matthias Meier-Menches (Autor*in), Christopher Gerner (Autor*in), Jürgen Zanghellini (Autor*in), Julia Brunmair (Autor*in), Andrea Bileck (Autor*in) & Astrid Slany (Autor*in)

25 Juli 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Finger Sweat Analysis Enables Metabolic Biomonitoring in Humans

Julia Brunmair (Vortragende*r), Mathias Gotsmy (Autor*in), Andrea Bileck (Autor*in), Jürgen Zanghellini (Autor*in), Samuel Matthias Meier-Menches (Autor*in) & Christopher Gerner (Autor*in)

22 Juni 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Numerical simulation of microbial processes

Jürgen Zanghellini (Invited speaker)

14 Apr. 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Improving Quantitative Genome-Scale Metabolic Modeling of CHO

Diana Széliová (Vortragende*r), David E. Ruckerbauer (Autor*in), Jerneja Štor (Autor*in), Dmytro Iurashev (Autor*in), Harald Schöny (Autor*in), Michael Hanscho (Autor*in), Stephan Hann (Autor*in), Gunda Köllensperger (Autor*in), Isabel Rocha (Autor*in), Nicole Borth (Autor*in) & Jürgen Zanghellini (Autor*in)

1 März 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Reliable Quantitative Finger Sweat Metabolome Analysis

Mathias Gotsmy (Vortragende*r), Julia Brunmair (Autor*in), Andrea Bileck (Autor*in), Astrid Slany (Autor*in), Samuel Matthias Meier-Menches (Autor*in), Christopher Gerner (Autor*in) & Jürgen Zanghellini (Autor*in)

23 Feb. 2021

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Vom Nutzen und Nachteil von Netzwerken für das Leben

Jürgen Zanghellini (Invited speaker)

9 Okt. 2020

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Die Vermessung von CHO: Requirements for accurate FBA predictions

Jürgen Zanghellini (Invited speaker)

15 Juli 2020

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Cellular robustness is not a byproduct of environmental flexibility

Jürgen Zanghellini (Vortragende*r), Julian Julian Libiseller-Egger (Autor*in), Benjamin L. Coltman (Autor*in) & Matthias P. Gerstl (Autor*in)

13 Juli 2020

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Maintenance energy is essential for accurate predictions of intracellular fluxes in CHO

Diana Széliová (Vortragende*r), David E. Ruckerbauer (Autor*in), Jerneja Štor (Autor*in), Isabella Thiel (Autor*in), Isabel Rocha (Autor*in), Nicole Borth (Autor*in) & Jürgen Zanghellini (Autor*in)

13 Juli 2020

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Predictive modelling of CHO requires high precision data

Jürgen Zanghellini (Invited speaker)

3 Juli 2020

Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science

Institut für Analytische Chemie

Sensengasse 8
1090 Wien

T: +43-1-4277-52306

juergen.zanghellini@univie.ac.at