Piotr Jaroslaw Chmura
Videnskabelig programmør
Brunak Group
Blegdamsvej 3, 2200 København N., 06 Bygning 6, Bygning: 06-2-21
- 2023
- Udgivet
A deep learning algorithm to predict risk of pancreatic cancer from disease trajectories
Placido, D., Yuan, B., Hjaltelin, J. X., Zheng, C., Haue, A. D., Chmura, P. J., Yuan, C., Kim, J., Umeton, R., Antell, G., Chowdhury, A., Franz, A., Brais, L., Andrews, E., Marks, D. S., Regev, A., Ayandeh, S., Brophy, M. T., Do, N. V., Kraft, P. & 5 flere, , 2023, I: Nature Medicine. 29, s. 1113-1122Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
DanMAC5: a browser of aggregated sequence variants from 8,671 whole genome sequenced Danish individuals
Banasik, K., Møller, P. L., Techlo, T. R., Holm, P. C., Walters, G. B., Ingason, A., Rosengren, A., Rohde, P. D., Kogelman, L. J. A., Westergaard, D., Siggaard, T., Chmura, P. J., Chalmer, M. A., Magnússon, Ó., Þórisson, G., Stefánsson, H., Guðbjartsson, D. F., Stefánsson, K., Olesen, J., Winther, S. & 5 flere, , 2023, I: BMC Genomic Data. 24, 1, 4 s., 30.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Kommentar/debat › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Discovery of drug-omics associations in type 2 diabetes with generative deep-learning models: [with Author Correction]
Allesøe, R. L., Lundgaard, A. T., Hernández Medina, R., Aguayo-Orozco, A., Johansen, J., Nissen, J. N., Brorsson, C., Mazzoni, G., Niu, L., Biel, J. H., Brasas, V., Webel, H., Benros, M. E., Pedersen, A. G., Chmura, P. J., Jacobsen, U. P., Mari, A., Koivula, R., Mahajan, A., Vinuela, A. & 31 flere, , 2023, I: Nature Biotechnology. 41, 3, s. 399–408 18 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Gene expression signature predicts rate of type 1 diabetes progression
Suomi, T., Starskaia, I., Kalim, U. U., Rasool, O., Jaakkola, M. K., Grönroos, T., Välikangas, T., Brorsson, C., Mazzoni, G., Bruggraber, S., Overbergh, L., Dunger, D., Peakman, M., Chmura, P., Brunak, S., Schulte, A. M., Mathieu, C., Knip, M., Lahesmaa, R., Elo, L. L. & 4 flere, , 2023, I: EBioMedicine. 92, 18 s., 104625.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Targeted serum proteomics of longitudinal samples from newly diagnosed youth with type 1 diabetes distinguishes markers of disease and C-peptide trajectory
Moulder, R., Välikangas, T., Hirvonen, M. K., Suomi, T., Brorsson, C. A., Lietzén, N., Bruggraber, S. F. A., Overbergh, L., Dunger, D. B., Peakman, M., Chmura, Piotr Jaroslaw, Brunak, Søren, Schulte, A. M., Mathieu, C., Knip, M., Elo, L. L., Lahesmaa, R. & on behalf of the INNODIA consortium, O. B. O. T. I. C., 2023, I: Diabetologia. 66, s. 1983-1996Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
ID: 233701104
Flest downloads
-
235
downloads
Survival prediction in intensive-care units based on aggregation of long-term disease history and acute physiology: a retrospective study of the Danish National Patient Registry and electronic patient records
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
144
downloads
The bio.tools registry of software tools and data resources for the life sciences
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Letter › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
79
downloads
Dynamic and explainable machine learning prediction of mortality in patients in the intensive care unit: a retrospective study of high-frequency data in electronic patient records
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet