Translational SYStemics: Personalised Medicine at the Interface of Translational Research and Systems Medicine

Projektinformationen

TranSYS

ID Finanzhilfevereinbarung: 860895

DOI 10.3030/860895

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 19 August 2019

Startdatum 1 September 2019

Enddatum 30 Juni 2024

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten € 3 916 285,67

EU-Beitrag € 3 916 285,67

Koordiniert durch

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Belgium

Leistungen

Other (2)

TranSYS School 1

Lead overlooking Body Training Council Natasa Przulj Details Annex 1 Part B Table 22b

Doctoral Schools

ESRs enrolled in doctoral school programmes regulated by M12

Websites, patent fillings, videos etc. (2)

TranSYS intranet and extranet / SharePoint in place

Website for data sharing internal CO external PU Sharepoint for easy filling of reports and sharing documents within WGs within TranSYS Boards within TranSYS at large

TranSYS recruitment pages online with ESR vacancies posted (recruitment process+gender plan)

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (7)

Economic evaluation in psychiatric pharmacogenomics: a systematic review

Autoren: Kariofyllis Karamperis, Maria Koromina, Panagiotis Papantoniou, Maria Skokou, Filippos Kanellakis, Konstantinos Mitropoulos, Athanassios Vozikis, Daniel J. Müller, George P. Patrinos, Christina Mitropoulou
Veröffentlicht in: The Pharmacogenomics Journal, Ausgabe 21/4, 2021, Seite(n) 533-541, ISSN 1470-269X
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41397-021-00249-1

Guided extraction of genome-scale metabolic models for the integration and analysis of omics data

Autoren: Andrew Walakira, Damjana Rozman, Tadeja Režen, Miha Mraz, Miha Moškon
Veröffentlicht in: Computational and Structural Biotechnology Journal, Ausgabe 19, 2021, Seite(n) 3521-3530, ISSN 2001-0370
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.csbj.2021.06.009

Delineating significant genome-wide associations of variants with antipsychotic and antidepressant treatment response: implications for clinical pharmacogenomics

Autoren: Maria Koromina, Stefania Koutsilieri, George P. Patrinos
Veröffentlicht in: Human Genomics, Ausgabe 14/1, 2020, ISSN 1479-7364
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1186/s40246-019-0254-y

Integrative computational modeling to unravel novel potential biomarkers in hepatocellular carcinoma

Autoren: Andrew Walakira, Cene Skubic, Nejc Nadižar, Damjana Rozman, Tadeja Režen, Miha Mraz, Miha Moškon,
Veröffentlicht in: Computers in Biology and Medicine, 2023, ISSN 0010-4825
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.compbiomed.2023.106957

The AIMe registry for artificial intelligence in biomedical research.

Autoren: Julian Matschinske; Julian Matschinske; Nicolas Alcaraz; Arriel Benis; Martin Golebiewski; Dominik G. Grimm; Dominik G. Grimm; Lukas Heumos; Tim Kacprowski; Tim Kacprowski; Tim Kacprowski; Olga Lazareva; Markus List; Zakaria Louadi; Zakaria Louadi; Josch Konstantin Pauling; Nico Pfeifer; Richard Röttger; Veit Schwämmle; Gregor Sturm; Alberto Traverso; Kristel Van Steen; Kristel Van Steen; Martie
Veröffentlicht in: VOLUME=18;ISSUE=10;STARTPAGE=1128;ENDPAGE=1131;ISSN=1548-7091;TITLE=Nature Methods, Ausgabe 2, 2021, ISSN 1548-7091
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41592-021-01241-0

Detecting gene–gene interactions from GWAS using diffusion kernel principal components

Autoren: Andrew Walakira; Junior Ocira; Diane Duroux; Ramouna Fouladi; Miha Moškon; Damjana Rozman; Kristel Van Steen
Veröffentlicht in: BMC Bioinformatics 23, Ausgabe 1, 2022, Seite(n) Article number: 57 (2022), ISSN 1471-2105
Herausgeber: BioMed Central
DOI: 10.1186/s12859-022-04580-7

An overview of machine learning methods for monotherapy drug response prediction

Autoren: Farzaneh Firoozbakht, Behnam Yousefi, Benno Schwikowski
Veröffentlicht in: Briefings in Bioinformatics, 2021, ISSN 1467-5463
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.1093/bib/bbab408