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  1. Buch ; Online: Efficacy, Safety, and Immunogenicity of Vaccines against Viruses: From Network Medicine to Clinical Experimentation

    Guzzi, Pietro Hiram / Milano, Marianna / Das, Jayanta Kumar

    2023  

    Schlagwörter Research & information: general ; Biology, life sciences ; Biochemistry ; monkeypox ; mpox ; MPXV ; universal vaccine ; multi-epitope mRNA vaccine ; immunoinformatics ; influenza ; H3N2 ; antigenic distance ; hemagglutinin ; attribute network embedding ; herpes simplex virus ; HSV-2 ; vaccine ; costimulation ; genital ; antibodies ; T cells ; MDV ; chickens ; Th17 cells ; IL-17A ; interferon-gamma and adaptive immunity ; adenoviral vector ; cell fusion ; human endogenous retrovirus type W (HERV-W) ; R-peptide ; Syncytin-1 ; HIV ; PLWH ; ART ; vaccination ; immune responses ; CD4 ; COVID-19 ; HPV ; respiratory syncytial virus ; RSV ; mucosal vaccine ; inactivated vaccine ; low-energy electron irradiation ; LEEI ; PC formulation ; PCLS ; binding antibody assay ; immune correlates of protection ; modified treatment policy ; neutralizing antibody assay ; principal stratification ; principal surrogate ; SARS-CoV-2 ; stochastic intervention ; stochastic interventional vaccine efficacy ; peste des petits ruminants ; ewes ; lambs ; passive immunity ; quadrivalent adjuvanted influenza vaccines ; toll-like receptors ; CVID ; azoximer bromide
    Sprache Englisch
    Umfang 1 electronic resource (204 pages)
    Verlag MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute
    Erscheinungsort Basel
    Dokumenttyp Buch ; Online
    Anmerkung English
    HBZ-ID HT030645798
    ISBN 9783036592329 ; 3036592326
    Datenquelle ZB MED Katalog Medizin, Gesundheit, Ernährung, Umwelt, Agrar

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  2. Buch ; Online ; E-Book: Biological network analysis

    Guzzi, Pietro Hiram / Roy, Swarup

    trends, approaches, graph theory, and algorithms

    2020  

    Verfasserangabe Pietro Hiram Guzzi, Swarup Roy
    Schlagwörter Electronic books
    Sprache Englisch
    Umfang 1 Online-Ressource (xix, 189 Seiten), Illustrationen, Diagramme
    Verlag Elsevier
    Erscheinungsort Amsterdam
    Erscheinungsland Niederlande
    Dokumenttyp Buch ; Online ; E-Book
    Bemerkung Zugriff für angemeldete ZB MED-Nutzerinnen und -Nutzer
    HBZ-ID HT020537530
    ISBN 978-0-12-819351-8 ; 9780128193501 ; 0-12-819351-4 ; 0128193506
    Datenquelle ZB MED Katalog Medizin, Gesundheit, Ernährung, Umwelt, Agrar

    Volltext online

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  3. Buch: Microarray data analysis

    Guzzi, Pietro Hiram

    methods and applications

    (Methods in molecular biology ; 1375 ; Springer protocols)

    2016  

    Verfasserangabe edited by Pietro Hiram Guzzi
    Serientitel Methods in molecular biology ; 1375
    Springer protocols
    Überordnung
    Schlagwörter Non-coding RNA.
    Thema/Rubrik (Code) 572.88
    Sprache Englisch
    Umfang xi, 226 Seiten, Illustrationen, Diagramme, 26 cm
    Ausgabenhinweis Second edition
    Verlag Humana Press
    Erscheinungsort New York
    Erscheinungsland Vereinigte Staaten
    Dokumenttyp Buch
    HBZ-ID HT018909548
    ISBN 978-1-4939-3172-9 ; 978-1-4939-3173-6 ; 1-4939-3172-5 ; 1-4939-3173-3
    Datenquelle Katalog ZB MED Medizin, Gesundheit

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    Verfügbar in ZB MED Köln/Königswinter

    SignaturLeihstatusStandort
    Zs A 7042 -1375- verfügbar in Königswinter Königswinter

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  4. Artikel ; Online: Editorial: Graph representation learning in biological network.

    Roy, Swarup / Guzzi, Pietro Hiram / Kalita, Jugal

    Frontiers in bioinformatics

    2023  Band 3, Seite(n) 1222711

    Sprache Englisch
    Erscheinungsdatum 2023-06-09
    Erscheinungsland Switzerland
    Dokumenttyp Editorial
    ISSN 2673-7647
    ISSN (online) 2673-7647
    DOI 10.3389/fbinf.2023.1222711
    Datenquelle MEDical Literature Analysis and Retrieval System OnLINE

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  5. Artikel ; Online: Leveraging graph neural networks for supporting automatic triage of patients.

    Defilippo, Annamaria / Veltri, Pierangelo / Lió, Pietro / Guzzi, Pietro Hiram

    Scientific reports

    2024  Band 14, Heft 1, Seite(n) 12548

    Abstract: Patient triage is crucial in emergency departments, ensuring timely and appropriate care based on correctly evaluating the emergency grade of patient conditions. Triage methods are generally performed by human operator based on her own experience and ... ...

    Abstract Patient triage is crucial in emergency departments, ensuring timely and appropriate care based on correctly evaluating the emergency grade of patient conditions. Triage methods are generally performed by human operator based on her own experience and information that are gathered from the patient management process. Thus, it is a process that can generate errors in emergency-level associations. Recently, Traditional triage methods heavily rely on human decisions, which can be subjective and prone to errors. A growing interest has recently been focused on leveraging artificial intelligence (AI) to develop algorithms to maximize information gathering and minimize errors in patient triage processing. We define and implement an AI-based module to manage patients' emergency code assignments in emergency departments. It uses historical data from the emergency department to train the medical decision-making process. Data containing relevant patient information, such as vital signs, symptoms, and medical history, accurately classify patients into triage categories. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm achieved high accuracy outperforming traditional triage methods. By using the proposed method, we claim that healthcare professionals can predict severity index to guide patient management processing and resource allocation.
    Mesh-Begriff(e) Triage/methods ; Humans ; Neural Networks, Computer ; Algorithms ; Emergency Service, Hospital ; Artificial Intelligence ; Clinical Decision-Making/methods
    Sprache Englisch
    Erscheinungsdatum 2024-05-31
    Erscheinungsland England
    Dokumenttyp Journal Article
    ZDB-ID 2615211-3
    ISSN 2045-2322 ; 2045-2322
    ISSN (online) 2045-2322
    ISSN 2045-2322
    DOI 10.1038/s41598-024-63376-2
    Datenquelle MEDical Literature Analysis and Retrieval System OnLINE

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  6. Artikel ; Online: Editorial

    Swarup Roy / Pietro Hiram Guzzi / Jugal Kalita

    Frontiers in Bioinformatics, Vol

    Graph representation learning in biological network

    2023  Band 3

    Schlagwörter graph ; representation learning ; embedding ; complex network ; regulatory network ; protein network ; Computer applications to medicine. Medical informatics ; R858-859.7
    Sprache Englisch
    Erscheinungsdatum 2023-06-01T00:00:00Z
    Verlag Frontiers Media S.A.
    Dokumenttyp Artikel ; Online
    Datenquelle BASE - Bielefeld Academic Search Engine (Lebenswissenschaftliche Auswahl)

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  7. Artikel ; Online: Disease spreading modeling and analysis: a survey.

    Hiram Guzzi, Pietro / Petrizzelli, Francesco / Mazza, Tommaso

    Briefings in bioinformatics

    2022  Band 23, Heft 4

    Abstract: Motivation: The control of the diffusion of diseases is a critical subject of a broad research area, which involves both clinical and political aspects. It makes wide use of computational tools, such as ordinary differential equations, stochastic ... ...

    Abstract Motivation: The control of the diffusion of diseases is a critical subject of a broad research area, which involves both clinical and political aspects. It makes wide use of computational tools, such as ordinary differential equations, stochastic simulation frameworks and graph theory, and interaction data, from molecular to social granularity levels, to model the ways diseases arise and spread. The coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a perfect testbench example to show how these models may help avoid severe lockdown by suggesting, for instance, the best strategies of vaccine prioritization.
    Results: Here, we focus on and discuss some graph-based epidemiological models and show how their use may significantly improve the disease spreading control. We offer some examples related to the recent COVID-19 pandemic and discuss how to generalize them to other diseases.
    Mesh-Begriff(e) COVID-19/epidemiology ; Communicable Disease Control ; Computer Simulation ; Humans ; Pandemics ; Surveys and Questionnaires
    Sprache Englisch
    Erscheinungsdatum 2022-06-13
    Erscheinungsland England
    Dokumenttyp Journal Article ; Research Support, Non-U.S. Gov't
    ZDB-ID 2068142-2
    ISSN 1477-4054 ; 1467-5463
    ISSN (online) 1477-4054
    ISSN 1467-5463
    DOI 10.1093/bib/bbac230
    Datenquelle MEDical Literature Analysis and Retrieval System OnLINE

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    Verfügbar in ZB MED Köln/Königswinter

    Zs.A 6262: Hefte anzeigen Standort:
    Je nach Verfügbarkeit (siehe Angabe bei Bestand)
    bis Jg. 2021: Bestellungen von Artikeln über das Online-Bestellformular
    ab Jg. 2022: Lesesaal (EG)

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  8. Artikel: Aligning Cross-Species Interactomes for Studying Complex and Chronic Diseases.

    Milano, Marianna / Cinaglia, Pietro / Guzzi, Pietro Hiram / Cannataro, Mario

    Life (Basel, Switzerland)

    2023  Band 13, Heft 7

    Abstract: Neurodegenerative diseases (NDs) are a group of complex disorders characterized by the progressive degeneration and dysfunction of neurons in the central nervous system. NDs encompass many conditions, including Alzheimer's disease and Parkinson's disease. ...

    Abstract Neurodegenerative diseases (NDs) are a group of complex disorders characterized by the progressive degeneration and dysfunction of neurons in the central nervous system. NDs encompass many conditions, including Alzheimer's disease and Parkinson's disease. Alzheimer's disease (AD) is a complex disease affecting almost forty million people worldwide. AD is characterized by a progressive decline of cognitive functions related to the loss of connections between nerve cells caused by the prevalence of extracellular Aβ plaques and intracellular neurofibrillary tangles plaques. Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disorder that primarily affects the movement of an individual. The exact cause of Parkinson's disease is not fully understood, but it is believed to involve a combination of genetic and environmental factors. Some cases of PD are linked to mutations in the LRRK2, PARKIN and other genes, which are associated with familial forms of the disease. Different research studies have applied the Protein Protein Interaction (PPI) networks to understand different aspects of disease progression. For instance, Caenorhabditis elegans is widely used as a model organism for the study of AD due to roughly 38% of its genes having a
    Sprache Englisch
    Erscheinungsdatum 2023-07-06
    Erscheinungsland Switzerland
    Dokumenttyp Journal Article
    ZDB-ID 2662250-6
    ISSN 2075-1729
    ISSN 2075-1729
    DOI 10.3390/life13071520
    Datenquelle MEDical Literature Analysis and Retrieval System OnLINE

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  9. Buch ; Online: Using Network Embeddings for Improving Network Alignment

    Guzzi, Pietro Hiram

    2020  

    Abstract: Network (or Graph) Alignment Algorithms aims to reveal structural similarities among graphs. In particular Local Network Alignment Algorithms (LNAs) finds local regions of similarity among two or more networks. Such algorithms are in general based on a ... ...

    Abstract Network (or Graph) Alignment Algorithms aims to reveal structural similarities among graphs. In particular Local Network Alignment Algorithms (LNAs) finds local regions of similarity among two or more networks. Such algorithms are in general based on a set of seed nodes that are used to grow an alignment. Almost all LNAs algorithms use as seed nodes a set of vertices based on context information (e.g. a set of biologically related in biological network alignment) and this may cause a bias or a data-circularity problem. More recently, we demonstrated that the use of topological information in the choice of seed nodes may improve the quality of the alignments. We used some common approaches based on global alignment algorithms for capturing topological similarity among nodes. In parallel, it has been demonstrated that the use of network embedding methods (or representation learning), may capture the structural similarity among nodes better than other methods. Therefore we propose to use network embeddings to learn structural similarity among nodes and to use such similarity to improve LNA extendings our previous algorithms. We define a framework for LNA.
    Schlagwörter Computer Science - Social and Information Networks
    Erscheinungsdatum 2020-08-11
    Erscheinungsland us
    Dokumenttyp Buch ; Online
    Datenquelle BASE - Bielefeld Academic Search Engine (Lebenswissenschaftliche Auswahl)

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  10. Buch ; Online ; Dissertation / Habilitation: Pioneering network shape intelligence for protein-protein interaction prediction via Cannistraci-Hebb network automata theory

    Abdelhamid, Ilyes Verfasser] / [Schroeder, Michael [Gutachter] / Schroeder, Michael [Akademischer Betreuer] / Guzzi, Pietro Hiram [Gutachter]

    2024  

    Verfasserangabe Ilyes Abdelhamid ; Gutachter: Michael Schroeder, Pietro Hiram Guzzi ; Betreuer: Michael Schroeder
    Schlagwörter Biowissenschaften, Biologie ; Life Science, Biology
    Thema/Rubrik (Code) sg570
    Sprache Englisch
    Verlag Technische Universität Dresden
    Erscheinungsort Dresden
    Dokumenttyp Buch ; Online ; Dissertation / Habilitation
    Datenquelle Digitale Dissertationen im Internet

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