W. Lesiński, K. Mnich, W.R. Rudnicki. Prediction of alternative Drug Induced Liver Injury classifications using molecular descriptors, gene expression perturbation, and toxicology reportsFrontiers in Genetics 12:661075 (2021), DOI: 10.3389/fgene.2021.661075 (100 pkt. MNiSzW) Motivation: Drug-induced liver injury (DILI) is one of the primary problems in drug development. Early prediction of DILI, based on the chemical properties of substances and experiments performed on cell lines, would bring a significant reduction in the…
Our new conference paper is out!
K. Mnich, A. Polewko-Klim, A. Kitlas Golińska, W. Lesiński and W. R. Rudnicki, “Super Learning with Repeated Cross Validation,” 2020 International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), Sorrento, Italy, 2020, pp. 629-635, doi: 10.1109/ICDMW51313.2020.00089. Super learner algorithm was created to combine results of multiple base learners with the use of cross validation. However, in many cases it does not outperform significantly a simple average of the base results. We propose…
New paper in Journal of Medical Systems!
A. Polewko-Klim, K. Mnich, W.R. Rudnicki. Robust Data Integration Method for Classification of Biomedical Data. Journal of Medical Systems 45(4):45 (2021), DOI: 10.1007/s10916-021-01718-7 (100 pkt. MNiSzW) Wczesna diagnoza jest kluczowa dla wyboru i zwiekszenia skuteczność leczenia nowotworów. W niniejszej pracy, wykorzystując szereg zaawansowanych metod uczenia maszynowego, przedstawiliśmy i porównaliśmy różne modele predykcyjne, w tym model hybrydowy, których celem jest określanie klinicznego punktu końcowego pacjenta (KPKP) na podstawie danych klinicznich i…
New paper in Biology Direct!
W. Lesiński, K. Mnich, A. Kitlas Golińska, W.R. Rudnicki. Integration of human cell lines gene expression and chemical properties of drugs for Drug Induced Liver Injury prediction. Biology Direct 16:2 (2021). DOI: 0.1186/s13062-020-00286-z (100 pkt. MNiSzW) Motivation Drug-induced liver injury (DILI) is one of the primary problems in drug development. Early prediction of DILI can bring a significant reduction in the cost of clinical trials. In this work we examined…
Our new paper is out!
A. Polewko-Klim, W. Lesiński, A. Kitlas Golińska, K. Mnich, M. Siwek, W. R. Rudnicki. Sensitivity analysis based on the Random Forest machine learning algorithm identifies candidate genes for regulation of innate and adaptive immune response of chicken. Poultry Science 99 (2020), 12, 6341-6354. DOI: 10.1016/j.psj.2020.08.059 (140 pkt. MNiSzW) Spożywanie zdrowej żywności m.in. produktów drobiarskich ma wielkie znaczenie dla zdrowia ludzi. Zwalczanie chorób drobiu to jeden z największych problemów jego producentów….