Li, J., Bosch, J. A., Rydin, A. O., Hourican, C., Koloi, A., Tassi, S., Mishra, P. P., Mishra, B. H., Kähönen, M., Lehtimäki, T., Raitakari, O. T., Laaksonen, R., Keltikangas-Järvinen, L., Juonala, M., & Quax, R. (2025). A multilayer network analysis of cardiovascular-depression comorbidity reveals symptom-specific molecular biomarkers. Psychological Medicine, 55, Article e316. https://doi.org/10.1017/S0033291725102109[details]
Hourican, C., Li, J., Mishra, P. P., Lehtimäki, T., Mishra, B. H., Kähönen, M., Raitakari, O. T., Laaksonen, R., Keltikangas-Järvinen, L., Juonala, M., & Quax, R. (2024). Efficient Search Algorithms for Identifying Synergistic Associations in High-Dimensional Datasets. Entropy, 26(11), Article 968. https://doi.org/10.3390/e26110968[details]
Koloi, A., Loukas, V. S., Hourican, C., Sakellarios, A. I., Quax, R., Mishra, P. P., Lehtimäki, T., Raitakari, O. T., Papaloukas, C., Bosch, J. A., März, W., & Fotiadis, D. I. (2024). Predicting early-stage coronary artery disease using machine learning and routine clinical biomarkers improved by augmented virtual data. European Heart Journal - Digital Health, 5(5), 542-550. https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztae049[details]
Hourican, C., Peeters, G., Melis, R. J. F., Wezeman, S. L., Gill, T. M., Olde Rikkert, M. G. M., & Quax, R. (2023). Understanding multimorbidity requires sign-disease networks and higher-order interactions, a perspective. Frontiers in Systems Biology, 3, Article 1155599. https://doi.org/10.3389/fsysb.2023.1155599[details]
De UvA gebruikt cookies voor het meten, optimaliseren en goed laten functioneren van de website. Ook worden er cookies geplaatst om inhoud van derden te kunnen tonen en voor marketingdoeleinden. Klik op ‘Accepteren’ om akkoord te gaan met het plaatsen van alle cookies. Of kies voor ‘Weigeren’ om alleen functionele en analytische cookies te accepteren. Je kunt je voorkeur op ieder moment wijzigen door op de link ‘Cookie instellingen’ te klikken die je onderaan iedere pagina vindt. Lees ook het UvA Privacy statement.