Rebecka Jörnsten
Rebecka Jörnsten är professor i matematisk statistik. Hennes forskningsintressen inkluderar modellval, klustring och system biologi. Hon är aktiv i flera projekt med forskare i andra discipliner. Tillsammans med Sven Nelander, SciLife, Uppsala Universitet, utvecklar hon storskaliga nätverksmodeller för cancer. Hon arbetar också med grupper på Sahlgrenska, Centre for brain repair, i studier om hur musik kan användas i rehabilitering.
För mer information, besök den personliga hemsidan http://www.math.chalmers.se/~jornsten
![Rebecka Jörnsten from chalmers.se Image of Rebecka Jörnsten](https://chalmers.se/_next/image/?url=https%3A%2F%2Fcms.www.chalmers.se%2FMedia%2Fugsm4mos%2Fjornsten.jpg%3Fwidth%3D600%26height%3D600%26v%3D1d95dd1e85b0ed0%26quality%3D60%26format%3Dwebp&w=640&q=90)
Visar 38 publikationer
GLIOBLASTOMA GROWTH IS SHAPED BY INVASION ROUTE-SPECIFIC FUNCTIONAL SIGNATURES
Flexible, non-parametric modeling using regularized neural networks
On the Interpretability of Regularisation for Neural Networks Through Model Gradient Similarity
Non-linear, sparse dimensionality reduction via path lasso penalized autoencoders
Modeling glioblastoma heterogeneity as a dynamic network of cell states
DSAVE: Detection of misclassified cells in single-cell RNA-Seq data
Digital twins to personalize medicine
Integrative discovery of treatments for high-risk neuroblastoma
Sources of variation in cell-type RNA-Seq profiles
TargetTranslator: Big data identifies non-canonical targets for high risk neuroblastoma
LASSIM-A network inference toolbox for genome-wide mechanistic modeling
Integrative Modeling Reveals Annexin A2-mediated Epigenetic Control of Mesenchymal Glioblastoma
The cancer genome atlas pan-cancer analysis project
Music structure determines heart rate variability of singers
Chronological Changes in MicroRNA Expression in the Developing Human Brain
Searching for Synergies: Matrix Algebraic Approaches for Efficient Pair Screening
Erratum: Music structure determines heart rate variability of singers.
Transcriptional and metabolic data integration and modeling for identification of active pathways
System-scale network modeling of cancer using EPoC
A 6-gene signature identifies four molecular subgroups of neuroblastoma
Network modeling of the transcriptional effects of copy number aberrations in glioblastoma
Ladda ner publikationslistor
Du kan ladda ner denna lista till din dator.
Filtrera och ladda ner publikationslista
Som inloggad användare hittar du ytterligare funktioner i MyResearch.
Du kan även exportera direkt till Zotero eller Mendeley genom webbläsarplugins. Dessa hittar du här:
Zotero Connector
Mendeley Web Importer
Tjänsten SwePub erbjuder uttag av Researchs listor i andra format, till exempel kan du få uttag av publikationer enligt Harvard och Oxford i .RIS, BibTex och RefWorks-format.
Visar 6 forskningsprojekt
FEAT: Fordonshantering för effektiva och hållbara elekriska mikromobilitetssystem
Robustly and Optimally Controlled Training Of neural Networks II (OCTON II)
Robustly and Optimally Controlled Training Of neural Networks I (OCTON I)
Stochastics for big data and big systems - bridging local and global