EN HU

Németh Ákos

Németh Ákos
Név: Németh Ákos

Teljes publikációs lista

2024
1.
Kovács, B., Németh, Á., Daróczy, B., Karányi, Z., Maroda, L., Diószegi, Á., Páll, D., Harangi, M.: A lipidanyagcsere eltéréseinek vizsgálata felnőtt hypertoniás betegek esetén adatbányászati módszerrel.
Hyperton. nephrol. 28 (1), 13-18, 2024.
2.
Németh, Á., Tóth, G., Fülöp, P., Paragh, G., Nádró, B., Karányi, Z., Paragh, G. J., Horváth, Z., Csernák, Z., Pintér, E., Sándor, D., Bagyó, G., Édes, I., Kappelmayer, J., Harangi, M., Daróczy, B.: Smart Medical Report SMR: efficient detection of common and rare diseases on common blood tests.
Front. Digit. Health. 6, 1-17, (cikkazonosító: 1505483), 2024.
Folyóirat-mutatók:
Q1 Biomedical Engineering (2023)
Q2 Computer Science Applications (2023)
Q2 Health Informatics (2023)
Q2 Medicine (miscellaneous) (2023)
2023
3.
Kovács, B., Németh, Á., Daróczy, B., Karányi, Z., Maroda, L., Diószegi, Á., Harangi, M., Páll, D.: Assessment of Hypertensive Patients' Complex Metabolic Status Using Data Mining Methods.
J. Cardiovasc. Dev. Dis. 10 (8), 1-14, (cikkazonosító: 345), 2023.
Folyóirat-mutatók:
Q2 Pharmacology (medical)
Q1 Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics (miscellaneous)
4.
Kovács, B., Németh, Á., Daróczy, B., Karányi, Z., Maroda, L., Diószegi, Á., Nádró, B., Szabó, T., Harangi, M., Páll, D.: Determining the prevalence of childhood hypertension and its concomitant metabolic abnormalities using data mining methods in the Northeastern region of Hungary.
Front. Cardiovasc. Med. 9, 1-10, (cikkazonosító: 1081986), 2023.
Folyóirat-mutatók:
Q2 Cardiology and Cardiovascular Medicine
5.
Sturm, Á., Sharma, H., Bodnár, F., Aslam, M., Kovács, T., Németh, Á., Hotzi, B., Billes, V., Sigmond, T., Tátrai, K., Egyed, B., Téglás-Huszár, B., Schlosser, G., Charmpilas, N., Ploumi, C., Perczel, A., Tavernarakis, N., Vellai, T.: N6-Methyladenine Progressively Accumulates in Mitochondrial DNA during Aging.
Int. J. Mol. Sci. 24 (19), 1-19, (cikkazonosító: 14858), 2023.
Folyóirat-mutatók:
Q2 Catalysis
Q1 Computer Science Applications
D1 Inorganic Chemistry
Q1 Medicine (miscellaneous)
Q2 Molecular Biology
D1 Organic Chemistry
Q1 Physical and Theoretical Chemistry
D1 Spectroscopy
6.
Alimohammadi, S., Pénzes, Z., Horváth, D., Gyetvai, Á., Bácsi, A., Kis, G., Németh, Á., Arany, J., Oláh, A., Lisztes, E., Tóth, I. B., Bíró, T., Szöllősi, A. G.: TRPV4 activation increases the expression of CD207 (Langerin) of monocyte-derived Langerhans cells, without affecting their maturation.
J. Invest. Dermatol. 143 (5), 801-811, 2023.
Folyóirat-mutatók:
Q1 Biochemistry
Q2 Cell Biology
D1 Dermatology
Q1 Molecular Biology
2022
7.
Németh, Á., Daróczy, B., Juhász, L., Fülöp, P., Harangi, M., Paragh, G.: Assessment of associations between serum lipoprotein (a) levels and atherosclerotic vascular diseases in Hungarian patients with familial hypercholesterolemia using data mining and machine learning.
Front. Genet. 13, 1-10, (cikkazonosító: 849197), 2022.
Folyóirat-mutatók:
Q2 Genetics
Q2 Genetics (clinical)
Q2 Molecular Medicine
8.
Paragh, G., Németh, Á., Harangi, M., Banach, M., Fülöp, P.: Causes, clinical findings and therapeutic options in chylomicronemia syndrome, a special form of hypertriglyceridemia.
Lipids Health Dis. 21 (1), 1-14, (cikkazonosító: 21), 2022.
Folyóirat-mutatók:
Q1 Biochemistry (medical)
Q1 Clinical Biochemistry
Q2 Endocrinology
Q1 Endocrinology, Diabetes and Metabolism
9.
Németh, Á., Harangi, M., Daróczy, B., Juhász, L., Paragh, G., Fülöp, P.: Identifying Patients with Familial Chylomicronemia Syndrome Using FCS Score-Based Data Mining Methods.
J Clin Med. 11, 1-14, 2022.
Folyóirat-mutatók:
Q1 Medicine (miscellaneous)
2018
10.
Paragh, G., Harangi, M., Karányi, Z., Daróczy, B., Németh, Á., Fülöp, P.: Identifying patients with familial hypercholesterolemia using data mining methods in the Northern Great Plain region of Hungary.
Atherosclerosis. 277, 262-266, 2018.
Folyóirat-mutatók:
Q1 Cardiology and Cardiovascular Medicine
DEENK Debreceni Egyetem
© 2012 Debreceni Egyetem