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Guadalupe Gonzalez | PhD candidate | Imperial College London

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Guadalupe Gonzalez | PhD candidate | Imperial College London

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Description

Fourth-year PhD candidate at Imperial College London in the Department of Computing, advised by Michael Bronstein and Kirill Veselkov. Currently visiting PhD student at Harvard Medical School. Guadalupe Gonzalez.

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title Guadalupe Gonzalez | PhD candidate | Imperial College London
description Ph.D. candidate at ICL, visiting Ph.D. student at Harvard Medical School. Guadalupe Gonzalez.
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Niveaux de titre

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  • [H1] guadalupe gonzalez
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  • [H1] Senior ML Scientist II Prescient Design, Genentech
  • [H2] selected publications
  • [H2] On knowing a gene: A distributional hypothesis of gene function
  • [H2]         by Kwon, J. J., Pan, J., Gonzalez G., Hahn W. C., Zitnik M. In Cell Systems (2024)
  • [H2]  
  • [H2] Combinatorial prediction of therapeutic perturbations using causally-inspired neural networks
  • [H2]         by Gonzalez G., Herath I., Veselkov K., Bronstein M., Zitnik M. In biorxiv (2024)
  • [H2] ​
  • [H2] Towards Training GNNs using Explanation Directed Message Passing
  • [H2]         by Giunchiglia V., Varun Shukla C., Gonzalez G., Agarwal, C. In Learning on Graphs Conference (2022)
  • [H2] ​
  • [H2] Network machine learning maps phytochemically rich “Hyperfoods” to fight COVID-19
  • [H2] Phytochemically rich dietary components and the risk of colorectal cancer: A systematic review and meta-analysis of observational studies.
  • [H2] Predicting anticancer hyperfoods with graph convolutional networks
  • [H2] Graph Attentional Autoencoder for Anticancer Hyperfood Prediction
  • [H2] education
  • [H2] 2021 - 2023
  • [H2] Visiting PhD, Harvard Medical School, US
  • [H2] ​
  • [H2] 2018 - 2023
  • [H2] 2017 - 2018
  • [H2] 2013 - 2017
  • [H2] teaching
  • [H2] ​
  • [H2] Fall term 2021
  • [H2] Summer term 2021
  • [H2] Spring term 2020
  • [H2] Summer term 2019
  • [H2] co-supervision master's projects
  • [H2] 2021
  • [H2] 2020
  • [H2] outreach
  • [H2] LOGML - co-organizer
  • [H2] Imperial College London Women in Computing - co-president
  • [H6] Imperial College London
  • [H6] Non-profit organizations

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On knowing a gene: A distributional hypothesis of gene function Externe Passing Juice
Combinatorial prediction of therapeutic perturbations using causally-inspired neural networks Externe Passing Juice
Towards Training GNNs using Explanation Directed Message Passing Externe Passing Juice
Network machine learning maps phytochemically rich “Hyperfoods” to fight COVID-19 Externe Passing Juice
Phytochemically rich dietary components and the risk of colorectal cancer: A systematic review and meta-analysis of observational studies. Externe Passing Juice
Predicting anticancer hyperfoods with graph convolutional networks Externe Passing Juice
Graph Attentional Autoencoder for Anticancer Hyperfood Prediction Externe Passing Juice
In2Science Externe Passing Juice
CodeFirstGirls Externe Passing Juice
LOGML Externe Passing Juice
Imperial College London Women in Computing Externe Passing Juice

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learning machine veselkov college imperial graph drug gonzalez london cancer

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Mot-clef Contenu Titre Mots-clefs Description Niveaux de titre
learning 12
gonzalez 10
london 7
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