Leo Lahti
Professor
leo.lahti@utu.fi +358 29 450 2390 +358 50 436 4626 Vesilinnantie 5 Turku Työhuone: 452E ORCID-tunniste: https://orcid.org/0000-0001-5537-637X |
Data science; AI; Machine Learning; Applied statistics; Statistical programming; Probabilistic models; Complex natural and social systems; Microbial ecology; Computational humanities; Open knowledge
Leo Lahti is professor in Data Science in University of Turku, Finland. His research team focuses on computational analysis and modeling of complex natural and social systems. Lahti obtained doctoral degree (DSc) from Aalto University in Finland (2010), developing probabilistic machine learning methods for high-throughput life science data integration. This was followed by subsequent postdoctoral research at EBI/Hinxton (UK), Wageningen University (NL), and VIB/KU Leuven (BE). Lahti has coordinated international networks in data science methods and applications and organizes international data science training events on a regular basis. He is vice chair for the national coordination on open science Finland, executive committee member for the International Science Council Committee on Data (2023-2025), member of the global Bioconductor Community Advisory Board, and founder of the open science work group of Open Knowledge Finland ry. For more information, see the research homepage iki.fi/Leo.Lahti
Computational scientist focusing on change in complex natural and social systems, and how they can be understood through a computational lens.
Computational and data science, statistical and probabilistic programming, machine learning, AI, applied statistics, ecological models, open science
- Infant gut microbiota and negative and fear reactivity (2024)
- Development and Psychopathology
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Integration of polygenic and gut metagenomic risk prediction for common diseases (2024)
- Nature Aging
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Microbiome confounders and quantitative profiling challenge predicted microbial targets in colorectal cancer development (2024)
- Nature Medicine
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Multikingdom oral microbiome interactions in early-onset cryptogenic ischemic stroke (2024)
- ISME Communications
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Print culture and economic constraints : A quantitative analysis of book prices in eighteenth-century Britain (2024)
- Explorations in Economic History
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Regular Exercise Training Induces More Changes on Intestinal Glucose Uptake from Blood and Microbiota Composition in Leaner Compared to Heavier Individuals in Monozygotic Twins Discordant for BMI (2024)
- Nutrients
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Role of Gut Microbiota in Statin-Associated New-Onset Diabetes—a Cross-Sectional and Prospective Analysis of the FINRISK 2002 Cohort (2024)
- Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Shotgun metagenomic analysis of the oral microbiome in gingivitis: a nested case-control study (2024)
- Journal of Oral Microbiology
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Aberrations in the early pregnancy serum metabolic profile in women with prediabetes at two years postpartum (2023)
- Metabolomics
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Advancing microbiome research with machine learning: key findings from the ML4Microbiome COST action (2023)
- Frontiers in microbiology
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - A toolbox of machine learning software to support microbiome analysis (2023)
- Frontiers in microbiology
(A2 Vertaisarvioitu katsausartikkeli tieteellisessä lehdessä) - Author Correction: Greengenes2 unifies microbial data in a single reference tree (Nature Biotechnology, (2023), 10.1038/s41587-023-01845-1) (2023)
- Nature Biotechnology
(O2 Muu julkaisu ) - Dealing with dimensionality: the application of machine learning to multi-omics data (2023)
- Bioinformatics
(A2 Vertaisarvioitu katsausartikkeli tieteellisessä lehdessä) - Ebola epidemic model with dynamic population and memory (2023)
- Chaos, Solitons and Fractals
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Gut microbiome and atrial fibrillation: results from a large population-based study (2023)
- EBioMedicine
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Gut microbiota composition and function in pregnancy as determinants of prediabetes at two-year postpartum (2023)
- Acta Diabetologica
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Impacts of maternal microbiota and microbial metabolites on fetal intestine, brain, and placenta (2023)
- BMC Biology
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Machine learning approaches in microbiome research: challenges and best practices (2023)
- Frontiers in microbiology
(A2 Vertaisarvioitu katsausartikkeli tieteellisessä lehdessä) - Maternal microbiota communicates with the fetus through microbiota-derived extracellular vesicles (2023)
- Microbiome
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - miaSim: an R/Bioconductor package to easily simulate microbial community dynamics (2023)
- Methods in Ecology and Evolution
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )



