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1
Type 2 immune responses are associated with less severe COVID-19 in a hospitalized cohort

von Naresh Doni Jayavelu, PhD ; Jingjing Qi, MSc ; Carly E. Milliren, MPH ; et al.

Journal of Allergy and Clinical Immunology: Global, Vol 4, Iss 4, Pp 100515- (2025)

Schlagworte: Asthma; SARS-CoV-2; IMPACC; Immunologic diseases. Allergy; RC581-607
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2
Empiric azithromycin alters the upper respiratory microbiome and resistome without anti-inflammatory benefit in COVID-19

von Glascock, Abigail ; Maguire, Cole ; Phan, Hoang Van ; et al.

Nature Microbiology. 11(4):1100-1112
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3
Common mouse models of tauopathy reflect early but not late human disease

von Kathrin Wenger ; Arthur Viode ; Christoph N. Schlaffner ; et al.

Molecular Neurodegeneration, Vol 18, Iss 1, Pp 1-15 (2023)

Schlagworte: Alzheimer’s disease; Human Tau; Post-translational modifications; Protein aggregation; Tauopathy; Mouse model; Neurology. Diseases of the nervous system; RC346-429; Geriatrics; RC952-954.6
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4
Circulating endothelial signatures correlate with worse outcomes in COVID-19, respiratory failure and ARDS

von Costa Monteiro, Ana C. ; Pickering, Harry ; Sarma, Aartik ; et al.

Critical Care. 29(1)
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5
Host-microbe multiomic profiling identifies distinct COVID-19 immune dysregulation in solid organ transplant recipients

von Pickering, Harry ; Schaenman, Joanna ; Phan, Hoang Van ; et al.

Nature Communications. 16(1)
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6
Plasma Proteomic Analysis Distinguishes Severity Outcomes of Human Ebola Virus Disease

von Arthur Viodé ; Kinga K. Smolen ; Benoit Fatou ; et al.

mBio, Vol 13, Iss 3 (2022)

Schlagworte: Ebola virus disease; interferon; plasma proteome; mass spectrometry; Ebola virus; Microbiology; QR1-502
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7
Molecular features of human pathological tau distinguish tauopathy-associated dementias

von Kumar, Mukesh ; Schlaffner, Christoph N. ; Tang, Shaojun ; et al.

In Cell 5 February 2026 189(3):956-968
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8
A Parallelization Strategy for the Time Efficient Analysis of Thousands of LC/MS Runs in High-Performance Computing Environment

von van Zalm, Patrick ; Viodé, Arthur ; Smolen, Kinga ; et al.

Journal of Proteome Research. 21(11):2810-2814
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9
New Antibody-Free Mass Spectrometry-Based Quantification Reveals That C9ORF72 Long Protein Isoform Is Reduced in the Frontal Cortex of Hexanucleotide-Repeat Expansion Carriers

von Arthur Viodé ; Clémence Fournier ; Agnès Camuzat ; et al.

Frontiers in Neuroscience, Vol 12 (2018)

Schlagworte: frontotemporal dementia (FTD); frontotemporal lobar degeneration (FTLD); amyotrophic lateral sclerosis (ALS); C9ORF72; TDP-43; TDP43; Neurosciences. Biological psychiatry. Neuropsychiatry; RC321-571
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10
Quantitative profiling of posttranslational modifications of pathological tau via sarkosyl fractionation and mass spectrometry

von Wenger, Kathrin ; Viode, Arthur ; Kumar, Mukesh ; et al.

Nature Protocols: Recipes for Researchers. 19(4):1235-1251
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11
Using plasma proteomics to investigate viral infections of the central nervous system including patients with HIV-associated neurocognitive disorders

von Ahmed, Saima ; Viode, Arthur ; van Zalm, Patrick ; et al.

Journal of NeuroVirology. 28(3):341-354
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12
Tau molecular diversity contributes to clinical heterogeneity in Alzheimer’s disease

von Dujardin, Simon ; Commins, Caitlin ; Lathuiliere, Aurelien ; et al.

Nature Medicine. 26(8):1256-1263
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20
Author Correction: Tau molecular diversity contributes to clinical heterogeneity in Alzheimer’s disease

von Dujardin, Simon ; Commins, Caitlin ; Lathuiliere, Aurelien ; et al.

Nature Medicine. 27(2):356-356
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21
A simple, time- and cost-effective, high-throughput depletion strategy for deep plasma proteomics

von Viode, Arthur ; van Zalm, Patrick ; Smolen, Kinga K. ; et al.

Science Advances ; volume 9, issue 13 ; ISSN 2375-2548
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22
Longitudinal plasma proteomic analysis of 1,117 hospitalized COVID-19 patients identifies features associated with severity and outcomes

von Viode, Arthur ; Viode, Arthur

Schlagworte: Mass spectrometry; Proteomics
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23
Author Correction: Machine learning models predict long COVID outcomes based on baseline clinical and immunologic factors

von Doni Jayavelu, Naresh ; Samaha, Hady ; Wimalasena, Sonia Tandon ; et al.

Communications Medicine. 6(1)
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24
Machine learning models predict long COVID outcomes based on baseline clinical and immunologic factors

von Doni Jayavelu, Naresh ; Samaha, Hady ; Wimalasena, Sonia Tandon ; et al.

Communications Medicine. 6(1)
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