Veri̇ madenci̇li̇ği̇ tekni̇kleri̇ i̇le organ nakli̇ i̇çi̇n uygun donör oranının hesaplanması
Calculation suitable donor rate for organ transplantation with data mining techniques
- Tez No: 395772
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NURSAL ARICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Tıbbi Biyoloji, Biostatistics, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Tezin amacı Human Leukocyte Antigen (HLA) antikor pozitifliği olan bir organ nakli hastası için Türk toplumundaki muhtemel uygun donör oranının hesaplanmasını sağlayan uygulama geliştirmektir. Bu uygulamada, birbiriyle akrabalık bağı bulunmayan 1192 sağlıklı bireyin 5 lokusa ait HLA doku tipi verileri ile HLA antikoru pozitif hastalar için Calculated PRA (CPRA) değeri hesaplanmıştır. Kullanılan veriler Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Dışkapı Eğitim Araştırma Hastanesi Doku Tiplendirme Laboratuvarından elde edilmiştir. Organ nakli ihtiyacı olan bir hastanın, insan lökosit antijenlerine (HLA) karşı antikorunun olup olmadığı ve ne kadar pozitifliğinin olduğu Panel Reaktif Antikor (PRA) yöntemi ile belirlenmektedir. PRA panelinde kullanılan antijen oranları toplumdan topluma farklılık göstermektedir. Ülkemiz için özel olarak hazırlanmış PRA paneli olmadığından, Türk toplumuna yakın olduğu düşünülen Avrupa toplumu için hazırlanan paneller kullanılmaktadır. Bu durumda hasta organ bekleme listesine alındığında tam anlamıyla doğru PRA pozitifliği yansıtmadığından hasta seçiminde yanlış yorumlara yol açmaktadır. Çalışmada, Türk toplumundaki allel ve haplotip frekansları hesaplanmış ve bu frekans değerleri kullanılarak CPRA değeri hesaplaması yapan uygulama geliştirilmiştir. Elde edilen verilerden, Arlequin 3.5.1.3 uygulamasının script olarak çalıştırılabilen arlecore versiyonunda EM algoritması ile allel ve haplotip frekansları hesaplaması yapılmıştır. Elde edilen frekans değerleri kullanılarak da CPRA hesabı yapan bir masaüstü ve bir de web uygulaması geliştirilmiştir. Uygulamalar Microsoft Visual Studio 2010 program geliştirme ortamında, C# programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Veriler analiz edildiğinde, toplumumuzda 19 HLA-A, 29 HLA-B, 13 HLA-C, 13 HLA-DRB1 ve 5 HLA-DQ allel türünün bulunduğu görülmüştür. 5 lokus haplotip için ise 270 farklı haplotip görülmüştür. Hesaplama sonucunda elde edilen allel frekanslarının, 3 Avrupa ülkesinin (Almanya, İtalya ve Fransa) frekans değerleri ile karşılaştırması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of the thesis is to develop an application which is providing the calculation of the probable suitable donor rates in Turkish society for a transplant patient who has Human Leukocyte Antigen (HLA) antibody positivity. In this application, Calculated PRA (CPRA) values are data for patients who have positive HLA antibody, with HLA tissue type of information belonging to 5 locus of 1192 healthy individuals without relationship with each other. The data used are obtained from Yıldırım Beyazıt University Dışkapı Training and Research Hospital Tissue Typing Laboratory. A patient waiting for organ transplant has anti-HLA antibody or not and how much of its positivity is determined by the method of Panel Reaktif Antikor (PRA). Ratio of antigen used in PRA panel varies from society to society. As there is no PRA panel specifically designed for our country, panels prepared for the European society, considered to be close to the Turkish community, are used. In this case, when the patient is put in the waiting list for organ, as it doesn't reflect the correct PRA positivity literally, it leads to misinterpretations in patient selection. In this study, allele and haplotype frequencies have been calculated for Turkish society and an application that makes CPRA value has been developed by using these frequency values. From the obtained data, allele and haplotype frequencies have been calculated with EM algorithm in arlecore which can be operated as a script version of Arlequin 3.5.1.3. Also using the obtained frequency values, a desktop and a web application which make CPRA calculation have been developed. Applications have been developed by using C# programming language in Microsoft Visual Studio 2010 programme. When this data has been analyzed, it has been realised that there are 19 HLA-A, 29 HLA-B, 13 HLA-C, 13 HLA-DRB1 and 5 HLA-DQ allelle types in our society. It has been also realised 270 different haplotypes for 5 locus haplotype. Allele frequencies obtained from the calculation results, have been compared with the frequency of the 3 European countries (Germany, Italy and France).
Benzer Tezler
- COVID-19'un kalp krizi riski üzerindeki etkisinin makine öğrenme teknikleri ile araştırılması
Investigation of the effect of COVID-19 on heart attack risk using machine learning techniques
FUNDA SOYDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSİN NAMLI
DOÇ. DR. CANER ERDEN
- Veri ve metin madenciliği ile hava yolu işletmelerinin sosyal medya yorum ve skorlarının değerlendirilmesi
Evaluation on social media comments and scores of airline companies by using data and text mining
İBRAHİM BUDAK
- Sağlık verilerinde veri madenciliği teknikleri ile sağkalımı etkileyen faktörlerin seçimi, performanslarının değerlendirilmesi
Selection of factors affecting survival and performance evaluation with data mining techniques in health data
BÜŞRA ECEM GÜNAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyoistatistikEge ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SONER DUMAN
- Evaluating the successfulness of startup businesses by data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri ile girişim şirketlerinin başarısının değerlendirilmesi
FARID BAGHERI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA EREN AKYOL
- Veri madenciliği teknikleri ile bilgisayar ağlarında anomali tespiti
Anomaly detection in computer networks with data mining
İDRİS BUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHA ŞEN