Gaz kromatografisi kütle spektroskopisi verilerinden soluk havasındaki hedeflenmemiş uçucu organik biyobelirteçlerin tanımlanması
Identification of untargeted volatile organic biomarkers in exhaled breath from gas chromatography mass spectroscopy data
- Tez No: 710710
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT PELİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Göğüs Hastalıkları, Kimya, Biostatistics, Chest Diseases, Chemistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Analitik Kimya Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Ekshale soluk havasında uçucu organik bileşiklerin (VOC'ler) izlenmesi, son yıllarda akciğer kanseri (LC) teşhisi için kullanılmıştır. Bu tez, LC teşhisi için ekshale soluk havasındaki uçucu organik bileşiklerinin parmak izinin çıkarıldığı yeni bir strateji tanımlamaktadır. Bu çalışmaya, 70 LC'li ve 96 sağlıklı kontrol dahil edilmiştir. Taze ekshale nefes örnekleri, VOC'lerin tespiti için dinamik koşullar altında laboratuvar yapımı katı fazla mikroekstraksiyon (SPME) fiberi ile örneklendi. Örnekleme işleminden sonra, fiber üzerinde adsorbe edilen VOC'ler, 13-94 m/z (kütle/yük) aralığında seçilmiş iyon izleme (SIM) modu kullanılarak gaz kromatografisi-kütle spektrometrisi (GC-MS) ile analiz edildi. Her hastanın VOC analizi sadece bir kez gerçekleştirildi. Her bir SIM kromatogramının ilgili m/z oranı için LC hastalarının sonuçları, 96 sağlıklı kontrolün sonuçlarıyla karşılaştırıldı. Her bir m/z değeri için elde edilen alan değerleri LC ile ilişkili olan VOC biyobelirteçlerinin belirlenmesi için kullanıldı. Her bir VOC'nin sağlıklı ve LC bireylerini etiketlemede bir biyobelirteç olarak performansı, makine öğrenme algoritmaları kullanılarak gerçekleştirildi. En iyi tahmin performansı LightGBM algoritması ile elde edilmiş olup, son modelin doğruluk, AUC, F Skor değerleri sırasıyla 0.818, 0.816 ve 0.817 olmuştur. Bu çalışmada, ekshale edilen nefesin VOC içeriğinin, LC'li hastalarda biyobelirteçlerin kombinasyonunu ayırt edebildiği gösterilmiştir. Altta yatan VOC'lerin kalitatif ve kantitatif analizine ihtiyaç duyulmadan model tanıma ile geliştirilen SPME-GC-MS metodu, LC olgularının teşhisini yüksek doğrulukla gerçekleştirilebilmiştir.
Özet (Çeviri)
Monitoring of volatile organic compounds (VOCs) in the exhaled breath has been used for the diagnosis of lung cancer (LC) in recent years. This thesis, describes a new strategy for the fingerprinting of exhaled breath's volatile organic compounds for the diagnosis of LC. 70 patients with LC and 96 healthy controls were incorparated into this study. Their fresh exhaled breath samples were sampled by lab-made solid-phase microextraction (SPME) fiber under dynamic conditions for the VOCs detection. After the sampling process, adsorbed VOCs on fiber were analysed by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) by using selected ion monitoring (SIM) mode between 13-94 m/z. The VOC analysis of each patient was performed only one time. The results of LC patients for the related m/z (mass/charge) ratio of each SIM chromatogram were compared with those of 96 healthy controls. The area values obtained for each m/z were used to identify VOC biomarkers for the diagnosis of LC. The performance of each VOC as a biomarker in labeling healthy and LC individuals were performed using machine learning algorithms. The best prediction performance was obtained with the LightGBM algorithm again and the accuracy, AUC, F Score values of the latest model were 0.818, 0.816 and 0.817, respectively. In this study, it was shown that the VOC contents of exhaled breath can discriminate between the combination of biomarkers in patients with LC. By pattern recognition without the need for qualitative and quantitative analysis of the underlying VOCs, developed SPME-GC-MS method can be used for the diagnosis of LC patients with the high accuracy.
Benzer Tezler
- Pyrolysis processes and characterisation studies on three solid fuels
Üç katı yakıtın pirolizi ve karakterizasyon çalışmaları
MURAT ÇITIROĞLU
- Fluoksetin ve metaboliti norfluoksetinin gaz kromatografisi-kütle spektroskopisi(GC-MS) yöntemi ile biyolojik materyalden(idrar) tayini
Simultaneous identification and quantitation of fluoxetine and its metabolite,norfluoxetine, in biological samples(urine) by GC-MS
DİLEK SALKIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Kimyaİstanbul ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜNEVVER AÇIKKOL
- Meksiletin etkin maddesinin farmasötik preparatlarda analitik yöntemlerle miktar tayini
Quantification of mexiletine effective substance in the pharmaceutical preparations by analytical methods
GÜLŞAH NAZİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Eczacılık ve FarmakolojiAtatürk ÜniversitesiAnalitik Kimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL YILMAZ
- Diklofenak etkin maddesinin farmasötik preparatlarda analitik yöntemlerle miktar tayini
Quantification of effective substance of diclofenac with analytical methods in the pharmaceutical preparations
ULVİHAN ÇİLTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Eczacılık ve FarmakolojiAtatürk ÜniversitesiAnalitik Kimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL YILMAZ
- Düzce yöresinde yayılış gösteren Lamiaceae familyasından üç türün (Prunella vulgaris, Thymus longicaulis Subsp. Longicaulis ve Teucrium chamaedrys Subsp. Chamaedrys ) antimikrobiyal aktiviteleri üzerine araştırmalar
The studies on antimicrobial activites of three species from the family lamiaceae (Prunella vulgaris, Thymus longicaulis Subsp. longicaulis and Teucrium chamaedrys Subsp. chamaedrys) distributed in düzce region
KAAN ÇETİN
