Geri Dön

K-MEANS clustering yöntemiyle sınıflandırılan fazla kilolu ve obez hastalarda pankreatik beta hücre rezervi ve insülin direncinin FAM19A5, fibroblast growth faktör, growth differentiation faktör 15, mitochondrial open reading frame of 12s RRNA-C (MOTS-C) biyomarkerları ile incelenmesi

Examination of pancreatic beta cell reserve and insulin resistance with FAM19A5, fibroblast growth factor, growth differentiation factor 15, mitochondrial open reading frame of 12s RRNA-C (MOTS-c) biomarkers in patients classified by K-MEANS clustering method

PDF İndir

  1. Tez No: 736635
  2. Yazar: SERKAN ERDAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATMA TANELİ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Biyokimya, Biochemistry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 183

Özet

Amaç: Obezite, insülin direnci ve pankreatik beta hücre yetersizliğine neden olabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, obez olguların K-means clustering yöntemi kullanarak insülin direnci ve salınımına göre kümelere ayrılması, K-means clustering yönteminin insülin direnci ve insülin salınım indeksleriyle ilişkisinin araştırılması ve K-means clustering ve DSÖ kriteriyle gruplandırılan olgularda adipokin (FAM19A5) ve mitokin (FGF-21, GDF-15, MOTS-c) düzeylerinin değerlendirilmesidir. Gereç ve Yöntemler: Hastanemiz Endokrinoloji polikliniğine başvuran zayıf sağlıklı 30 olgu ve tip2 diyabet (T2DM) şüphesi olan obez veya fazla kilolu 130 olgu çalışmaya alınmıştır. K-means clustering yöntemi ile olgular insülin direnci ve insülin salınım indekslerine göre 4 kümeye ayrılmıştır. Ayrıca Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) tanı kriterlerine göre olgular T2DM, prediyabet ve normal glukoz toleransı (NGT) olmak üzere 3 gruba ayrılmıştır. Hem kümeler arasında hem de gruplar arasında FAM19A5, FGF-21, GDF-15 ve MOTS-c düzeyleri değerlendirilmiştir. Bulgular: Kümeler arasında FAM19A5, FGF-21, GDF-15 ve MOTS-c düzeyleri açısından fark saptanmamıştır. MOTS-c'nin obezlerde kontrollere göre düşük (p

Özet (Çeviri)

Aim: Obesity can cause insulin resistance and pancreatic beta cell insufficiency. The aim of the present is to classify the obese cases into the groups according to insulin resistance and insulin secretion indexes using K-means clustering method and to investigate the relationship of K-means clustering method with insulin resistance and insulin secretion indices. The secondary aim is to evaluate adipokine (FAM19A5) and mitokine (FGF-21, GDF-15, MOTS-c) levels in K-means clustering group and WHO classification groups. Material and Method: Thirty healthy cases who applied to the Endocrinology outpatient clinic of our hospital and 130 obese or overweight cases with suspected type 2 diabetes (T2DM) were included in the study. The cases were classified into 4 cluster groups according to their insulin resistance and insulin release indices by the K-means clustering method. In addition, the cases were divided into 3 groups as T2DM, prediabetes and normal glucose tolerance (NGT) according to the World Health Organization (WHO) diabetes mellitus classification criteria. FAM19A5, FGF-21, GDF-15 and MOTS-c levels were analyzed in all cases and relationships were evaluated both in between cluster groups and WHO groups. Results: There was no significant difference between the FAM19A5, FGF-21, GDF-15 and MOTS-c levels in K-means cluster groups. Serum MOTS-c was decreased in obese group compared to controls (p=0.05); FGF-21 was increased in obese with T2DM than in obese with NGT (p

Benzer Tezler

  1. Tez No

    779479

    Kümeleme analizi ile sınıflandırılan İstanbul ilindeki hastanelerin veri zarflama analizi ile verimliliklerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the efficiency of hospitals in Istanbul, classified by clustering analysis, by data envelopment analysis

    EREN EREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

  2. Tez No

    333176

    Hybrid K-means clustering algorithm

    Hibrit K-means kümeleme algoritması

    MUSTAFA ALP ÇOLAKOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEKİ BOZKUŞ

  3. Tez No

    678903

    Sigorta müşterilerinin kümeleme yöntemiyle analizi

    The analysi̇s of customers of insurance by clustering methods

    ADIL SAFARZADE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ PARVANEH SHAMS

  4. Tez No

    516794

    Yüksek boyutlu model gösterilimi ile görüntü kümeleme ve görüntü erişimi

    Image clustering and image retrieval with high dimensional model representation

    AYŞEGÜL KARCILI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA

  5. Tez No

    610765

    Baskılı kumaşlarda K-ortalamalar kümeleme yöntemiyle desenlerin tespit edilmesi

    Determination of patterns in printed fabrics by K-averageclustering method

    BURCU SALKIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEKİR YILDIRIM

Geri Dön