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: K-Means Clustering, Obezite, İnsülin Direnci, Adipokinler, Glükoz tolerans testi, Ölçekleme, İnsülin, K-Means Clustering, Obesity, Insulin Resistance, Adipokines, Glucose tolerance test, Scaling, Insulin
  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: Belirtilmemiş.

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<0,05); FGF-21'in, T2DM olan obezlerde NGT olan obezlere göre yüksek (p<0,05), NGT olan obezlerde zayıflara göre düşük (p<0,05); GDF-15'in T2DM'de zayıflara göre yüksek olduğu saptanmıştır (p<0,05);. FAM19A5 açısından zayıf ve obezler arasında fark bulunmamıştır. Sonuçlar: K-means clustering yönteminin, obezite komplikasyonlarının takibinde DSÖ diyabet tanı kriterlerine göre; insülin direnci ve pankreas beta hücre rezervi gibi daha ayrıntılı metabolik verileri göstermesi nedeniyle daha yararlı olduğunu düşünüyoruz. Kişilerin bireysel metabolizma verilerinin, insülin direnci ve insülin salınım düzeylerinin aydınlatılmasıyla kişiye özgü tedavi protokollerinin oluşturulmasına olanak sağlamaktadır.

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<0.05), and decreased in obese with NGT than in healthy controls (p<0.05); GDF-15 was found to be increased in T2DM compared to the healthy group (p<0.05). There was no significant difference in FAM19A5 between healthy controls and obese groups. Conclusion: We believe that K-means clustering method is superior to WHO diabetes classification because it gives detailed metabolic data such as insulin resistance and pancreatic beta cell reserve in clarifying the pathogenesis of obesity to T2DM. K-means clustering method enables the creation of personalized treatment protocols by elucidating the individual metabolism data via the insulin resistance and insulin secretion levels of the individuals.

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

    İstatistikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

  2. Tez No

    724549

    Data analitiği ile diş hekimliği immünoloji büyük verisinde küme yapılarının belirlenmesi

    Determination of cluster structures in denistry immunology big data with data analytics

    SEREN AYHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikSüleyman Demirel Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN KARAİBRAHİMOĞLU

  3. Tez No

    957824

    Multibeam batimetri ve insansız hava aracı tabanlı sayısal yükseklik modelinin karşılaştırmalı analizi ve bentik habitat haritalandırılması

    Comparative analysis of multibeam bathymetry and unmanned aerial vehicle based digital elevation model and benthic habitat mapping

    TUĞBA KILIÇ KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REHA METİN ALKAN

  4. Tez No

    943452

    K ortalamalar yöntemiyle türkiye' deki şirketlerin verimliliklerinin kümelenmesi

    Clustering the productivities of companies in Türkiye using the k-means method

    HATİCE KARACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeArtvin Çoruh Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OLGUN CABRİ

  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