Tez Arşivi

Hakkımızda

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Enformatik Enstitüsü / Tıp Bilişimi Anabilim Dalı

A bayesian modeling and estimation framework for pharmacogenomics driven warfarin dosing

Farmakogenomik verileri kullanan bayes temelli warfarın dozaj modelleme ve tahmin altyapısı

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 379865 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

Recent studies have shown that the incorporation of genomics information into the drug dosing prediction formulations increases the accuracy of the drug dosing while decreasing the frequency of adverse drug effects The current clinical approaches for drug dosing which are supported by the best pharmacogenomics algorithms explain only some percentage of the variance in dosing The main objective of this study is to enhance the accuracy and efficacy of the warfarin dosing algorithms by using advanced methods of data mining and estimation A novel framework based on Bayesian Structural Equation Modeling (SEM) is proposed for warfarin dosing The proposed framework performs better than the state-of-the-art methods which make use of linear regression such Maximum Likelihood Estimation (MLE) The Bayesian SEM is a robust and effective approach for the estimation of warfarin dosing since it facilitates the exploration and identification of hidden relationships and provides the flexibility to utilize useful prior information for achieving better prediction results Two independent data sets are used for comparison and validation purposes in this study: The combined multi-ethnic data set provided by the International Warfarin Pharmacogenetics Consortium (IWPC) and the Turkish data set A series of data pre-processing techniques (feature selection, data imputation) are applied on both of the data sets which contain common set of non-genetic features and genetic features including CYP2C9 and VKORC1 as the main pharmacogenomics variables ...

Özetin tamamını okumak için tez.yok.gov.tr adresine gidin.

Summary:

Son zamanlarda yapılan çalışmalar, genomik bilgilerin ilaç doz tahmininde kullanılan formüllere dahil edilmesiyle bir yandan söz konusu ilaç dozlama formüllerinin başarı oranını artırdığını ve diğer yandan ilaç yan etkilerinin görülme sıklığını azaltığını göstermektedir İlaç doz tahmininde kullanılan mevcut klinik yaklaşımlar en iyi farmakogenomik algoritmalarla desteklendiğinde bile ilaç doz varyasının ancak belirli bir yüzdesi açıklanabilmektedir ...

For full summary, please go to tez.yok.gov.tr.