Sirvi Autor "Hiie, Liis" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 2 2

Human metabolic pathways as predictors for hypertension based on Estonian Biobank data
(2023) Hiie, Liis; Kronberg, Jaanika, juhendaja; Fischer, Krista, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
The aim of this master’s thesis is to identify relevant human metabolic pathways for incident hypertension prediction in the Estonian Biobank. Hypertension is the most important preventable risk factor for cardiovascular disease, as well as mortality and all-cause morbidity. Studying the relationship between hypertension and metabolites can reveal important pathways and biomarkers for early diagnosis. Metabolites from an extensive mass spectrometry metabolomics dataset are mapped to human metabolic pathways. Principal component analysis is performed on each pathway and the first three principal components are chosen. Highly correlated components are removed as a result of the correlation analysis. Relevant pathway components for the prediction of incident hypertension are found using Cox proportional hazards models on right censored and left truncated data with age as time scale. As a result, it was found that both BMI and carbon metabolism pathway can help predict incident hypertension before the diagnosis. The results were validated against the previous research.
Sagedasemate haiguste ning metaboliitide vahelised seosed Tartu Ülikooli Eesti Geenivaramu andmete põhjal
(2020) Hiie, Liis; Kronberg, Jaanika, juhendaja; Esko, Tõnu, juhendaja; Fischer, Krista, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Metabolism koondab kõiki organismis toimuvaid biokeemilisi protsesse, mille vahesaadustena ning tulemusel tekkivad metaboliidid. Metaboliitide abil on võimalik tuvastada metaboolseid muutuseid, mis on olulised erinevate haiguste tekkemehhanismide juures. Käesoleva bakalaureusetöö eesmärk on Tartu Ülikooli Eesti Geenivaramu andmete põhjal leida seoseid metaboliitide ning sagedasemate krooniliste haiguste tekke vahel. Olulised seosed leitakse logistiliste regressioonmudelite abil, võttes arvesse ka sugu, vanust, kehamassiindeksit, haridustaset ning suitsetamist. Leitud seostest tehakse ülevaade varasema kirjanduse põhjal. Lisaks koostatakse kaks haiguste võrgustikku: leitud metaboolsete biomarkerite ning haiguste komorbiidsuse skooride põhjal. Tehtud võrgustikke võrreldakse neis leitud haigustevaheliste seoste alusel.