Sirvi Märksõna "immuunhaigused" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 2 2

listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Immunoloogia
(Tartu Ülikooli Kirjastus, 2024-11-28) Uibo, Raivo; Kisand, Kalle; Peterson, Pärt; Reimand, Koit
Käesolev eestikeelne immunoloogiaõpik on tänapäevastatud versioon 2015. a ilmunud õpikust. Uue õpikuteksti kirjutamise vajaduse tingis immunoloogiateaduse ja selle meditsiiniliste rakendusvõimaluste kiire areng viimastel aastatel. Seetõttu sai autoritele oluliseks küsimuseks, mida uues versioonis kajastada ja mida mitte. Arusaadavalt on need valikud rasked, eriti kui arvestada neid mitmekesiseid teadmisi, mida on saadud uute nakkushaiguste (COVID-19 jt) immuunmehhanismide uuringutes. Kiiresti on suurenenud ka immunoregulatoorsete protsesside teaduslike andmete hulk. Tänu immuunsüsteemi kontrollpunktide mõjutamisel saadud kliiniliste uuringute tulemustele on avanenud uued võimalused kasvajate raviks. Näiteid viimase ligemale kümne aasta saavutustest immunoloogias võib tuua rohkelt ning seda kõike püüdsid autorid uues õpikuversioonis ka tasakaalustatult kajastada. Käesolevas väljaandes on mitmeid uusi jooniseid, tabeleid jm, mis peaksid lugemist hõlbustama.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Integration methods for heterogeneous biological data
(2019-05-22) Sügis, Elena; Vilo, Jaak, juhendaja; Peterson, Hedi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Tänu tehnoloogiate arengule on bioloogiliste andmete maht viimastel aastatel mitmekordistunud. Need andmed katavad erinevaid bioloogia valdkondi. Piirdudes vaid ühe andmestikuga saab bioloogilisi protsesse või haigusi uurida vaid ühest aspektist korraga. Seetõttu on tekkinud üha suurem vajadus masinõppe meetodite järele, mis aitavad kombineerida eri valdkondade andmeid, et uurida bioloogilisi protsesse tervikuna. Lisaks on nõudlus usaldusväärsete haigusspetsiifiliste andmestike kogude järele, mis võimaldaks vastavaid analüüse efektiivsemalt läbi viia. Käesolev väitekiri kirjeldab, kuidas rakendada masinõppel põhinevaid integratsiooni meetodeid erinevate bioloogiliste küsimuste uurimiseks. Me näitame kuidas integreeritud andmetel põhinev analüüs võimaldab paremini aru saada bioloogilistes protsessidest kolmes valdkonnas: Alzheimeri tõbi, toksikoloogia ja immunoloogia. Alzheimeri tõbi on vanusega seotud neurodegeneratiivne haigus millel puudub efektiivne ravi. Väitekirjas näitame, kuidas integreerida erinevaid Alzheimeri tõve spetsiifilisi andmestikke, et moodustada heterogeenne graafil põhinev Alzheimeri spetsiifiline andmestik HENA. Seejärel demonstreerime süvaõppe meetodi, graafi konvolutsioonilise tehisnärvivõrgu, rakendamist HENA-le, et leida potentsiaalseid haigusega seotuid geene. Teiseks uurisime kroonilist immuunpõletikulist haigust psoriaasi. Selleks kombineerisime patsientide verest ja nahast pärinevad laboratoorsed mõõtmised kliinilise infoga ning integreerisime vastavad analüüside tulemused tuginedes valdkonnaspetsiifilistel teadmistel. Töö viimane osa keskendub toksilisuse testimise strateegiate edasiarendusele. Toksilisuse testimine on protsess, mille käigus hinnatakse, kas uuritavatel kemikaalidel esineb organismile kahjulikke toimeid. See on vajalik näiteks ravimite ohutuse hindamisel. Töös me tuvastasime sarnase toimemehhanismiga toksiliste ühendite rühmad. Lisaks arendasime klassifikatsiooni mudeli, mis võimaldab hinnata uute ühendite toksilisust.