Mikrobioomi andmete analüüs

dc.contributor.advisorFischer, Krista, juhendaja
dc.contributor.advisorOrg, Elin, juhendaja
dc.contributor.authorAasmets, Oliver
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.date.accessioned2018-06-27T09:17:10Z
dc.date.available2018-06-27T09:17:10Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractInimese soolestikus on suur hulk erinevaid baktereid, mis täidavad organismi jaoks mitmeid olulisi funktsioone. Käesoleva magistritöö eesmärk on uurida, kas teist tüüpi diabeedi eelses seisundis indiviidide soolestiku bakterikoosluses on muudatusi võrreldes tervete indiviidide bakterikooslusega. Võrreldakse bakterikoosluse puhul huvitavaid α- ning β - mitmekesisuse näitajaid. Seejärel uuritakse Mendeli randomiseerimise skeemi abil, missugune võiks olla bakterikoosluse liigirikkuse põhjuslik mõju prediabeedile.Lisaks uuritakse, kas leidub üksikuid baktereid, mis esinevad tervete ja prediabeetikute mikrobioomides erineva sagedusega kasutades selleks kompositsionaalsete andmete analüüsimiseks mõeldud meetodeid. Kirjeldatakse kopositsionaalsete andmete jaoks mõeldud seose tugevuse näitajat uurimaks, kas soolestiku mikrobioomis on liike, mis esinevad soolestiku keskkonnas enamasti koos. Lisaks modelleeritakse prediabeedi esinemist logistilise regressiooni ning regulariseeritud logistilise regressiooniga.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/61022
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estonia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/*
dc.subjectpõhjuslik analüüset
dc.subjectstatistilised mudelidet
dc.subjectmikroflooraet
dc.subjectcausal analysisen
dc.subjectstatistical modelsen
dc.subjectmicrofloraen
dc.subject.otherpõhjuslik analüüset
dc.subject.otherstatistilised mudelidet
dc.subject.othermikroflooraet
dc.titleMikrobioomi andmete analüüset
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiset

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
aasmets_oliver_msc_2018.pdf
Size:
703.68 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.7 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: