Autorką prezentacji pt. "Algorytm analizy danych z profilowania metabolomicznego pod kątem wyboru surowiczych biomarkerów przebycia ciężkich powikłań cukrzycy typu 1 u dzieci" jest dr Beata Małachowska, Zakład Biostatystyki i Medycyny Translacyjnej, Uniwersytet Medyczny w Łodzi, Albert Einstein College of Medicine, Department of Radiation Oncology, NY, USA
Prezentacja została wygłoszona podczas konferencji zorganizowanej przez StatSoft Polska "Zastosowania statystyki i data mining w badaniach naukowych". Zachęcamy do kontaktu 👇
[ Ссылка ]
Celem prezentacji jest przedstawienie algorytmu analizy danych mającego na celu wytypowanie biomarkerów metabolicznych przebycia ostrych powikłań cukrzycy typu 1 u dzieci, a dokładniej kwasicy ketonowej i hipoglikemii. Algorytm wykorzystuje między innymi takie techniki jak: PCA (analiza składowych głównych), klasteryzacja hierarchiczna z wizualizacją za pomocą mapy cieplnej, OPLS-DA (analiza dyskryminacyjna metodą ortogonalnych cząstkowych najmniejszych kwadratów). Dodatkowo zostały zaprezentowane wyniki analizy powiązań danych klinicznych z wybranymi cechami metabolomicznymi oraz algorytm drzewa decyzyjnego służący do diagnostyki przebycia epizodu kwasicy ketonowej lub hipoglikemii wykorzystujący wyniki zaprezentowanych analiz.
