Diplomová práce

Použití Coxova modelu pro predikci přežití onkologických pacientů z molekulárně-biologických dat

Use of Cox model in prediction of cancer patient survival from molecular biology data

Bc. Petra Hloušková, učo 141799
Anotace

Coxův model proporcionálních rizik (Cox, 1972) je nejpoužívanějším regresním modelem v analýze dat, u kterých dochází k cenzorování. Avšak díky mnohorozměrnosti molekulárně-biologických dat, např. expresních hodnot genů získaných pomocí mikročipových experimentů, nelze aplikovat přímo standardní metody pro odhad regresních koeficientů Coxova modelu pomocí maximalizace parciální věrohodnosti. V této …více

Abstract

The Cox regression model (Cox, 1972) is the most popular method in regression analysis for censored survival data. However, due to the very high dimensional space of the molecular biology data, i.e. the genes with expression levels measured by microarray expreiments, the standard maximum Cox partial likelihood method cannot be aplied directly to obtain the parameter estimates. In this thesis we study …více

Klíčová slova
Coxův model proporcionálních rizik analýza přežití mnohorozměrná data mikročipy genový expresní profil predikce prognóza redukce výběr difúzní velkobuněčný B-lymfom Cox proportinal hazards model survival analysis high dimensional data microarray gene expression profile prediction prognosis reduction selection Diffuse Large B-Cell Lymphoma.
Zadání práce
Predikce přežití na základě genomických a jiných molekulárně biologických dat je spojena se spoustou metodických problémů, která znesnadňují jejich aplikaci a následnou interpretaci výsledků. Význam tohoto typu modelování pro budoucí léčbu a diagnostiku je však nesporný. Cílem práce bude zvládnutí metodiky Coxova modelu pro hodnocení a predikci přežití z molekulárně biologických dat a její aplikace na reálném souboru českých onkologických pacientů. Student provede rešerši algoritmů využívajících Coxův model pro analýzu přežití z molekulárně biologických dat a bude diskutovat jejich výhody a nevýhody. Vybrané metody pak nastuduje, naučí se je prakticky používat a naprogramuje je s využitím dostupného software. Tyto metody pak budou použity pro zpracování reálných dat českých onkologických pacientů. Jednotlivé metody budou srovnány a přesnost jejich predikce bude konfrontována s dostupnými literárními údaji.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
28. 5. 2012 09:32, RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D., učo 52483
Plný text práce
6,3 MB / soubor PDF
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
20. 6. 2012
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D., učo 52483
IBA SpolP LF MU

Oponent

doc. Mgr. Eva Budinská, Ph.D., učo 40822

Literatura

  • MARUBINI, Ettore a Maria Grazia VALSECCHI. Analysing survival data from clinical trials and observational studies. Chichester: John Wiley & Sons, 1995, xvi, 414. ISBN 0471939870.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Biologie
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.