<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=170986"><dc:title>Identifikacija bioloških označevalcev za zgodnje odkrivanje anoreksije, juvenilnega artritisa, tikov in endometrioze na podlagi urinskega metaboloma</dc:title><dc:creator>Perme,	Tinkara	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Stres,	Blaž	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>biološki označevalci</dc:subject><dc:subject>neprenosljive bolezni</dc:subject><dc:subject>1H-NMR</dc:subject><dc:subject>urinski metabolom</dc:subject><dc:subject>netarčna analiza</dc:subject><dc:subject>klasifikacijski model</dc:subject><dc:description>V magistrskem delu smo raziskovali možnost zgodnjega odkrivanja anoreksije, juvenilnega idiopatskega artritisa (JIA), tikov in endometrioze na podlagi urinskega metaboloma. Skupno smo analizirali 489 urinskih vzorcev, pridobljenih od 24 oseb z anoreksijo, 36 z JIA, 44 s tiki, 11 z endometriozo in 71 zdravih posameznikov. Vzorce smo izmerili z metodo 1H NMR, spektre pa smo obdelali s programom Chenomx. Po kvantifikaciji 338 metabolitov smo s pomočjo orodja MetaboAnalyst identificirali presnovne poti in  metabolite, ki se pri posamezni bolezni statistično značilno razlikujejo od zdravih posameznikov. Pri anoreksiji so bile najizrazitejše spremembe v metabolizmu purinov, galaktoze in v Krebsovem ciklu, pri JIA v metabolizmu manoze in fruktoze, tirozina in galaktoze, pri tikih v metabolizmu pirimidinov, fruktoze in manoze ter pterina, pri endometriozi pa v metabolizmu pirimidinov, amino sladkorjev in galaktoze. Na podlagi ROC analize smo za vsako bolezen predlagali nabor bioloških označevalcev, ki najbolje ločijo eno skupino od drugih. Z uporabo naključnega gozda smo razvili klasifikacijski model, ki je na podlagi celotnega metabolnega profila in metapodatkov (starost, spol, indeks telesne mase, pH in prevodnost urina) omogočil razlikovanje med petimi skupinami s točnostjo 0,90. Med najpomembnejšimi napovednimi spremenljivkami so bili poleg metapodatkov še 2-furoat, trehaloza, manoza in cinamat. Rezultati kažejo, da urinski metabolom omogoča identifikacijo novih bioloških označevalcev in razvoj presejalnih modelov za zgodnje odkrivanje izbranih bolezni.</dc:description><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2025-07-25 07:15:13</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>170986</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
