Klassifikation von Tumoren mit GP-basierter DNA-Chip-Analyse [German]

By Michael Rosskopf

Inhaltsangabe: Zusammenfassung: Krebserkrankungen sind die zweith ufigste Todesursache in den Industrienationen. Daher ist es wichtig, neue Behandlungsmethoden und Medikamente zu entwickeln, die effizienter und schonender wirken als heutige Therapien. Eine wichtige Voraussetzung f r jede Behandlung ist die richtige Diagnose. Bei Tumoren gibt es jedoch viele verschiedene Arten und Subtypen, die sich u erlich kaum unterscheiden, deren Biologie aber sehr unterschiedlich sein kann. Daher ist die Erfassung der inneren Vorg nge in den betroffenen Geweben von gro er Bedeutung. Ein wichtiges Hilfsmittel ist dabei die DNA-Chip-Technologie. Mit DNA-Chips lassen sich „Schnappsch sse" der Abl ufe in den Zellen machen, indem die Genexpression der verschiedenen Gene gemessen wird. Mit Hilfe dieser Expressionsdaten lassen sich dann R ckschl sse auf die Situation ziehen. So kann man Typen von Tumoren klassifizieren und erkennen, welche Gene am b sartigen Zellwachstum beteiligt sind. In der Zukunft kann dies vielleicht einmal die Herstellung neuer, spezifischer Medikamente erm glichen. Problematisch ist jedoch die Auswertung der Expressionsdaten, da es sich dabei nur um lange Folgen von scheinbar zusammenhangslosen Zahlen handelt. Bisher wurden daf r haupts chlich statistische Klassifikationsverfahren, wie Nachbarschaftsanalyse, selbstorganisierte Karten oder Support Vector Machines benutzt. Kern dieser Diplomarbeit ist die Untersuchung, wie sich „Genetische Programmierung" (GP) f r die DNA-Chip-Analyse eignet. GP funktioniert im Allgemeinen gut bei der Erkennung von verborgenen Strukturen in gro en Datenmengen. Untersucht werden bestimmte bin re und multiple Klassifikationsprobleme aus dem Bereich der Krebsdiagnose, etwa die Frage, ob bestimmtes Gewebe gesund ist oder aus b sartigen Zellen besteht, oder um welche Art von Krebs es sich handelt. Als Datenbasis dienen verschiedene im Internet verf gbare ffentliche Datenmengen, die auch schon mit anderen Klassifikationsverfahren b

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3838677242
• ISBN13: 9783838677248
• Release Date: January 2003
• Publisher: Diplom.de
• Length: 140 Pages
• Weight: 0.42 lbs.
• Dimensions: 0.3" x 5.8" x 8.3"