Untersuchung modifizierter Nucleoside aus dem Urin von Mammakarzinom-Patientinnen als potentielle Tumormarker

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dc.contributor.advisor Gleiter, Christoph (Prof.) de_DE
dc.contributor.author Friese, Natascha de_DE
dc.date.accessioned 2010-08-06 de_DE
dc.date.accessioned 2014-03-18T09:43:21Z
dc.date.available 2010-08-06 de_DE
dc.date.available 2014-03-18T09:43:21Z
dc.date.issued 2010 de_DE
dc.identifier.other 327285206 de_DE
dc.identifier.uri http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-50744 de_DE
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/45706
dc.description.abstract Die vorliegende Arbeit beschäftigte sich mit der Optimierung der Probenaufarbeitung mittels Affinitätschromatographie und der Validierung dieser verbesserten Methode. Im Anschluss stand die Aufarbeitung der Urine von fünfundachtzig Mammakarzinom-Patientinnen und ebenso vielen Kontrollprobandinnen. Die mithilfe einer ESI-HCT MS gewonnenen Daten wurden mithilfe einer Support Vector Machine (SVM) ausgewertet. Mit dieser bioinformatischen Klassifizierungsmethode ließen sich tumorassoziierte Verschiebungen der Verhältnisse von Exkretionsraten einzelner modifizierter Nucleoside und peripherer Stoffwechselprodukte untereinander nachweisen. Diese Verschiebungen beruhen einerseits auf einer in Tumorzellen zu beobachtenden Veränderung der Aktivität modifizierender Enzymsysteme, andererseits auf unterschiedlichem Exkretionsverhalten bei erhöhtem zellulären turnover. Unter Einsatz der in dieser Arbeit ermittelten nucleosidischen Profile konnte eine Klassifizierung von Brustkrebspatientinnen und gesunden Probandinnen mit einer Klassifizierungsleistung von 83,5 % Sensitivität und 90,6 % Spezifität erreicht werden. de_DE
dc.description.abstract The aim of the present study was to elucidate the predictability of breast cancer by means of urinary excreted nucleosides. All included nucleosides / ribosylated metabolites were isolated by cis-diol specific affinity chromatography and measured with liquid chromatography ion trap mass spectrometry (LC-ITMS). Based on the approach to train a Support Vector Machine (SVM) ultimately estimates for sensitivity and specificity of 83.5% and 90.6% were obtained for best prediction of breast cancer. en
dc.language.iso de_DE de_DE
dc.publisher Universität Tübingen de_DE
dc.rights ubt-podno de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ohne_pod.php?la=de de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ohne_pod.php?la=en en
dc.subject.classification Nucleoside , Tumormarker , Mammakarzinom de_DE
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.subject.other Nucleosides , Tumor marker , Breast cancer en
dc.title Untersuchung modifizierter Nucleoside aus dem Urin von Mammakarzinom-Patientinnen als potentielle Tumormarker de_DE
dc.title Investigation of modified nucleosides from the urine of breast cancer patients as potential tumor markers en
dc.type Dissertation de_DE
dcterms.dateAccepted 2010-05-20 de_DE
utue.publikation.fachbereich Sonstige de_DE
utue.publikation.fakultaet 4 Medizinische Fakultät de_DE
dcterms.DCMIType Text de_DE
utue.publikation.typ doctoralThesis de_DE
utue.opus.id 5074 de_DE
thesis.grantor 05/06 Medizinische Fakultät de_DE

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