-
Foruma hoş geldin 👋, Ziyaretçi
Forum içeriğine ve tüm hizmetlerimize erişim sağlamak için lütfen foruma kayıt olun veya giriş yapın. Üyelik tamamen ücretsizdir ve sadece birkaç dakikanızı alır.
Biyolojik yaş
- Kullanıcı Lefty
- Başlangıç tarihi
- - Derin Tartışmalar
- Katılım
- Nisan 16, 2019
- Mesajlar
- 55,751
- Tepkime puanı
- 34,667
- Puanları
- 353
Yaş ile aynı çıkıyor olması da avantaj ancak yaşının iki katı çıkanlar var ve bu da hastalıkların önünü açıyor.
E helva da yememiz lazım arada tabi. Doğa kanunları.
- Katılım
- Nisan 16, 2019
- Mesajlar
- 55,751
- Tepkime puanı
- 34,667
- Puanları
- 353
Biyolojik yaşın tükürük örneklerinden tespitini sağlayacak proje geliştirildi
Karabük Üniversitesi (KBÜ) akademisyenleri, biyolojik yaşın tükürük örneklerinden tespit edilmesini sağlayacak proje geliştirdi.
Üniversiteden yapılan açıklamaya göre, Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Mühendisliği Bölümü akademisyenleri, "Tükürükten Biyolojik Yaş Tespiti İçin IgG N-Glikomu Kullanılarak Makine Öğrenmesi Temelli Bir Modelin Geliştirilmesi ve Serum IgG N-Glikozilasyon Profillerine Bağlı Olarak Validasyonu" başlıklı TÜBİTAK COST projesiyle biyolojik yaşın tükürük örneklerinden kolaylıkla tespit edilmesine imkan sağlayacak.
KBÜ Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Mühendisliği Öğretim Üyesi Doç. Dr. Hacı Mehmet Kayılı ve Doç. Dr. Hakan Yılmaz, insan sağlığına ilişkin önemli biyobelirteçlerden biri olan IgG glikozilasyon profillerinin incelenmesiyle biyolojik yaşın tespiti için bir model geliştirecek.
Bu modelin, özellikle tükürük örnekleri kullanılarak geliştirilmesi, non-invaziv (girişimsel olmayan) bir yöntemle yaş tespitinin mümkün hale gelmesini sağlayacak. Ayrıca, serum örnekleri üzerinden yapılacak doğrulama çalışmaları, modelin güvenilirliğini ve geçerliliğini artıracak.
Proje kapsamında, tükürükteki IgG N-glikozilasyon profillerinin analizinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanılacak. Bu yöntem, geleneksel analizlere kıyasla daha hızlı ve kesin sonuçlar sunmayı hedefliyor.
Geliştirilecek model, biyolojik yaş ile kronolojik yaş arasındaki farkları tespit ederek bireylerin sağlık durumlarına dair önemli veriler sunacak.
Tükürükten biyolojik yaş tespiti, bireylerin sağlık durumlarını daha yakından izlemelerine, yaşlanma süreçlerini anlamalarına ve gerektiğinde önleyici sağlık tedbirleri almalarına yardımcı olacak. Aynı zamanda çalışma, özellikle yaşlanma karşıtı tedaviler, kişiselleştirilmiş tıp ve kronik hastalıkların erken teşhisi gibi alanlarda önemli katkılar sağlayacak.
"TÜKÜRÜKTEN BİYOLOJİK YAŞ TESPİTİNE YÖNELİK ANALİTİK YÖNTEM GELİŞTİRMEYİ HEDEFLEDİK"
Açıklamada görüşlerine yer verilen proje yürütücüsü Doç. Dr. Kayılı, 2 bursiyerin ve 2 araştırma görevlisinin yer aldığı TÜBİTAK destekli projeyle tükürükten biyolojik yaş tespitine yönelik analitik yöntem geliştirmeyi ve bunu kan örneklerinden elde edilen verilerle kıyaslamayı hedeflediklerini belirtti.
"İLK ETAPTAKİ SONUÇLAR UMUT VADEDİCİ"
Proje araştırmacısı Doç. Dr. Yılmaz da makine öğreniminin yaygınlaştığına işaret ederek, "Kişinin normal demografik yaşıyla kronolojik yaşıyla biyolojik yaşı arasındaki bağlantıyı ortaya çıkararak bu ilişkileri kullanarak bir yaş tahmini yapmaya çalışıyoruz. Özellikle sağlık alanında ön tanı çalışmalarında, makine öğrenmesi uygulamalarını oldukça fazla kullanıyoruz. Farklı projelerde de yine bu yöntemleri kullanmaya devam ediyoruz" değerlendirmesinde bulundu.
Projenin iki temel aşamadan oluştuğunu belirten Yılmaz, ilk etaptaki sonuçların umut vadettiğini, güzel sonuçlar elde edeceklerini düşündüklerini dile getirdi.
Kaynak
Karabük Üniversitesi (KBÜ) akademisyenleri, biyolojik yaşın tükürük örneklerinden tespit edilmesini sağlayacak proje geliştirdi.
Üniversiteden yapılan açıklamaya göre, Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Mühendisliği Bölümü akademisyenleri, "Tükürükten Biyolojik Yaş Tespiti İçin IgG N-Glikomu Kullanılarak Makine Öğrenmesi Temelli Bir Modelin Geliştirilmesi ve Serum IgG N-Glikozilasyon Profillerine Bağlı Olarak Validasyonu" başlıklı TÜBİTAK COST projesiyle biyolojik yaşın tükürük örneklerinden kolaylıkla tespit edilmesine imkan sağlayacak.
KBÜ Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Mühendisliği Öğretim Üyesi Doç. Dr. Hacı Mehmet Kayılı ve Doç. Dr. Hakan Yılmaz, insan sağlığına ilişkin önemli biyobelirteçlerden biri olan IgG glikozilasyon profillerinin incelenmesiyle biyolojik yaşın tespiti için bir model geliştirecek.
Bu modelin, özellikle tükürük örnekleri kullanılarak geliştirilmesi, non-invaziv (girişimsel olmayan) bir yöntemle yaş tespitinin mümkün hale gelmesini sağlayacak. Ayrıca, serum örnekleri üzerinden yapılacak doğrulama çalışmaları, modelin güvenilirliğini ve geçerliliğini artıracak.
Proje kapsamında, tükürükteki IgG N-glikozilasyon profillerinin analizinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanılacak. Bu yöntem, geleneksel analizlere kıyasla daha hızlı ve kesin sonuçlar sunmayı hedefliyor.
Geliştirilecek model, biyolojik yaş ile kronolojik yaş arasındaki farkları tespit ederek bireylerin sağlık durumlarına dair önemli veriler sunacak.
Tükürükten biyolojik yaş tespiti, bireylerin sağlık durumlarını daha yakından izlemelerine, yaşlanma süreçlerini anlamalarına ve gerektiğinde önleyici sağlık tedbirleri almalarına yardımcı olacak. Aynı zamanda çalışma, özellikle yaşlanma karşıtı tedaviler, kişiselleştirilmiş tıp ve kronik hastalıkların erken teşhisi gibi alanlarda önemli katkılar sağlayacak.
"TÜKÜRÜKTEN BİYOLOJİK YAŞ TESPİTİNE YÖNELİK ANALİTİK YÖNTEM GELİŞTİRMEYİ HEDEFLEDİK"
Açıklamada görüşlerine yer verilen proje yürütücüsü Doç. Dr. Kayılı, 2 bursiyerin ve 2 araştırma görevlisinin yer aldığı TÜBİTAK destekli projeyle tükürükten biyolojik yaş tespitine yönelik analitik yöntem geliştirmeyi ve bunu kan örneklerinden elde edilen verilerle kıyaslamayı hedeflediklerini belirtti.
"İLK ETAPTAKİ SONUÇLAR UMUT VADEDİCİ"
Proje araştırmacısı Doç. Dr. Yılmaz da makine öğreniminin yaygınlaştığına işaret ederek, "Kişinin normal demografik yaşıyla kronolojik yaşıyla biyolojik yaşı arasındaki bağlantıyı ortaya çıkararak bu ilişkileri kullanarak bir yaş tahmini yapmaya çalışıyoruz. Özellikle sağlık alanında ön tanı çalışmalarında, makine öğrenmesi uygulamalarını oldukça fazla kullanıyoruz. Farklı projelerde de yine bu yöntemleri kullanmaya devam ediyoruz" değerlendirmesinde bulundu.
Projenin iki temel aşamadan oluştuğunu belirten Yılmaz, ilk etaptaki sonuçların umut vadettiğini, güzel sonuçlar elde edeceklerini düşündüklerini dile getirdi.
Kaynak