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Application de modèles mathématiques GLM et RLO pour étudier l'influence de traits de vie sur des phénotypes de vitesses de réactions ADME

Master program titleTravail de maitrise universitaire bidisciplinaire: majeure biologie, mineure mathématiques
Defense date2020
Abstract

Des modèles linéaires généralisées (GLM) et des régressions logistiques ordinales (RLO) ont été réalisés afin d'étudier l'influence de plusieurs facteurs, tels que l'origine géographique, le sexe des individus, ou liés à des «traits de vie» comme le poids, la consommation de cigarettes, l'utilisation de la pilule contraceptive, ou des facteurs médicaux, sur sept phénotypes mesurant l'activité de protéines codées par des gènes ADME : P-gp, CYP2C9, CYP3A, CYP2B6, CYP2C19, CYP2D6, et CYP1A2. Ces modèles ont révélé que les phénotypes, établis sur un échantillon de 367 volontaires provenant de quatre populations (Ethiopiens, Omanais, Grecs, et Tchèques), sont influencés par l'origine des individus, à l'exception de CYP2D6. L'activité de certaines de ces protéines est aussi influencée par d'autres facteurs, comme le sexe (P-gp et CYP2B6), la taille (P-gp), le poids (CYP3A et CYP1A2), la cigarette et la pilule contraceptive (CYP1A2).

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Keywords
  • Modèles linéaires généralisées
  • GLM
  • Régression logistique ordinale
  • RLO
  • Phénotypes de gènes ADME
  • Traits de vie
Citation (ISO format)
PERRET VALERO, Fanny. Application de modèles mathématiques GLM et RLO pour étudier l’influence de traits de vie sur des phénotypes de vitesses de réactions ADME. 2020.
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Master thesis
accessLevelRestricted
Identifiers
  • PID : unige:140850
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Technical informations

Creation09/06/2020 5:43:00 PM
First validation09/06/2020 5:43:00 PM
Update time03/15/2023 10:31:27 PM
Status update03/15/2023 10:31:26 PM
Last indexation01/29/2024 10:18:34 PM
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