umu.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Molekylär klassificering av tjocktarmscancer: PAM-klusteranalys för identifiering av undergrupper
Umeå University, Faculty of Social Sciences, Umeå School of Business and Economics (USBE), Statistics.
Umeå University, Faculty of Social Sciences, Umeå School of Business and Economics (USBE), Statistics.
2012 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

The main objective of this study is to divide a number of colorectal cancer cases into subgroups based on their molecular features using cluster analysis. The data used is supplied by a research group at Pathology, the Department of Medical Biosciences, Umeå University, and consists, after some preparation, of 455 observations which is a larger data set than many similar studies. The molecular variables that the clustering is based on are CIMP (CpG Island Methylator Phenotype), MSI (Micro Satellite Instability), BRAF- and KRAS-mutations. These are categorical variables and consequently the clustering method used is PAM (Partitioning Around Medoids) which is particularly useful with data on diverse variable level. The final analysis results in four subgroups that are represented by different combinations of attributes on the aforementioned variables. The disparity between the clusters are then evaluated by, for instance, comparing the survival time for their pertaining patients and it appears that two of the clusters are significantly different in this aspect. Other patient related and tumor specific characteristics are also linked with the separate cancer types and tested if they occur in varying extent. The locations of the tumors in the colon are for instance significantly different between the groups. Cluster analyses are exploratory tools so the choice of useful variables and subsequent interpretation of the results can be complicated and require relevant subject knowledge.

Abstract [sv]

Huvudsyftet med denna studie är att med hjälp av klusteranalys dela in en mängd tjocktarmscancerfall i undergrupper baserat på deras molekylära egenskaper. Materialet som används tillhandahålls av en forskningsgrupp vid Patologi, Institutionen för medicinsk biovetenskap, Umeå universitet, och består efter viss bearbetning av 455 observationer vilket är en större datamängd än flera liknande studier. De molekylära variabler som ligger till grund för klusterindelningen är nivån på CIMP (CpG Island Methylator Phenotype), MSI (Mikrosatellitinstabillitet), BRAF- och KRAS-mutationer. Dessa är kategoriska variabler och därför används PAM (Partitioning Around Medoids) som är en särskild klusterteknik lämpad vid data på varierade variabelnivåer. I det slutliga resultatet fås fyra undergrupper som representeras av olika kombinationer av utfallen på ovannämnda variabler. Klustren utvärderas bland annat genom att jämföra överlevnadstiden för varje kluster, och det visar sig att två av klustren skiljer sig signifikant åt i detta avseende. Även andra patientrelaterade och tumörspecifika egenskaper kopplas samman till de olika cancertyperna och testas om de förekommer i varierande utsträckning. Var någonstans tumören är placerad är till exempel signifikant skilt mellan grupperna. Klusteranalyser är explorativa redskap så valet av variabler och sedermera tolkningar av resultat kan vara komplicerade och kräva stor sakkunskap.

Place, publisher, year, edition, pages
2012.
Keyword [sv]
klusteranalys, tjocktarmscancer, PAM-klusteranalys, CIMP, MSI, BRAF, KRAS, undergrupper
National Category
Probability Theory and Statistics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:umu:diva-57412OAI: oai:DiVA.org:umu-57412DiVA: diva2:541455
External cooperation
CRUMS (Colorectal Cancer in UMeå Study).
Educational program
Statistics programme
Uppsok
Social and Behavioural Science, Law
Supervisors
Examiners
Available from: 2012-09-04 Created: 2012-07-17 Last updated: 2012-09-04Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1785 kB)459 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1785 kBChecksum SHA-512
0edcc6521561af83b906714b692ef66585aaa6e86595fbcb397bb69ef7d1cd1240732b75e15aa872ad8e4731085752d7524029d58d0ea4ffacc63e96382f6aba
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Statistics
Probability Theory and Statistics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 459 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 302 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf