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Indentificación de Fases de la Diabetes Espontánea de un Biomodelo Murino mediante Análisis Multidimensional de Datos

  • Moscoloni, Nora [1] ; Montenegro, Silvana M. [1] ; Navone, Hugo D. [1] ; Picena, Juan Carlos [1] ; Martínez, Stella M. [1] ; Tarrés, M. Cristina [1]
    1. [1] Universidad Nacional de Rosario

      Universidad Nacional de Rosario

      Argentina

  • Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 12, Nº. 1-2, 2005, págs. 73-88
  • Idioma: español
  • DOI: 10.15517/rmta.v12i1-2.252
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  • Resumen
    • español

      Los biomodelos utilizados para el estudio de la diabetes permiten evaluar factores genéticos y ambientales. Nuestro propósito fue caracterizar individuos de la línea de ratas gen´eticamente diabéticas eSS utilizando, mediante análisis multivariado, los valores de la curva de tolerancia  lúcida y de glucosuria, junto con otras características fisiológicas y ambientales totalizando 9 variables. Se asignaron valores faltantes de glucosuria mediante un clasificador neuronal. Para la caracterizaci´on de los individuos se aplicó el método de componentes principales y al efectuar la descripción de la estructura de los datos mediante representación gráfica en ejes factoriales, el primer eje separó los individuos según las glucemias, edad y peso y el segundo opuso la biomasa en edades tempranas con el tamaño de camada. El análisis en clusters definió una partición en 5 clases. Al relacionar los resultados con la clasificación clínica fue posible tipificar a los machos eSS desde los más jóvenes con menor peso, aglucosúricos, con glucemia de ayuno normal pero con alteración de la tolerancia a la glucosa hasta los diabéticos, de mayor peso y edad y glucosúricos, posibilitándose así la identificación de fases en la progresión del síndrome.

    • English

      Biomodels used in the study of diabetes allow to evaluate genetic and environmental factors. Our aim was to characterize individuals of eSS, a genetically diabetic line of rats. We applied multivariate analysis, using the values obtained during the performance of oral glucose tolerance tests, presence of glucosuria, together with other physiological and environmental characteristics totalling 9 variables. Previously, an assignation of missing values of glucosuria was carried out through an artificial neural network classifier. To characterize individuals, principal componentes analysis was carried out. On describing data structure in a graphical representation of factorial coordinates, the first axe separated individuals according to glycemias, age and weight and the second opposed biomass in early ages to litter size. The cluster analysis defined a typology based on five classes. When these results were correlated with clinical classification, it was possible to separate eSS males from the youngest rats with low body weight, aglucosuric, with normal fasting glycemia but impaired glucose tolerance, up to diabetic individuals, older, with higher biomass and glucosuric. This methodology allows to identify stages in the progression of the diabetic syndrome

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