A framework for validation and error resolution of biological pathway maps
Biyolojik yol haritalarının doğrulanması ve hata çözümü için bir çerçeve
- Tez No: 1002092
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR DOĞRUSÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sistem biyolojisi, Systems biology
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çağımızda verinin üstel bir şekilde büyümesi, görsel veri analizinin önemini artırmaktadır. Bu nedenle, bu tür verilerin etkin görselleştirilmesi, veriyi daha okunabilir ve anlaşılır kılmak için temel gerekliliklerden biridir. İlişkisel veri, düğümler ve kenarlardan oluşan bir yapı ile temsil edilebilen tüm verileri kapsar ve grafik görselleştirme kapsamına girer. Bu teknik, yazılım mühendisliği, ağ sistemleri ve hesaplamalı biyoloji dâhil olmak üzere sayısız alanda uygulanabilir. Biyolojide, yollar ve etkileşimler sıklıkla grafik olarak modellenir. Sistem Biy- olojisi Grafik Notasyonu (SBGN), bilim insanları tarafından karmaşık biyolojik sistemleri grafik görselleştirme ilkelerini kullanarak modellemek ve görselleştirmek amacıyla geliştirilmiş standart bir dildir. SBGN yollarının görselleştirilmesi için Newt ve SBGN-ed gibi çeşitli araçlar bulunsa da, temel zorluk, SBGN stan- dardının gerektirdiği katı doğrulama kurallarına uyumu sağlamaktır. Örneğin, SBGN-ed, SBGN haritalarını doğrulayabilir ve kural ihlallerini tespit edebilir. Bu tez, yeni bir çerçeve olan SyBValS'nin tasarımını ve uygulamasını sunmak- tadır. SyBValS, verilen bir SBGN haritasını doğrulamak, hataları tanımlamak ve ardından en önemlisi, tespit edilen her bir hatayı çözmek için eyleme geçirilebilir öneriler üretmek üzere tasarlanmıştır. Çerçevenin temel bir özelliği, istemcinin bu önerileri seçip programatik olarak uygulayabilmesi ve böylece hatalı haritayı en uygun şekilde düzeltilmiş bir duruma dönüştürebilmesidir. SyBValS, hem harita doğrulamasını hem de otomatik, seçici hata çözümünü entegre eden ilk kapsamlı çerçeveyi temsil etmektedir.
Özet (Çeviri)
The exponential growth of data in the contemporary age underscores the increas- ing importance of visual data analysis. Consequently, the effective visualization of large-scale datasets is a major requirement for enhancing their readability and comprehensibility. Relational data, which encompasses any structure repre- sentable by a set of nodes and edges, falls within the scope of graph visualization. This technique is applicable across numerous domains, including software engi- neering, network systems, and computational biology. In biology, pathways and interactions are frequently modeled as graphs. The Systems Biology Graphical Notation (SBGN) is a standardized language devel- oped by scientists to model and visualize complex biological systems using graph visualization principles. While several tools, such as Newt and SBGN-ed, exist for the visualization of SBGN pathways, a critical challenge lies in ensuring ad- herence to the rigorous set of validation rules mandated by the SBGN standard. SBGN-ed, for example, is capable of validating SBGN maps and detecting rule violations. This thesis presents the design and implementation of a novel framework, SyB- ValS. SyBValS is designed to first validate a given SBGN map to identify errors and then, critically, generate actionable suggestions for resolving each detected error. A key feature is the programmatic capability that allows a client to select and apply these suggestions, thereby transforming the erroneous map into an op- timally corrected state. SyBValS represents the first comprehensive framework to integrate both map validation and automated, selective error resolution. Selected portions of this thesis were refined with the assistance of Gemini to enhance linguistic clarity and overall readability. The use of this tool was strictly limited to grammatical and stylistic improvements; it was not employed to generate original technical content, experimental results, or research conclusions.
Benzer Tezler
- Design and optimization of compact vivaldi antenna with matching medium for microwave brain imaging applications
Mikrodalga beyin görüntüleme uygulamaları için eşleştirme ortamına sahip kompak vıvaldı antenin tasarımı ve optimizasyonu
CAFER UYANIK
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- İkili zemin karışımları için özgün bir görüntü veri seti oluşturulması ve destek vektör makineleri ile sınıflandırılması analizi
Construction of an original image dataset for binary soil mixtures and classification analysis using support vector machines
MİRA BAĞMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU TUNGA
DOÇ. DR. MÜGE BALKAYA
- Beyin tümörü segmentasyonu için yeni bir üç boyutlu U-Net tabanlı derin öğrenme mimarisi
A novel three-dimensional U-Net based deep learning architecture for brain tumor segmentation
AYŞE BAŞTUĞ KOÇ
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- Evaluation of high-resolution satellite precipitation products in hydrologic simulations of northern latitude river basins
Başlık çevirisi yok
MUHAMMET ÖMER DİŞ
- Bitki yüzeylerinde Eddy kovaryans yöntemiyle ölçülen ve modellenen karbon değişiminin analizi
Analysis of modeled and measured carbon exchange measured by the Eddy covariance method on plant surface
NİLCAN ALTINBAŞ
Doktora
Türkçe
2022
Ziraatİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN