Inferring phylogenetical tree by using hierarchical self organizing maps
Hiyerarşik kendi kendine öğrenen sinir ağlarıyla filogenetik ağaç yapısının oluşturulması
- Tez No: 129210
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ATİLLA GÜRSOY, YRD. DOÇ. DR. RENGÜL ÇETİN ATALAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Fılogenetik Ağaç Yapısı, Kendi Kendine Öğrenen Sinir Ağları, Evrim, DNA, Phylogenetic Tree, Self Organizing Map, Kohonen Map, Evolution, DNA \^>
- Yıl: 2002
- 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: 76
Özet
ÖZET HİYERARŞİK KENDİ KENDİNE ÖĞRENEN SİNİR AĞLARIYLA FİLOGENETİK AĞAÇ YAPISININ OLUŞTURULMASI Hayretdin Bahsi Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticileri: Yrd. Doç. Dr. Atilla Gürsoy, Yrd. Doç. Dr. Rengül Çetin Atalay Ocak, 2002 Biyoloji alanında fılogenetik ağaç yapılan, şu anda varolan türlerin ortak atalarının belirlenerek bu türlerin evrimsel geçmişinin açıklanması amacıyla oluşturulur. Özellikle moleküler biyoloji alanında, bu ağaç yapıları, proteinlerin veya DNA dizilerinin evrimsel ilişkilerini ortaya çıkarmak için kullanılır. Çoğu zaman, fılogenetik ağaç yapılarının oluşturulması zor ve karmaşık bir işlem gerektirmektedir. Örneğin, 30 DNA dizisine sahip bir girdi için 1036,dan fazla farklı ağaç yapısının arasından en iyisini seçmek gerekir. En iyi olan ağaç yapısının uygun bir zaman içinde belirlenebilmesi için literatürde bir çok hiyerarşik kümeleme teknikleri mevcuttur. Diğer yandan, kendi kendine öğrenen sinir ağları, girdi türleri hakkında her hangi bir bilgi sahibi olmadan çok boyutlu girdilerin iki boyutlu çıktı uzaylarına indirgenmesinde çok başarılı olmaktadır. Bu çalışmada, kendi kendine Öğrenen sinir ağları yöntemi ard arda kullanılarak ağaç yapıları oluşturulmaktadır. Bu amaçla, iki farklı algoritma tasarlanmıştır. Birincisi, ağacı kökten başlayıp yapraklara doğru giderek oluşturmaktadır. İkincisi ise ağacı oluşturmaya yapraklardan başlamakta ve köke doğru ilerlemektedir. Tasarlanan algoritmalar ağaç topolojisinin doğruluğu göz önüne alınarak test edilmiştir. Bu algoritmalar, çok kullanılan UPGMA ve Komşu birleştirme metotlarından çok daha iyi sonuç vermektedir. Ayrıca bu çalışma, ağaç kollarının uzunluklarını tahmin etme problemi için de bazı çözümler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT INFERRING PHYLOGENETICAL TREE BY USING HIERARCHICAL SELF ORGANIZING MAPS Hayretdin Bahsi M.S in Computer Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Atilla Gürsoy Co-supervisor: Assist. Prof. Dr. Rengül Çetin Atalay January, 2002 In biology, inferring phylogenetical tree is an attempt to describe the evolutionary history of today's species with the aim of finding their common ancestors. Specifically in molecular biology, it is used in understanding the evolution relationships between proteins or DNA sequences. Inferring phylogenetical tree can be a very complicated task since even for the input data having thirty sequences, the best tree must be chosen among 1 036 possible trees. In order to find the best one in a reasonable time, various hierarchical clustering techniques exist in the literature. On the other side, it is known that Self Organizing Maps (SOM) are very successful in mapping higher dimensional inputs to two dimensional output spaces (maps) without having any priori information about input patterns. In this study, SOM are used iteratively for tree inference. Two different algorithms are proposed. First one is hierarchical top-down SOM method which constructs the tree from the root to the leaves. Second one uses a bottom-up approach that infers the tree from the leaves to the root. The efficiency of Hierarchical SOM is tested in terms of tree topology. Hierarchical SOM gives better results than the most popular phylogeny methods, UPGMA and Neighbor-joining. Also this study covers possible solutions for branch length estimation problem.
Benzer Tezler
- Tomato spotted wilt virus biber izolatlarının popülasyon çeşitliliği ve biber genotiplerinin reassortant izolatlara tepkisi
Population structure of Tomato spotted wilt virus and resistance response of pepper genotypes to reassortant isolates
SELİN CEREN BALSAK
Doktora
Türkçe
2020
ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL BUZKAN
- Darevskia valentini (Boettger, 1892) türünün Türkiye popülasyonlarının taksonomik durumunun morfolojik ve moleküler yöntemlere göre değerlendirilmesi
Reconstruction of the taxonomic status of Darevskia valentini (Boettger, 1892) inferring from morphological and molecular methods
KAMİL CANDAN
- Molecular identification and phylogenetic analysis of some important viruses infecting potato fields in Afyon, Bolu and Nevsehir provinces of Turkey
Türkiye'nin Afyon, Bolu ve Nevşehir illerinde patates alanlarında enfeksıyon oluşturan bazı önemli viral etmenlerin moleküler olarak belirlenmesi ve filogenetik analizi
MUHAMMAD RAFIQ HAFIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE TOPKAYA
- Bazı kemikli balıkları enfekte eden miksozoa parazitlerinin morfolojik ve moleküler yöntemlerle belirlenmesi
Determination of miksozoa parasites infecting some bony fishes by morphological and molecular methods
SEVİLAY OKKAY
Doktora
Türkçe
2019
GenetikSinop ÜniversitesiSu Ürünleri Yetiştiriciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ÖZER
- Ruminantları enfekte eden pestivirusların ayırıcı tanısı ve moleküler karakterizasyonu
Differential diagnosis and molecular characterization of pestiviruses infecting ruminants
ONUR ÜLGENALP
Doktora
Türkçe
2022
Veteriner HekimliğiAnkara ÜniversitesiViroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUBA ÇİĞDEM OĞUZOĞLU