Geri Dön

Subsequence feature maps for protein function annotation

Protein fonksiyon açıklaması için alt dizi özellik haritaları

PDF İndir

  1. Tez No: 176775
  2. Yazar: ÖMER SİNAN SARAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VOLKAN ATALAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sekans belirleme teknolojlerindeki gelişmelerle birlikte, işlevi bilinmeyen protein dizilerininsayısı hızla artmaktadır. Bunun sonucunda proteinlerin işlevsel olarak etiketlenmesiiçin kullanılabilecek hesaplamalı metodlar çok büyük önem kazanmıştır. Bu tezde,ilk olarak protein birincil dizilerini sabit boyutlu sayısal vektörlere eşleyen bir öznitelikuzayı eşleme sistemi tanımladık. Altdizi profili eşlemesi adını verdiğimiz bu eşlemeprotein dizilerinin altdizi modellerini hesaba katmaktadır. Oluşan vektörler proteinleriişlevsel olarak sınıflandırmak için desktek vectör makinalarına girdi olarak kullanılmıştır.?Ikinci kısımda, proteinlerin işlevsel etiketlenme işini bir ilevsel sınıflandırma problemiolarak tanımladık ve Gen Ontoloji (GO) terimleri üzerinde tanımlanmış bir sınıflandırmaçatısı bina ettik. Farklı sınıflandırma metodları ve bunların farklı birleşimleri 300 GOterimi üzerine kurulan bu sınıflandırma çatısında değerlendirildi. Sonuçlar gösterdi kibirleşim sınıflandırma doğruluğunu arttırmaktadır. Ortaya çıkan sistem internet üzerindeherkese açık bir işlevsel etiketleme uygulaması haline getirilmiştir.

Özet (Çeviri)

With the advances in sequencing technologies, the number of protein sequences withunknown function increases rapidly. Hence, computational methods for functional annotationof these protein sequences become of the upmost importance. In this thesis,we first defined a feature space mapping of protein primary sequences to fixed dimensionalnumerical vectors. This mapping, which is called the Subsequence Profile Map(SPMap), takes into account the models of the subsequences of protein sequences. Theresulting vectors were used as an input to support vector machines (SVM) for functionalclassification of proteins. Second, we defined the protein functional annotation problemas a classification problem and construct a classification framework defined on Gene Ontology(GO) terms. Different classification methods as well as their combinations areassessed on this framework which is based on 300 GO molecular function terms. The resultsshowed that combination enhances the classification accuracy. The resultant systemis made publicly available as an online function annotation tool.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    439361

    Alt sekans profil haritaları kullanılarak protein katlanması tanıma

    Protein fold recognition using subsequence profile maps

    RUŞEN HALEPMOLLASI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖMER SİNAN SARAÇ

  2. Tez No

    602021

    Music retrieval systems: Robust performance under the effect of uncertainty

    Başlık çevirisi yok

    ERDEM ÜNAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUnıversıty Of Southern Calıfornıa

    DR. SHRIKANTH NARAYANAN

  3. Tez No

    66758

    Çok boyutlu kaotik sistemler ile şifreleme

    Encryption with multi-dimensional chaotic systems

    ASİYE YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  4. Tez No

    381864

    A new approach for estimating the geothermal gradient and deep subsurface temperature distribution in Turkey

    Türkiye derin yeraltı sıcaklığı ve sıcaklık gradyanı dağılımının belirlenmesine yeni bir yaklaşım

    DANIEL NLIMAH NJOLNBI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM METİN MIHÇAKAN

  5. Tez No

    114681

    Developing a feature-based edge detector using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanan özniteliğe dayalı bir kenar bulma yöntemi

    GÜVEN BURÇ ARPAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. GÜRKAN TEKMAN

    PROF. DR. UĞUR HALICI

Geri Dön