Çok amaçlı genetik algoritma kullanarak biyodizilerden çoklu motiflerin keşfi
Discovering multiple motifs from biosequences using by multi-objective genetic algorithm
- Tez No: 232114
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Bu tezde DNA üzerinde bulunan saklı bilgilerin, genetik algoritma yardımıyla çıkartılması gerçekleştirilmiştir. DNA içerisinde gizli örüntü çıkarma genetik bilimi açısından çok önemli bir konudur. Biyolojik diziler üzerinde arama yapan birçok yöntem bulunmaktadır. Bu yöntemlerin birçoğu tek bir amaca ulaşmak için çalışmaktadır. Bazı problemlerde birden fazla amacı gerçekleştirmek gerekir. Bu gibi durumlarda tek amacı optimize eden yöntemler istenilen sonucu vermez.Bu tezde önerilen yöntem DNA üzerinde motif araması yaparken birden fazla amacı gerçekleştirir. Yöntem daha önce geliştirilmiş yöntemlerden bu açıdan farklılık gösterir. Geliştirilen bu algoritma birçok giriş parametresine bağlı en iyi çözüm kümesini sunar. Çözüme etki eden değişken değerlerini kendisi otomatik olarak ayarlar.Geliştirilen bu yöntem ile DNA üzerindeki çok iyi gizlenmiş motifleri arama işleminde daha optimal sonuçlar elde edilecektir.
Özet (Çeviri)
In this thesis ,information that is hidden on DNA, was carried out by helping of genetic algorithm. Bringing out the hidden pattern is important for genetics. There are a lot of methods that is searchıng on biological concordance. Most of these methods study to get only one objective. It ıs a necessity to get more than one objective on some problems. In such conditions, the methods don't work out that optize only one objective.The method that is recommended on this thesis, carries out more than one objjective when it is searching motif on DNA. So this method is different from the others that was developed before. This developed algorithm offers the best solutions that depended on multiple input parameters. It arrenges the amout of the affecting factors auotomatically.We get more optimal solutions with this developed methods on searching very good hidden motifs on DNA.
Benzer Tezler
- Çok amaçlı genetik algoritma kullanarak DNA mikrodizi verilerinin kümelenmesi
Clustering DNA microarray data via multi-objective genetic algorithm
MUSTAFA KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KAYA
- Hastalık teşhisi için çok-amaçlı genetik algoritma kullanarak çoklu-bulanık sınıflandırıcıların geliştirilmesi
Development of multi-fuzzy classifiers using multi-objective genetic algorithm for medical diagnosis
SEMRA GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MEHMET KAYA
- Tıbbi veri kümeleri arasındaki birliktelik kurallarının çok amaçlı genetik algoritma ile çıkarılması
Extraction of association rules in medical datasets via multi-objective genetic algorithms
BUKET KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
- Genetik algoritma kullanarak hisse senedi portföy optimizasyonu: BİST - 30'da bir uygulama
Portfolio optimzation using genetic algorithm: An application in BIST - 30
AHMET ÇANKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
EkonomiOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMRE YAKUT
- İTÜ TRIGA Mark II araştırma reaktörü için genetik algoritma kullanarak kalp konfigürasyon optimizasyonu
Core configuration optimization for ITU TRIGA Mark II research reactor using genetic algorithm
SEFA SAYIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiNükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE