Automated biological data acquisition and integration using machine learning techniques
Makine ögrenmesi teknikleri kullanılarak otomatikleşmiş biyolojik veri kaynaşım ve kazancı
- Tez No: 237619
- Danışmanlar: PROF. DR. VOLKAN ATALAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
İlk genom düzenleme projelerinden bu yana teknoloji, moleküler biyoloji ve büyük ölçekli transkriptom analizindeki gelişmeler çok sayıda veri birikmesine sebep olmuştur. Bu veriler farklı platformlar tarafından sağlanıp farklı labrotuvarlardan geldiklerinden dolayıderlenmiş ve ayrıntılı bir analize ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tezde farklı veri tabanları üzerinde makine ögrenmesi teknikleri kullanarak, otomatikleşmiş biyolojik veri kaynaşım ve kazancını inceledik. Bu tez kapsamında iki farklı madencilik çalısmasına odaklandık.Birinci çalısmada ev idaresi genlerinin ifade desenlerinin nitelendirilmesi üzerinde çalıstık.Ev idaresi olan ve ev idaresi olmayan genlere ait ölçüleri karsılastırmak için metodolojilertanımladık. Ikinci çalısmada ise, gen çiftleri için isbirligi kuralları bulmak amacı ile büyükölçekli ve çoklu hetorejen veri kümelerinde kolayca isleyebilen yeni bir çerçeveyi, bi-k-bikümeleme çerçevesini, önerdik. Her iki çalısmada elde ettigimiz sonuçlar mevcut literatürile alaka ve uyum gösterdi. Bunun yanı sıra, elde ettigimiz sonuçlar biyologlar tarafındandeneylendirilmeyi bekleyen bazı yeni kavramlar da sagladı.
Özet (Çeviri)
Since the initial genome sequencing projects along with the recent advances on technology, molecular biology and large scale transcriptome analysis result in data accumulation at a large scale. These data have been provided in different platforms and come from different laboratories therefore, there is a need for compilation and comprehensive analysis. In this thesis, we addressed the automatization of biological data acquisition and integration from these non-uniform data using machine learning techniques. We focused on two different mining studies in the scope of this thesis. In the first study, we worked on characterizing expression patterns of housekeeping genes. We described methodologies to compare measures of housekeeping genes with non-housekeeping genes. In the second study, we proposed a novel framework, bi-k-bi clustering, for finding association rules of gene pairs that can easily operate on large scale and multiple heterogeneous data sets. Results in both studies showed consistency and relatedness with the available literature. Furthermore, our results provided some novel insights waiting to be experimented by the biologists.
Benzer Tezler
- Computational approaches to study drug resistance mechanisms
İlaç direnç mekanizmaları için işlemsel yaklaşımlar
ZOYA KHALID
Doktora
İngilizce
2017
BiyolojiSabancı ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. İSMAİL ÇAKMAK
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
Başlık çevirisi yok
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Design and implementation of an electrophysiological data acquisition analysis system
Başlık çevirisi yok
KUMSAL DENİZ SEZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF.DR. Y. ZİYA İDER
- Biyolojik işaretlerin elde edilip işlenmesi
Biomedical signal acquisition and processing
OSMAN OKTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- İki kanallı EKG monitörü
Two channels ECG monitor
SERVET MOLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN