Induction and control of large scale gene regulatory networks
Büyük-ölçekli gen düzenleyici ağların modellenmesi ve kontrolü
- Tez No: 238614
- Danışmanlar: PROF. DR. FARUK POLAT, PROF. DR. REDA ALHAJJ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Biyoinformatik, Veri madenciliği, Bioinformatics, Data mining
- 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: Belirtilmemiş.
Özet
Gen düzenleyici ağlar hücre içindeki etkileşimleri modellediğinden, yapılarını anlamak ve onları verimli bir şekilde kontrol edebilen mekanizmalar geliştirmek çok önemlidir. Bu tez, bu iki yönü ele almaktadır. İlk problemde, gen düzenleyici ağların yapısını öğrenmek için, çıktı kalitesini artırırken berimsel gereksinimleri azaltan, birden fazla biyolojik veri tipini birlikte kullanan ve yoğun düğümler için özel bir yöntem uygulayan yeni bir kısıt-tabanlı modelleme algoritması önerilmektedir. Kısıt-tabanlı yapı öğrenme algoritmaları, seyrek çizgeler için iyi performans gösterirler ve seyreklik de nadir görülen bir durum değildir. Bununla beraber, gen düzenleyici ağlar gibi bazı alanlarda, yoğun bölgeler içeren çizgelere rastlanabilir ve önerilen algoritma bu durumla başa çıkabilir. Algoritma, iyi bilinen bir yapı öğrenme algoritması olan PC algoritması tabanlıdır ve onu birden fazla yönde geliştirmektedir. Elimizde bir ağ olduğunda ise, ikinci problem karşımıza çıkacaktır; gen düzenleyici ağların, çeşitli uygulamalar için, temel mesele ölçeklenebilirlik olmak üzere kontrolü. Bir organizmada yüzlerce genin tek bir biyolojik aktiviteyi düzenlemede rol alması mümkündür ve Boolean modellerde bile bu, muazzam büyüklükte bir durum uzayına karşılık gelir. Bu tez, büyük-ölçekli ağlara kontrol planları bulmak için verimli yöntemler önermektedir. Bu tezde önerilen modelleme ve kontrol algoritmaları hem sentetik hem de gerçek veri kümelerinde test edilmiştir. Test sonuçları, önerilen yaklaşımların etkin ve verimli olduklarını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Gene regulatory networks model the interactions within the cell and thus it is essential to understand their structure and to develop some control mechanisms that could effectively deal with them. This dissertation tackles these two aspects. To handle the first problem, a new constraint-based modeling algorithm is proposed that can both increase the quality of the output and decrease computational requirements for learning the structure of gene regulatory networks by integrating multiple biological data types and applying a special method for dense nodes in the network. Constraint-based structure learning algorithms generally perform well on sparse graphs and it is true that sparsity is not uncommon. However, some domains like gene regulatory networks are characterized by the possibility of having some dense regions in the underlying graph and the proposed algorithm is capable of dealing with this issue. The algorithm is based on a well-known structure learning algorithm called the PC algorithm, and extends it in multiple aspects. Once a network exists, we could address the second problem, namely control of the regulatory network for various applications where the curse of dimensionality is the main issue. It is possible that hundreds of genes may regulate on biological activity in an organism and this implies a huge state space even in the case of Boolean models. The thesis proposes effective methods to find control policies for large-scale networks. The modeling and control algorithms proposed in this dissertation have been evaluated on both synthetic and real data sets. The test results demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed approaches.
Benzer Tezler
- Development and characterization of monoclonal antibodies against recombinant caga protein and their use in lateral flow test strip for serological diagnosis of Helicobacter pylori infection
Rekombinant caga proteinine karşı monoklonal antikorlar geliştirilmesi, karakterizasyonu ve bunların helıcobacter pylorı enfeksiyonunun serolojik teşhisi için lateral akım test çubuğunda kullanılması
CEBRAİL KARAKUŞ
- Otizm spektrum bozukluğu tanısı alan hastalarda genetik ve çevresel etiyolojik faktörlerin araştırılması
Investigation of genetic and environmental etiological factors in patients diagnosed with autism spectrum disorder
ZEYNEP İZEM PEKER BULĞAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANJU ÇELİK
DOÇ. DR. AYŞE KUTLU
- Aeromonas sobria ve Lactococcus garvieae'e karşı geliştirilen kapsül oral bivalan aşıların gökkuşağı alabalıklarında (Oncorhynchus mykiss w, 1792) bağışıklığa etkileri
Immune effects of capsule oral bivalent vaccines against Aeromonas sobria and Lactococcus garvieae in rainbow trout (Oncorhynchus mykiss w, 1792)
SABAHAT SELMİN ÇETİNKAYA
Doktora
Türkçe
2026
Su ÜrünleriIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiSu Ürünleri Yetiştiriciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL KUBİLAY
DR. ÖĞR. ÜYESİ SILA GÜLBAĞ PINAR
- Psöriazisli olgularda deri kazıntı örneklerinde human papillomavirus (HPV) ve genotiplerinin araştırılması
The investigation of human papillomavi̇rus (HPV) and genotypes in skin scraping samples in psoriasis cases
LEYLA ERSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MikrobiyolojiMersin ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDA TEZCAN ÜLGER
- Anaplasma capra'nın teşhisinde kullanılmak üzere real-timePCR geliştirilmesi, etkenin karadeniz bölgesinde sığırlardaaraştırılması
Development of real-time PCR to be used in the diagnosis ofAnaplasma capra and its investigation in cattle in blacksearegion
HÜSNÜ FURKAN ŞAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
ParazitolojiSivas Cumhuriyet ÜniversitesiVeterinerlik Parazitolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KÜRŞAT ALTAY
