Classification of short biosequences
Kısa biyodizilimlerin sınıflandırılması
- Tez No: 316492
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN OĞUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Biyoteknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Dizilim sınıflandırma biyobili?imin en temel problemlerinden bir tanesidir. Ne olduğu bilinmeyen bir moleküler birimi sadece bu birimin dizilim verisi kullanılarak, daha önceden bilinen bir sınıfa atamak için birçok araç ortaya çıkmıştır. Fakatçıkan bu araçların hepsi ilgili olduğu problemler e özeldir. Ayrıca bu araçlar problemin ait olduğu biyolojik dizilim alfabesine bağlıdır. Bu tezde alfabeden bağımsız yeni bir genel dizilim sınıflandırıcı (TRAINER) java programla dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu araç ile kullanıcılar kendi eğitim veri setleri ve kendi dizilim alfabeleri ile dizilim sınıflandırması yapabilecektir. TRAINER kullanıcıların sistemde tanımlı öğreticiyle (supervised) öğrenme yöntemlerinden istediğini, yöntemin parametrelerini ve önceden tanımlı çeşitli özellik belirtme kalıplarından birini seçerek kullanmasını sağlar. Sistemde eğitilmiş modellerkullanıcının isteğine bağlı olarak sisteme ileride tekrar eğitilmeden kullanılmak üzere kayıt edilebilir. Aday efektör tahmini, mikroRNA hedef tahmini ve nükleolar konumlanma sinyal tahmini çalı?maları ile sistemin DNA, RNA ve proteindizilimleri için verimli bir ?ekilde çalıştığı gösterilmi?tir. Ortaya çıkan sonuçların biyolojik manaları tezde tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Classifying sequences is one of the central problems in computational biosciences. Several tools have been released to map an unknown molecular entity to one of the known classes using solely its sequence data. However, all of the existing tools are problem- specific and restricted to an alphabet constrained by relevant biological structure. Here, we introduce TRAINER, a new online tool designed to serve as a generic sequence classification platform to enable users provide their own training data with any al phabet therein defined. TRAINER is implemented by using java programming language. TRAINER allows users to select among several feature representation schemes and supervised machine learning methods with relevant parameters. Trained models can be saved for future use without retraining by other users. Three case studies are reported for effective use of the system for DNA, RNA and protein sequences; Candidate effector prediction, microRNA target prediction and nucleolar localization signal prediction. Biological relevance of the results is discussed.
Benzer Tezler
- Kısa süreli güç kalitesi bozulmalarının dalgacık analizi ve rastgele orman yöntemi ile sınıflandırılması
Classification of short-term power quality disturbances with wavelet analysis and random forest method
MUSTAFA ERCİRE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN ÜNSAL
- Nöbet tanısı koyma ve nöbet-epilepsi sınıflamasında kısa süreli video-EEG monitorizasyonun yeri
The efficiency of short time video-EEG monitorization in diagnosis of seizure-epilepsia classification
MUSTAFA KURTHAN MERT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıÇukurova ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M.ÖZLEM HERGÜNER
- Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde duygu durumlarını yansıtan kısa filmlerin oluşturulması ve öğrenci başarısına etkisi
Production of short films which reflect mental states of emotion in the education of Turkish as a foreign language and its effection the student's success
ŞEYDA YEŞİLYURT
Doktora
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR AYDEMİR
- Buğday yetiştiren tarım işletmelerinin Çiftlik Muhasebe Veri Ağı (ÇMVA)sistemine göre sınıflandırılması ve analizi: Çanakkale ili Kumkale Ovası örneği
Classification and analysis of wheat farming enterprises according to farm accounting data network system: Kumkale Plain of Çanakkale Province
GÜLŞAH DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DUYGU AKTÜRK
- Ferit Edgü'nün kısa hikâyelerinde söz dizimi incelemesi
An investigation of syntax in the short stories of Ferit Edgu
BETÜL EĞİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
DilbilimSiirt ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL ULUTAŞ