Geri Dön

Identifying gene interactions for time series microarray data using dynamic Bayesian networks and external biological knowledge

Harici biyololojik bilgi ve dinamik Bayes ağları kullanarak genler arası etkileşimleri tanımlamak

  1. Tez No: 333120
  2. Yazar: UMUT AĞYÜZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU, YRD. DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN OTU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoteknoloji, Genetik, Mikrobiyoloji, Biotechnology, Genetics, Microbiology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 45

Özet

DNA hybridlenme teknolojisi sayesinde DNA?yı ölçülebilir değerlere dönüştürülüp genlerin sinyal değerlerini elde edebilmekteyiz. Bu sinyal değerleri kullanılarak gen-gen, protein-gen ve protein-protein arasındaki etkileşimler çözülmeye çalışılmak, günümüz biyolojisinde önem kazanmaktadır. Bu tezde bu problemi Bayes Ağları (BA) kullanarak çözebilecek bir yöntem takip ettik. BA değişkenler arasındaki şartlı bağımsı- zlıkları kavrayabilen olasılık dağılımlarının modellenmesidir. BA ve benzeri modeller olasılıksal olayları çok iyi açıklayabildikleri için gözlemsel verilerden öğrenme yapılırken tercih edilirler. Veri gürültüye sahip olsa bile kullanabiliriz. BA modeli aynı zamanda bazı dezavantajlara da sahiptir. BA modeli sadece değişmeyen veriler için kullanılabilir ön bilgi gerektirir ve sadece döngü içermeyen yollar içerdiği için sınırlıdır. Bu gibi kısıtlamaların üstesinden gelebilmek için Dinamik Bayes Ağları geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

DNA hybridization arrays measure the expression levels for thousands of genes. These measurements provide us with a ?snapshot? of transcription levels in the cell. A major challenge in computational biology is to identify the gene-protein, gene-gene, and protein-protein interactions using such measurements, as well as some biological features of cellular systems. In our study we aimed at building up our framework on the use of Bayesian networks. A Bayesian network is a graph-based model of joint multivariate probability distributions that captures properties of conditional independence between variables. Such models are deemed attractive for their ability to describe complex stochastic processes. They also provide a clear methodology for learning from observations, even for noisy ones. However, Bayesian Networks work only for stationary data, require prior information in model selection, and applies to acyclic directed graphs. Dynamic Bayesian network (DBN) is an improved model to overcome the cyclicity and stationary limitations.

Benzer Tezler

  1. Markov zincirleri ile pazar payı tahmini ve renkli televizyon pazarına ilişkin bir uygulama

    Market share estimation of colored TV with markov chains for the period of 1990-1995

    BÜLENT MENGÜÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. SELİME SEZGİN

  2. Comparative evaluation of prokaryotic community of salda lake using oxford nanopore-minion and next generation sequencing-illumina

    Salda gölü'nün prokaryotik topluluğunun oxford nanopore-minıon ve yeni nesil dizileme-illumina ile karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi

    KÜBRA DOYMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN İNCE

  3. Malign melanoma kanser kök hücre modelinde HİF1A geninin susturulması ile gerçekleşen olası yanıtların incelenmesi

    Analysis of potential responses in A malignant melanoma cancer STEM cell model by silencing the HİF1A gene

    BERRİN ÖZDİL BAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Histoloji ve EmbriyolojiEge Üniversitesi

    Histoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN AKTUĞ

  4. Aksolotl'da kuyruk rejenerasyonunu sağlayan moleküler mekanizmaların proteomiks yöntemi ile tanımlanması

    Characterization of molecular mechanisms providing tail regeneration in axolotl BY the proteomics method

    MAHMUT ERHAN AVŞAROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Biyoteknolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TURAN DEMİRCAN

  5. Computational investigation of structural and functional effects of cancer related variants

    Başlık çevirisi yok

    METİN YAZAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyolojiMarmara Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PEMRA ÖZBEK SARICA