Geri Dön

Çoklu dizi hizalama probleminin yapay arı koloni algoritması ile çözülmesi

Solving multiple sequence alignment problem with artificial bee colony algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 335392
  2. Yazar: SELÇUK ASLAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Çoklu dizi hizalama, biyolojik sekansların yorumlanabilmesi için en sık başvurulan analiz yöntemidir. Makro moleküllerin yapı ve fonksiyon tahmininden filogenetik ağaçların oluşturulmasına, polimeraz zincir reaksiyon birincil tasarımından hücre simülasyonuna kadar Biyoinformatik?in hemen hemen tüm problemlerinde çoklu dizi hizalamalarına ihtiyaç duyulmaktadır. Protein, DNA ya da RNA makro moleküllerine ait sekans bileşenlerinin hizalanması için kullanılan yaklaşımları genel olarak dinamik programlama algoritmaları ve sezgisel algoritmalar olarak iki gruba ayırmak mümkündür. İkiden fazla olan sekans sayısı ve sekans uzunlukları dikkate alındığında dinamik programlama bazı hesaplama sınırlarını beraberinde getirmektedir. Hem dinamik programlama sınırlamaları dikkate alındığında hem de çoklu dizi hizalama işlemi ayrık optimizasyon problemi olarak değerlendirildiğinde sezgisel algoritmaların bu problemlerin çözümünde kullanılabilirliği daha önemli hale gelmiştir. Bu tez bağlamında, arıların yiyecek arama davranışlarındaki zekiliği modelleyen Yapay Arı Koloni Algoritması kullanılarak çoklu dizi hizalama problemine ait optimum çözümler bulunmaya çalışılmıştır. Yapay Arı Koloni Algoritması?nın sağlam, esnek yapısı ve algoritmanın işçi, gözcü, izci arı fazlarının çoklu dizi hizalama problemi için önerilen yeni modelleri sayesinde literatürle karşılaştırılabilir sonuçlar alınmıştır. Aynı zamanda yapılan çalışmalar CUDA platformu ile birleştirilerek paralel çalışma performansları da araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Multiple Sequence Alignment is one of the most commonly used analysis tool for interpreting and identifying biological sequences. Almost all problems in Bioinformatics which can be extended from structure and function prediction to phylogenetic tree construction and polymerase chain reaction primer design to cell simulation needs methods of Multiple Sequence Alignment. The approaches chosen for aligning residues of the protein, DNA or RNA macro molecules roughly fall into two categories named dynamic programming algorithms and heuristic algorithms. When considering number of the aligned sequences are more than two and length of the aligned sequences dynamic programming algorithms have disadvantages and computational limitations. Considering main drawbacks of dynamic programming algorithms and accepting the multiple sequence alignment process as a combinatorial optimization problem, heuristic algorithms are more eligible than other greedy approaches in solving these problems. In the context of this thesis, Artificial Bee Colony Algorithm which is inspired by the intelligent foraging behaviors of honey bees is used to find the optimal solutions of multiple sequence alignments. The robust, flexible structure of Artificial Bee Colony Algorithm and newly proposed model for employed, onlooker, scout bee phases have given comparable results with similar works in the literature. In addition, performance of the parallelized methods has been analyzed by incorporating the proposed models and CUDA platform.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    789727

    Sezgisel yaklaşımlara dayalı çoklu dizi hizalaması üzerine bir çalışma

    A study on multiple sequence alignment based on heuristic approaches

    HATİCE ERDİRİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN BULUT

  2. Tez No

    849748

    A new approach to satellite communication: Harnessing the power of reconfigurable intelligent surfaces

    Uydu iletisimine yeni bir yaklaşım: Yeniden yapılandırılabı̇lı̇r akıllı yüzeylerden faydalanma

    KÜRŞAT TEKBIYIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  3. Tez No

    215851

    Protein secondary structure prediction with classifier fusion

    Sınıflandırıcı birleştirimi ile protein ikincil yapısı kestirimi

    İSA KEMAL PAKATCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    BiyoistatistikSabancı Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN

  4. Tez No

    315713

    Çok amaçlı genetik algoritmalarla çoklu dizi hizalama

    Multiple sequence alignment by multi-objective genetic algorithms

    HÜLYA HARK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KAYA

  5. Tez No

    661007

    Omurgalılarda poliamin sentezi ve yıkımından sorumlu enzimlerin evrimsel ilişkilerinin biyoinformatik yöntemlerle incelenmesi

    Investigation of evolutionary relationship of enzymes responsible for polyamine synthesis and breakdown in vertebrates by bioinformatic methods

    GİZEM ŞELE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyolojiÜsküdar Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR ÖZ

Geri Dön