Geri Dön

Kanser sınıflandırmada mikroRNA ve mRNA anlatım bilgilerinin entegrasyonu

Integrating microRNA and mRNA expression data for cancer classification

  1. Tez No: 337841
  2. Yazar: ONUR ALTINDAĞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN OĞUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Genetik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 141

Özet

Gen ifade verilerinden kanserli doku örneklerinin sınıflandırılması günümüz biyokimyasının en önemli problemlerindendir. Bu problemi zor kılan en önemli durum, tipik bir mikroseri deneyindeki çok yüksek miktarda gen sayısına (mRNA) karşılık çok az sayıda örnek bulunmasıdır. Yapılan son araştırmalarda öznitelik seçimi yöntemlerinin bu sorunu aşmada önemli rolü olduğu raporlanmaktadır. Bunun yanı sıra kanserli doku saptamada mikroRNA ifade biçimlerinin de önemli bir bilgi değeri taşıdığı belirtilmektedir. Bu çalışmada bu iki bulgunun kapsamlı bir şekilde ele alınmasıyla mikroRNA-mRNA entegrasyonu üzerinde öznitelik seçimi yöntemlerinin etkisi değerlendirilmiştir. Çalışmamızın sonucunda bu entegrasyonun etkili bir öznitelik seçim stratejisinin de yardımıyla uygulanan sınıflandırıcıların tahmin doğruluğunu önemli ölçüde arttırdığı ispatlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Classifying cancer samples from gene expression data is one of the central problems in current systems biomedicine. The problem is challenging due to the small number of samples in comparison to the number of genes (mRNAs) in a typical microarray experiment. Recent reports suggest that feature selection may help to manage the problem. Furthermore, microRNA expression profiles have shown to provide valuable knowledge in detecting cancer signatures. In this study, we present the results of a comprehensive study to assess the effect of feature selection and microRNA-mRNA data integration in cancer type prediction from microarray expression data. We prove that this integration can significantly improve prediction accuracy with a proper feature selection strategy.

Benzer Tezler

  1. Machine learning based integration of miRNA and mRNA profiles combined with feature grouping and ranking

    Özellik gruplaması ve sıralaması ile birlikte miRNA ve mRNA ekspresyon profillerinin makine öğrenimi tabanlı entegrasyonu

    GÖKHAN GÖY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜNGÖR

  2. Makine öğrenmesi özellik seçimi (anova-boruta) ve sınıflandırma yaklaşımlarıyla pan-kanserde potansiyel mikroRNA biyobelirteçlerinin belirlenmesi

    Identification of potential microRNA biomarkers in pan-cancer using machine learning feature selection and classification approaches

    MELİKE KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyolojiEge Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAVAŞ İZZETOĞLU

  3. A weakly supervised clustering method for cancer subgroup identification

    Kanser alt gruplarının keşfi için zayıf gözetimli bir kümeleme metodu

    DUYGU ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ÖZNUR TAŞTAN OKAN

  4. Development of mirna biomarkers for the differentiation between gingivitis and periodontitis: A pilot study

    Gingivitis ve periodontitis ayrımı için mirna biyobelirteçlerinin geliştirilmesi: Pilot çalışma

    DHAFIR LATIEF FAYADH FAYADH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyokimyaSüleyman Demirel Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CALAPOĞLU

  5. Meta-analysis of microRNA and gene selection using machine learning

    Makine öğrenmesi kullanarak microRNA meta-analizi ve gen seçimi

    ELNAZ PASHAEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN