Biyolojik veritabanlarında etkin benzerlik hesaplama
Effective similarity calculation in biological databases
- Tez No: 346549
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN ABUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biology
- Anahtar Kelimeler: Biyolojik ağ hizalama, biyolojik veritabanı hizalama, çizge hizalama, referans tabanlı indeksleme, QNET, Hadoop, ESBiD, en yüksek dereceli düğüm, Biological network alignment, biological database alignment, graph alignment, reference based indexing, QNET, Hadoop, ESBiD, highest degree node
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Canlının temel özelliklerini taşıyan en küçük birim olan hücrenin içerisinde meydana gelen olayların açıklanması biyolojik ağlarının incelenmesiyle mümkün olur. Bu inceleme için kullanılan tekniklerden biri benzerlik tabanlı analizdir. Bu kapsamda, bir sorgu ağıyla biyolojik ağlardan oluşan bir biyolojik veritabanı karşılaştırılmakta, sorgu ağıyla benzerliği belli bir eşik değerinin üzerinde ve aşağısında olan ağlar ayrışmaktadır. Bu problemin çözümü, iki ağın benzerliğinin bulunmasını gerektirir. Literatürde NP-tam olarak geçen alt çizge eşleniği problemi sebebiyle problemin çözümü hesaplamsal olarak çok maliyetlidir. Çözüm için literatürde çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden biri olan QNET yöntemi, bu tez çalışması kapsamında Java diliyle ve Hadoop çatısında kodlanmıştır. 7 düğümlü sorgu ağları için Hadoop gerçekleştirimi 10 makinalı (18 çekirdekli) bir öbekte 11,42 hızlanma sağlamıştır. Ayrıca literatürde yer alan“referans tabanlı indeksleme yöntemi”incelenerek ESBiD yöntemi geliştirilmiş, bir referans tabanlı indeksleme yöntemi olan RINQ' nun zayıflıkları üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu kapsamda sezgisel yöntemler kullanılarak belirsizlik setindeki ağ sayısı %29,85 oranında, %93,22 doğruluk payıyla azaltılmış, referans ağların seçim yöntemi değiştirilmiş ve belirsizlik setinde biriken ağların daha hızlı hizalanması için“en yüksek dereceli düğüm”tekniği geliştirilmiştir. Bu teknik, QNET' le yapılan tam hizalamanın %89,76 etkinliğine %51,14 daha kısa sürede ulaşmıştır .
Özet (Çeviri)
It is possible to explain the events occurring inside the cell, the smallest unit in living things, by observing biological networks. Similarity-based analysis is one of the techniques for biological network analysis. In this context, a database consisting of biological networks is aligned with a query network, and the networks having a similarity score higher and lower than a predefined cut-off value are separated. The exact similarity score of two networks needs to be known in the solution of this problem. Unfortunately, because of the NP-complete sub-graph isomorphism problem, this is computationally too expensive. Several methods are proposed in the literature to solve the graph alignment problem. QNET, which is one of these methods, is coded in Java using Hadoop framework in the scope of this thesis. For query networks with 7 nodes, Hadoop implementation with 10 machine cluster (18 cores) achieved 11,42 speedup. A new method called ESBiD, taking the“reference based indexing method”approach has been developed. Particularly, ESBiD focused on the weaknesses of RINQ, another reference based indexing method. To this end, by using heuristics, the number of networks in the twilight zone has been reduced by 29,85% with 93,22% accuracy, the reference network selection strategy has been changed and a new technique called“highest degree node”has been proposed in order to align the networks in the twilight zone faster. This technique reached 89,74% effectiveness in 51,14% runtime with respect to the QNET's exact alignment method.
Benzer Tezler
- Similarity search and analysis of protein sequences and structures: A residue contacts based approach
Protein dizilerinin ve yapılarının benzerlik araması ve analizi: Amino asit temaslarına dayalı bir yaklaşım
AHMET SAÇAN
Doktora
İngilizce
2008
BiyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU
PROF. DR. İ. HAKKI TOROSLU
- Analysis of the promoter of the barley gene, blt4.9, which encodes a lipid transfer protein
Bir lipid transfer protein kodlayan arpa geni blt4.9'un promotör analizi,
ŞENAY VURAL KORKUT
Doktora
İngilizce
2000
BiyoteknolojiUniversity of Newcastle upon TyneMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MONICA HUGHES
- Investigation of the possible effect of intragenic MEFV gene CpG island methylation on mRNA transcription and pyrin localization
MEFV geni intragenik CpG adacığı metilasyonunun mRNA transkripsiyonu ve pyrin lokalizasyonu üzerindeki olası etkisinin araştırılması
GÖKÇE ERDEM
Doktora
İngilizce
2017
Genetikİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EDA TAHİR TURANLI
- Heat shock response in Thermoplasma volcanium: Cloning and differential expression of molecular chaperonin (thermosome) genes
Thermoplasma volcanium'un ısı şoku yanıtı: Moleküler şaperonin (termozom) genlerinin klonlanması ve değişimsel anlatımı
FÜSUN DOLDUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
BiyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoteknoloji Bölümü
PROF. DR. SEMRA KOCABIYIK
- Strategies for isolation of novel enzymes by using metagenomics approach
Metagenomik yaklaşım kullanılarak yeni enzimlerin elde edilmesi
HAVVA ESRA TÜTÜNCÜ
Doktora
İngilizce
2017
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVİN GÜL-KARAGÜLER