Biyoinformatik uygulamalarında makine öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesine yönelik çok kriterli yaklaşım
Multi-criteria approach to development of machine learning methods in bioinformatics
- Tez No: 357267
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ, DR. HÜSEYİN ŞEKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 157
Özet
Biyo-işaretçi seçimi genom sonrası elde edilen yüksek boyutlu biyolojik verilerin analizlerinin önemli bir parçasıdır ve biyo-işaretçilerin temsil gücü en yüksek alt kümesini seçmeyi hedefler. Ancak, biyolojik verilerin yüksek boyutlu yapıda olması nedeniyle, seçim süreci çok zor bir iştir. Bu süreç, veri setindeki örnek varyasyonlarından (değişintilerden) ve seçim metotundan da bağımsız olmalıdır.Bu çalışmada, çok amaçlı optimizasyon yöntemi olan Pareto Optimallik (PO) ile çok kriterli karar verme yöntemi olan Analitik Hiyerarşi Proses (AHP) yöntemini birleştiren yeni bir karmametot önerilmiştir. Yöntem farklı biyo-işaretçi seçim yöntemleri ile de kullanılabilmektedir. Bu çalışmada önerilen çok kriterli yaklaşımlar çeşitli yüksek boyutlu biyolojik veriler üzerinde test edilmiştir. Alınan sonuçlar PO yönteminin biyolojik verilerde tanımlanmış problem ile ilgili öznitelikleri başarılı bir şekilde seçtiğinigöstermiştir. Ayrıca AHP yönteminin seçilmiş az sayıda biyo-işaretçinin kendi arasında önceliklendirilmesinde kullanılabileceğini de gösterilmiştir
Özet (Çeviri)
Bio-marker selection is the important part of high dimensional biological data, that is obtain from post-genome, analysis and it aims finding most representative subset of the bio-markers. But selection process is a challenging task due to the high dimensional nature of gene expression data. This should also be independent of sample variations in the dataset. In this paper we present a novel hybrid method that incorporates a multi-objective optimization method, called Pareto Optimal approach (PO) with a multi-criteria decision making method, called Analytical Hierarchy Process (AHP). The method is further supported with different bio-marker selection methods. The multi-criteria approaches proposed in this study were tested on various high-dimensional biological data. The results show that PO method selects the features related to the defined problem in biological data successfully. Furthermore; the results also show that AHP method could be used to prioritize a few selected bio-markers among themselves.
Benzer Tezler
- Topluluk öğrenme yöntemlerine dayalı bilgisayar destekli tanı sisteminin geliştirilmesi: genomik teknolojileri üzerine uygulaması
Development of computer-aided diagnosis system based on ensemble learning methods: Application on genomic technologies
ZEYNEP KÜÇÜKAKÇALI
Doktora
İngilizce
2023
Biyoistatistikİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ
- Mikrodizi verilerinde kullanılan farklı normalleştirme yöntemlerinin derin öğrenme performanslarına etkisi
The effect of different normalization methods used in microarray data on DEEP learning performances
ASENA AYÇA ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikMersin ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLHAN TEMEL
PROF. DR. SAİM YOLOĞLU
- Telekomünikasyon sektöründe aboneliklerini iptal edecek müşterilerin yapay öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi
Churn prediction in telecommunication sector with machine learning methods
AYŞE ŞENYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK ALP
- Dağıtık DVM kullanılarak miRNA hedef gen tahmini yapılması
miRNA target gene prediction using distributed SVM
NİYAZİ ELVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. GÖKHAN YAVUZ
- Biyoinformatik veri sınıflandırma problemleri için boyut indirgemeye dayalı öznitelik seçimi yaklaşımlarının geliştirilmesi
Developing dimensionality reduction based feature selection approaches for bioinformatic data classification problems
UMAY GÜLFEM ELGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU