Geri Dön

Protein etkileşim tahmini için pozitif etiketsiz öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi

Improving positive unlabeled learning algorithms for protein interaction prediction

PDF İndir

  1. Tez No: 361071
  2. Yazar: DORUK PANCAROĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET TAN
  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: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

Protein etkileşim tahmini için ikili sınıflandırmada, mevcut iki adet proteinin negatif (etkileşime girmeyen) olduğunu tespit edebilmek zor bir işlemdir. Bu zorluğun sebeplerinden biri bu sınıflandırmayı yapmaya yardımcı olacak eğitim kümesi için hiçbir zaman etkileşmeyen örnekleri temin etmenin güç olmasıdır. Ayrıca, bir protein çiftinin etkileşmediği ispatlanmış olsa bile, protein etkileşim veri tabanlarında bu negatif örneklere yer verilmez. Bu durum sebebiyle gerçek negatif örnek kullanmayan öğrenme algoritmalarına bir ihtiyaç doğmuştur. Bu çalışmada, yüksek performansları sebebiyle seçilen iki adet pozitif etiketsiz öğrenme algoritması, AGPS ve Roc-SVM için geliştirmeler yapılması hedeflenmiştir. Bu algoritmalara iki adet geliştirme yapılacaktır: algoritmaların sınıflandırma için kullandığı support vector Machines (SVM) sınıflandırıcısı yerine Random Forest sınıflandırıcısını kullanmak (AGPS-RF ve Roc-RF) ve iki algoritmayı birleştirerek sonuçlarını bir oylama sistemine sokmak (Karma Algoritma). Bu geliştirmeler yapıldıktan sonra algoritmalar önceki halleri ile ve yaygın olarak kullanılan iki adet sınıflandırma algoritması (CLR ve ARACNE) ile karşılaştırılarak performansları incelenmiştir. Yapılan karşılaştırmalarda, AGPS-RF, Roc-RF ve Karma Algoritma, SVM kullanan seleflerine göre daha iyi performans vermiştir. CLR ve ARACNE ile yapılan karşılaştırmalarda ise Roc-RF ve Karma Algoritma'nın daha performanslı olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In binary classification for protein interaction prediction, labeling two proteins as negative (not interacting) is a hard task. This problem is caused by the difficulty of obtaining two training samples that would never interact. Furthermore, the protein interaction databases do not include negative samples, even if the samples have been shown to be non-interacting. The aforementioned difficulty in obtaining true negative samples created a need for learning algorithms that does not use negative samples. This study aims to improve upon two well-performing positive unlabeled learning algorithms, AGPS and Roc-SVM for protein interaction prediction. Two extensions to these algorithms is proposed; the first one is to use Random Forests as the classifier instead of support vector Machines (AGPS-RF and Roc-RF) and the second is to combine the results of AGPS and Roc-SVM using a voting system (Hybrid Algorithm). After these two approaches are implemented, the results were compared to the original algorithms as well as two well-known learning algorithms, ARACNE and CLR. In the tests and comparisons, both Random Forest algorithms and the Hybrid algorithm performed well against the original SVM-classified ones. The improved Roc-RF and Hybrid Algorithms also performed well against ARACNE and CLR.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    642255

    A computational approach for predicting host specificity of adenoviruses

    Adenovirüslerin konak özgüllüğünü tahmin etmede kullanılacak bir hesaplama yöntemi

    ONUR CAN KARABULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Biyoenformatik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ETHEM SÜZEK

  2. Tez No

    637756

    Recombinant expression, purification and characterization of TNFR1

    TNFR1'in rekombinant üretimi, saflaştırılması ve karakterizasyonu

    YAĞMUR ÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY

  3. Tez No

    246830

    Critical assessment of protein-protein interaction databases and features towards prediction of interactions

    Etkileşim tahmini için protein-protein etkileşim kümelerinin ve niteliklerin detaylı karşılaştırılması

    MEHMET CENGİZ ULUBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. ATTİLA GÜRSOY

  4. Tez No

    571574

    Yapay zekâ tekniklerinin kullanımıyla protein etkileşimlerinin sekans bilgisine dayalı tahmini

    Prediction of protein interactions by using artificial intelligence techniques based on protein sequence data

    YUNUS EMRE GÖKTEPE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİFE KODAZ

  5. Tez No

    721380

    Predicting novel small inhibitors of SARS-CoV-2: Targeting SARS-CoV-2 spike protein, human ACE2 protein and SARS-CoV-2 NsP16 via molecular docking

    SARS-CoV-2 için yeni küçük inhibitör moleküllerin tahmini: Moleküler yanaştırma yöntemiyle SARS-CoV-2 spike proteini, insan ACE2 proteini ve SARS-CoV-2 NsP16 hedeflenmesi

    ONUR ÖZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERT GÜR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY

Geri Dön