Dizilim verisinden mikrorna fonksiyon tahmini
Predicting microrna expression from sequence
- Tez No: 364259
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN OĞUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Gelişen teknolojiyle birlikte bilimsel çalışmalar da hız kazanmıştır. Bu durum bilimsel çalışmaların sayısını arttırıp, elde edilen sonuçların başka çalışmalarda kullanılma oranını yükseltmiştir. Dolayısıyla kusursuz verilerle ve zaman kaybını minimize ederek çalışmak önemli bir hal almıştır. Özellikle kanser gibi bütün insanlığı önemli ölçüde etkileyen hastalıklarla ilgili çalışmalarda bu durum daha da önem kazanmıştır. Kanser çalışmalarındaki ilerlemeler, mikroRNA adı verilen kısa RNA dizilerinin kanserle ilişkili olduğunu ispatlamıştır. Bu durum mikroRNA'lar üzerinde yapılan deneylerin artmasına ve ilgili veri tabanlarına bir çok veri eklenmesine sebep olmuştur. Bu veriler her ne kadar özenle elde ediliyor olsa da, bazen eksik ya da yanlış olarak kaydedilebilmektedir. Ayrıca yapılan ölçümler mikroRNA'ların keşif hızına yetişememekte ve araştırmacılar bu ölçümlerin yapılmasını beklemek zorunda kalmaktadır. Bu çalışma ile mikroRNA ların gen ifadelerinin, bilgisayar destekli yöntemlerle tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda gen ifadesi aranan mikroRNA'nın, ifadesi bilinen mikroRNA'ların promotör kısımları ve transkripsiyon faktörler arasındaki ilişkiden faydalanarak ifadesinin tahminine çalışılmıştır. Çalışmada lineer regresyon, KNN regresyon ve RVM regresyon yöntemleri uygulanmış ve sonuçların doğruluğu Spearman ve Pearson doğrulama yöntemleriyle değerlendirilmiştir. Değerlendirmeler sonucunda RVM regresyon yönteminin yüksek başarı sağladığı görülmüştür. Bu çalışma dizilim verisinden mikroRNA ifadesi tahminine yönelik ilk çalışma olduğundan, sonraki çalışmalara ışık tutması bakımından önemli bir yere sahiptir.
Özet (Çeviri)
The improvements in technology has drastically accelerated the scientific activities in all domains. The increase in the number of studies has allowed researchers to reuse existing data obtained from previous experiments. In this context, working with complete and perfect data has become an urgent need. Therefore, working with the perfect data has become an important condition. In last years, scientists have proven that, cancer is related with the activities of microRNAs. Therefore, the experiments with microRNA have increased dramatically. A huge amount of data has been inserted to related databases such as Gene Expression Omnibus. Scientist measured gene expression of microRNA using microarray technology however, some of the data measured incorrectly or it could not be measured. Most of studies had to wait for gene expression evaluation of recently discovered miRNA's. In this study, we try to predict missing data of the given promoter sequence of a micro RNA. We attempt to predict its expression using regression models ( linear regression, KNN regression and RVM regresssion ) learned from the expression levels of other microRNAs obtained through a microarray experiment. To our knowledge, this is the first study that evaluates the predictability of microRNA expression from sequence. RVM regression which uses Gaussian kernel gave us the most successful results. The results encourage the use of the system for microarray missing data imputation or completing old experiments with new explorations.
Benzer Tezler
- Classification of GPCRs using family specific motifs
G-Protein ile eslesmis reseptor (GPER) ailelerine ozgun motiflerle siniflandirilmasi
MURAT CAN ÇOBANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN
DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
- Coil sensitivity map calculation using Biot-Savart Law at 3 tesla and parallel imaging in MRI
Biot-Savart Yasası kullanarak bobin hassaslık haritalarının hesaplanması ve MRG'de paralel görüntüleme
YUNUS EMRE ESİN
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERDANUR ALPASLAN
- Phylogenetic relationships of fabales, the effect of outgroups on fabales topology and the evolution of keel flowers within the order
Fabales takımında filogenetik ilişkiler, dış-grupların takımın filogenisine etkisi ve kelebek çiçeklerin takım içinde evrimi
DENİZ AYGÖREN ULUER
Doktora
İngilizce
2018
BiyolojiThe University of ReadingBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JULİE A. HAWKİNS
- Designing a range scanner on an embedded processor using color coded structured light
Renk kodlamalı yapısal ışık kullanarak gömülü sistem üzerinde bir derinlik tarayıcısı tasarımı
RIFAT BENVENİSTE
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM ÜNSALAN
- Türkçe hedef tabanlı duygu analizi için alt görevlerin incelenmesi–hedef terim, hedef kategori ve duygu sınıfı belirleme
Inspecting sub tasks of aspect based sentiment analysis in Turkish language–opinion target expression, aspect category and sentiment polarity detection
FATİH SAMET ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT