Classification of Cohesin family using class-specific motifs
Cohesın ailesinin sınıfa özel motifler ile sınıflandırılması
- Tez No: 373716
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. REİS BURAK ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Çoklu sınıflandırma, Multi classification
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Biyoenformatik, biyolojik bilginin saklanması, elde edilmesi, organize edilmesi ve analiz edilmesini sağlayan ve iyileştiren bilim dalıdır. Bu sebeple biyoenformatik, moleküler biyoloji için önemli bir hale gelmiştir. Protein dizilimlerinin analizinde kullanılabilecek bir yöntem bunların sınıflandırılması ve yeni bulunan proteinlerin sınıfının belirlenmesini sağlamaktır. Bununla beraber proteinlerin görevlerini temsil eden küçük parçaları olan motiflerin bulunması, protein yapısını ve protein-protein ikişkilerini göstermesi açısından önemlidir. Bu çalışmada, Cohesin protein ailesinin sınıfa özel yüksek özgüllük içeren motifleri çeşitli indirgenmiş aminoasit alfabeleri/gruplamaları ve farklı n-gram uzunlukları ile bulunup J48, Support Vector Machine ve Naïve Bayes ile sınıflandırılmıştır. Sonuçta 5-gram uzunluklu Sdm13 alfabesi ile seçilen 10 özellik ile Naïve Bayes algoritması kullanılarak % 99.09 başarı ile sınıflandırma sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Bioinformatics is an area of science that helps developing and improving methods to store, retrieve, organize and analyze biological data. Thus, bioinformatics has gained important role for molecular biology. One of the methods to analyze this big data is to use classification of protein sequences to predict unseen proteins types. In addition to this, finding motifs, which are a part of protein sequence that contains biological function of the sequence, is important to understand protein structure and protein-protein relationships. In this work, class-specific motifs with high specificity are found and supervised classification models are trained to classify new sequences to find types of cohesin protein using various machine learning algorithms like J48 Decision Tree, Support Vector Machines and Naïve Bayes and with different combinations of Reduced Amino acid Alphabets/Groupings. Results were compared by classification accuracies. Using 5-gram sized Sdm13 alphabet with 10 features and Naïve Bayes algorithm, highest accuracy of 99.09 % is achieved.
Benzer Tezler
- Detecting motifs for computational classification of dockerin and cohesin sequences
Dockerin ve kohezin dizilerinin hesaplamalı sınıflandırılması için motiflerin tespiti
EBRU ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
BiyolojiSabancı ÜniversitesiBiyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN
- Between Turkishness and Kurdishness: Social cohesion of Central Anatolian kurds
Türklük ve Kürtlük arasında: Orta Anadolu kürtlerinde sosyal uyum
HAZAL DURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Siyasal Bilimlerİstanbul Şehir ÜniversitesiModern Türkiye Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. MESUT YEĞEN
- Acil servise konversiyon bozukluğu ile başvuran hastalarda sosyal uyum kendini değerlendirme ölçeğinin uygulanmasi
Implementation of social cohesion self-rating scale in emergency department patients presenting with conversion disorder
MEHMET MUSTAFA ŞİNASİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
İlk ve Acil YardımMarmara ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGE ECMEL ONUR
- Nazan Bekiroğlu'nun“Nar Ağacı”adlı romanında bağdaşıklık ve bağdaşıklık ekseninde bir söz varlığı çözümlemesi
Cohesion in Nazan Bekiroğlu's novel named“Nar Ağacı”and anaylses of the vocabulary used within the scope of cohesion
MUZAFFER UZUN
Doktora
Türkçe
2016
Türk Dili ve EdebiyatıKaradeniz Teknik ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASİYE MEVHİBE COŞAR
- Sözcüksel bağdaşıklığın Türkçeyi yabancı dil olarak öğrenenlerin yazılı anlatımlarında incelenmesi
An investigation of lexical cohesion in the written expressions of students learning Turkish as a foreign language
SELİN ODACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül ÜniversitesiYabancı Dil Olarak Türkçe Öğretimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA UZDU YILDIZ