Mikroarray Gen İfadelerinin ABC Algoritması Kullanılarak Kümelenmesi
Clustering Microarray Gene Expression Data Using ABC Algorithm
- Tez No: 394277
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Genetik, Mikrobiyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Genetics, Microbiology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Günümüzde bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi birçok alanda yapılan çalışmaları etkilemiştir. Moleküler biyoloji ile bilgisayar teknolojilerinde yaşanan gelişmeler biyoinformatik bilimini meydana getirmiştir. 1960'lı yıllardan sonra biyoinformatikte yaşanan hızlı gelişmeler beraberinde çözülmeyi bekleyen birçok problemi de yanında getirmiştir. Mikroarray gen ifadelerinin kümelenmesi bu problemlerden biridir. Arıların yiyecek bulma davranışlarından esinlenerek geliştirilen ABC algoritması yapay zekâ optimizasyon algoritmalarından biridir. ABC algoritması birçok problemde kullanıldığı gibi kümeleme problemlerinde de kullanılmıştır. Bu çalışmada ise gen ifadesi kümelemede kullanılarak performansı gözlenmiştir. Çalışma kapsamında uygun mikroarray gen ifadesi veri setleri seçilmiş, deneyler yapılmıştır. Yapılan deneylerle ABC algoritmasının kümeleme performansı ile kümeleme tahmini performansı incelenmiş ve sezgisel yöntemlerden PSO algoritması, klasik yöntemlerden K-means, PAM ve hiyerarşik kümeleme algoritmaları ile karşılaştırmaları yapılmıştır. Değerlendirme ölçütlerinden alınan değerler ABC algoritmasının gen ifadesi kümelemeye uygun olduğunu ve diğer algoritmalara kıyasla performansının daha iyi olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Today, the development of computer technology has affected the work done in many areas. Developments in molecular biology with computer technology has created the science of bioinformatics. Many problems to be solved to rapid developments in bioinformatics have also brought after 1960. Clustering of microarray gene expression is one of those problems. ABC algorithm which inspired by the food finding behavior of bees, is one of artificial intelligence optimization algorithms. ABC algorithm is used in the clustering problem as used in many problems. In this study we used ABC in clustering performance on gene expression data. In the study firstly suitable microarray gene expression data sets selected, after that experiments were conducted. In the experiments comparison is done with ABC algorithm clustering performance and clustering prediction performance with a heuristic method which is the PSO algorithm, and some classical methods which they are K-means, PAM and hierarchical clustering algorithm. Data obtained from the evaluation criteria shows that ABC algorithm is suitable for gene expression clustering and it have shown better performance than other algorithms in comparison.
Benzer Tezler
- Kanserli hücrelerin mikroarray gen ifadelerinin incelenmesi ve veri madenciliği yöntemleri kullanarak sınıflandırılması
Investigation of microarray gen expression of cancered cells and classification by using data mining methods
MURAT AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Nörotoksinler ile oluşturulan parkinson hastalığı modelinde sodyum-glukoz ko-transporter 2 inhibisyonunun etkilerinin araştırılması
Investigation of the effects of sodium-glucose co-transporter 2 inhibition in a neurotoxin-induced parkinson's disease model
İSMAİL ÜNAL
Doktora
Türkçe
2023
BiyokimyaMarmara ÜniversitesiBiyokimya (Ecz) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EBRU IŞIK ALTURFAN
- Yüksek boyutlu kanser sınıflama probleminde bilgi karmaşıklığı kriteri ile aykırı gözlem tespiti ve boyut indirgeme
Dimension reduction and detection of outliers in cancer classification using information complexity for undersized samples
ESRA PAMUKÇU
Doktora
Türkçe
2015
BiyoistatistikFırat Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN ÇALIK
PROF. DR. HAMPARSUM BOZDOĞAN
- Dizilim verisinden mikrorna fonksiyon tahmini
Predicting microrna expression from sequence
MEHMET EMRE TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
BiyomühendislikBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN OĞUL
- Molecular analysis of senescence-ssociated protein phosphatases DUSP10 and MTMR11
Hücre yaşlanmasıyla ilintili DUSP10 and MTMR11 fosfataz genlerinin moleküler analizi
SUNA PELİN GÜLAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Biyokimyaİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RENGÜL ATALAY