Geri Dön

İlişkili genom dizilim kümeleri arasındaki bağıntıların analizi için yapay öğrenme yöntemleri

Machine learning methods for analysing correlations among sets of related genome sequences

  1. Tez No: 394551
  2. Yazar: NAZİFE ÇEVİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OLCAY KURŞUN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Biyoinformatik çalışmalarda, sekans analizi, DNA, RNA veya peptit sekansların özelliklerini, fonksiyonlarını, yapılarını ya da evrimsel gelişimini analiz etmek amacıyla yapılmaktadır. Sekans hizalama, biyolojik veritabanı incelenmesi ve diğer başka yöntemler sekans analizi için kullanılan en yaygın yöntemler arasındadır. Ancak, örnekler ya da genler arasındaki bağlantıları araştırmanın en hızlı yolu ise korelasyon analizi yapmaktır. Bu çalışmada, ilişkili genom dizilim kümelerinde bağıntıların analizi çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Aynı sınıf altında bulunan türlerin ortak miRNA sayılarının farklı sınıf altında bulunan türler arasındaki ortak miRNA sayılarından daha fazla olduğu görülmüştür. Yapılan korelasyon analizinde, CCA ve ECCA yöntemleri kullanılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırıldığında, CCA ve ECCA yöntemleri arasında birkaç durumda fark gözlenmekle beraber, pearson korelasyon katsayısı ile elde edilen korelasyondan daha yüksek bir sonuç elde edildiği görülmüştür. Türlerin ortak miRNA sekansları arasındaki genetik mesafeler incelendiğinde ise türlerin birbirlerine olan yakınlık ya da uzaklıkları ile ilgili yorum yapılabildiği görülmüştür. Kullanılan RI ve CRN yöntemlerinde ise genetik mesafe ile RI arasında korelasyonun olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Sequence analysis is used for analysing DNA, RNA and peptide sequence features, functions, structures or evolutionary developments in bioinformatic studies. Sequence alignment and other methods are most popular methods for examination of biological databases for sequence analysis. However, the fastest way for investigation of relationships between samples and genes is to make correlation analysis. In this study, correlation analysis of relations among genomic sequences is carried out by machine learning methods. As a result, it is seen that species that are under the same class in biological tree have more common miRNAs than species that are under different class in biological tree. Correlation analysis shows that when CCA and ECCA results are compared, there is some significant difference between CCA and ECCA methods and CCA and ECCA methods presents high correlation coefficient than pearson correlation. When genetic distances between species that share common miRNA sequences, it is possible to comment about the closeness and remoteness of the species. RI and CRN methods show a correlation between genetic distance and RI.

Benzer Tezler

  1. Makina öğrenme yöntemleriyle genom dizilim verilerinin analizi

    Analysis of genome sequence data using machine learning methods

    ERGÜN GÜMÜŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

  2. On the tradeoff between privacy and utility in genomic studies: Differential privacy under dependent tuples

    Genomik çalışmalarda gizlilik ve verinin işe yararlılığı üzerine analiz: Bağımlı elemanlar altında diferansiyel gizlilik

    NOUR M.N. ALSERR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY

    PROF. DR. ERMAN AYDAY

  3. An integrative approach to structured SNP prioritization and representative snp selection for genome-wide association studies

    Genom boyutunda ilişkilendirme çalışmalarında yapılandırılmış SNP önceliklendirmesi ve temsilci snp seçimi için bütünleşik bir yaklaşım

    GÜRKAN ÜSTÜNKAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Bölümü

    PROF. DR. GERHARD WİLHELM WEBER

    YRD. DOÇ. DR. YEŞİM AYDIN SON

  4. Hepatit B virüsü genotiplerinin DNA dizi analiz yöntemi ile belirlenmesi

    Genotyping hepatitis B virus by DNA sequence analysis

    CANAN KÜLAH

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    MikrobiyolojiGazi Üniversitesi

    Mikrobiyoloji ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MELTEM ÇIRAK

  5. Meloidogyne incognita (Kofoid & White, 1919) chitwood, 1949'nın avirülent ve Mi-1 virülent popülasyonları arasındaki DNA dizilim farklılıklarının yeni nesil dizileme yöntemiyle belirlenmesi

    Determination of differences of DNA sequencing between avirulent and Mi-1 virulent populations of Meloidogyne incognita (Kofoid & White, 1919) chitwood, 1949 by next generation sequencing methods

    İBRAHİM MISTANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    ZiraatAkdeniz Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜBEYİR DEVRAN