Geri Dön

Kimyasal moleküllerin eşlenmesi için çizge temelli örüntü tanıma kullanımı

A graph-based pattern recognition for chemical molecule matching

PDF İndir

  1. Tez No: 409938
  2. Yazar: YUNUS GÖKÇER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH DEMİRCİ, 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: 2015
  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: 73

Özet

Veri gösterimlerinin sınıflandırılmasında kullanılan örüntü tanıma teknikleri biyoenformatik ve kemoenformatik alanlarının önemli bileşenleri olarak görülürler. Kimyasal moleküllerin aktivitelerinin sonuçlarını tahmin edebilmek, laboratuvar ortamında deneyler yaparak elde edilen sonuçlara harcanan zaman ve maliyeti önemli oranda azaltmaya yardımcı olabilir. Bu çalışmada kimyasal moleküller arasındaki benzerlik oranlarını hesaplamaya odaklı bir çizge temelli örüntü tanıma metodunun kullanımı işlenmektedir. Bu metot, kimyasal moleküllerin kanserojenlik oranlarının tahmininde kullanılmaktadır. Kullanılan yöntemde moleküller kenar ağırlıklı çizgeler olarak, her atom bir düğüme karşılık gelecek şekilde ve atomların aralarında oluşturdukları bağlar da kenarlara karşılık gelecek şekilde tasvir edilmektedir. Uygulamada çizge gömme işlemi düğümlerin geometrik uzayda noktalar olarak temsil edilmesiyle gerçekleştirilir. Uzayda temsil edilen noktalar arasındaki benzerlik ölçüsü (uzaklığı) Earth Mover's Distance (EMD) metodu kullanılarak hesaplanır, öyle ki, bu metot dağıtım odaklı taşınım algoritması üzerine temellendirilmiştir. Bu çalışmada kullanılan metot Predictive Toxicology Challenge (PTC) veri seti üzerinde varolan metotlarla karşılaştırıldığında umut verici sonuçlar vermektedir.

Özet (Çeviri)

Pattern recognition techniques that are used for classification of data representations are important components of bioinformatics and chemical informatics. Prediction of the activity of chemical molecules is a significant process that can help saving time and cost devoted to conduct the actual experiments in the laboratory. We present a new method that uses graph-based pattern recognition to compute the similarity between chemical molecules. Our method is used for prediction of the activity of chemical molecules, that is, the prediction of carcinogenicity of molecules. In our method, molecules are depicted as edge-weighted graphs, where each atom corresponds to a vertex and the bonds between the atoms are depicted as edges. The framework performs graph embedding by representing vertices as points in a geometric space. The similarity measure (distance) between the embedded points is computed using the Earth Mover's Distance (EMD) method, which is based on a distribution-based transportation algorithm. Our method shows promising results on the Predictive Toxicology Challenge (PTC) dataset compared to the existing kernels.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    898609

    A coherent coupling between graphene plasmon and molecular vibration in strong coupling regime

    Güçlü bağlantı rejiminde grafen plazmonu ve moleküler titreşim arasındaki tutarlı bağlantı

    MD FAYSAL HOSSAIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı

    Dr. WON MI AHN

  2. Tez No

    421050

    Synthesis and characterization of methyl ethyl ketone formaldehyde resins including boron

    Bor içeren metil etil keton formaldehit reçinelerinin sentezi ve karakterizasyonu

    HATAY CÖCEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Polimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN KIZILCAN

  3. Tez No

    841144

    Bitki aktif moleküllerinin antifungal etkisinin moleküler kenetlenme yöntemi ile ın sılıco olarak belirlenmesi

    In silico determination of the antifungal effect of plant active molecules by molecular docking

    BEYZA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoteknolojiÜsküdar Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VİLDAN ENİSOĞLU ATALAY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMİN URAS

  4. Tez No

    179311

    Synthesis of novel alkyl alpha-(hydroxymethyl)acrylate (rhma) ether dimer derived polymers and their potential use in powder coating

    Yeni alkil alfa-(hidroksimetil) akrilat (rhma) eter dimer türevi polimerlerin sentezi ve toz boyacılıkta potansiyel kullanımı

    ERHAN ÖZKAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    KimyaBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Bölümü

    DOÇ. DR. A. ERSİN ACAR

  5. Tez No

    709824

    Heuristic algorithms for solving chemical shift assignment problem in protein structure determination

    Sezgisel algoritmalar ile protein yapı belirlemesindeki kimyasal kayma atama probleminin çözümü

    EMEL MADEN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

    PROF. DR. PETER GÜNTERT

Geri Dön