Mikrodizi gen ifade veritabanlarında içerik-tabanlı arama
Content-based search on microarray gene expression databases
- Tez No: 436562
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET EMİN DALKILIÇ, PROF. DR. HASAN OĞUL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 179
Özet
Gen ifade veritabanlarının çok hızlı büyümesi anahtar veya metadata (üstveri) kullanan yapılandırılmamış veritabanı sorgulama işlemlerine alternatif olarak içerik tabanlı arama ihtiyacını getirmiştir. İçerik-tabanlı arama, benzer gen ifade desenine sahip bütün deneylerin, veritabanlarında bulunan biyolojik metinsel açıklamalarına bakılmaksızın getirilmesidir. Bu tez çalışmasında, içerik-tabanlı arama için gen ifade veritabanlarının özel bir alt kümesi olan zaman serisi deneyleri üzerinde odaklanılmış ve zaman serisi deneyleri sorgulanmıştır. Zaman serisi deneyinin tamamı sorgu deney olarak alınarak, ifade profillerine kümeleme algoritmaları ile boyut indirgeme yapılmış ve halka açık veritabanından oluşturulan test veri kümesinde içerik tabanlı arama uygulaması yapılmıştır. En uygun kümeleme algoritmasının bulunması için FunFem, Mclust ve Kmeans kümeleme algoritmaları denenmiş ve farklı ifade olmuş gen tabanlı yöntem ile karşılaştırılmaları yapılmıştır. Herhangi iki deneyin benzerliğinin bulunmasında deneylerde bir kümeye atanan ortak gen sayısı ile hastalık ilişkileri açıklamasına (annotation) göre deneylerin benzerliği hesaplanmıştır. Sonuçlar kümeleme kullanan yöntemin, geleneksel farklı ifade olmuş gen tabanlı yöntemden daha iyi geri getirim yaptığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The rapid growth of gene expression databases has created a need for content-based searches as an alternative to unstructured database queries using keyword- or metadata-based searches. Content-based searching is the ability to retrieve all experiments with similar gene expression patterns in a database regardless of the biological annotations provided for these experiments. While this concept is still in its infancy in a general context, in this thesis we focus on applying it to a specific subset of gene expression datasets, by only querying experiments involving time-series expression profiles. To this end, we propose a novel experiment fingerprinting scheme obtained by clustering expression profiles, for content-based searching of time-series microarray experiments. To determine the retrieval ability of the proposed scheme, we performed a simulated information retrieval task on a large set of microarray experiments gathered from a public repository. The relevance between any two experiments was then defined using their commonalities based on annotated disease associations. The results showed that relevant experiments can be more successfully retrieved using this new method compared with traditional differential expression-based methods.
Benzer Tezler
- Gen ifade veritabanlarında içerik tabanlı arama
Content based search in gene expression databases
AHMET HAYRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
GenetikBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN OĞUL
- Development of mirna biomarkers for the differentiation between gingivitis and periodontitis: A pilot study
Gingivitis ve periodontitis ayrımı için mirna biyobelirteçlerinin geliştirilmesi: Pilot çalışma
DHAFIR LATIEF FAYADH FAYADH
Doktora
İngilizce
2023
BiyokimyaSüleyman Demirel ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CALAPOĞLU
- Mikrodizi gen ifade verilerinde farklı öznitelik seçim yöntemleri ile sınıflama yöntemlerinin performanslarının değerlendirilmesi
The effect of feature selection methods on the success of classification methods in microarray gene expression data
ÖZLEM ARIK
Doktora
Türkçe
2020
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM KARABULUT
- Investigating the effect of different feature selection strategies for classification of gene expression signatures of tumor cells
Tümör hücrelerin gen ifade imzalarinin siniflandirilmasina ilişkin farkli özellik seçim stratejilerinin etkisinin incelenmesi
ABUBAKHARI SSERWADDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Biyoistatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Mikrodizi verileri üzerinde kümeleme algoritmalarının uygulaması
Application of clustering algorithms on microarray data
ASİYE ULAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA