Geri Dön

Mikrodizi verileri üzerinde kümeleme algoritmalarının uygulaması

Application of clustering algorithms on microarray data

PDF İndir

  1. Tez No: 438923
  2. Yazar: ASİYE ULAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: DNA mikrodizi, Veri madenciliği, Kümeleme algoritmaları, DNA microarray, Data mining, Clustering algorithms
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Mikrodizi teknolojisi çok sayıda gen ifadesini aynı anda analiz edebilmeyi sağlayan çok faydalı bir biyoinformatik yöntemidir. Mikrodizi verilerinin analizinde veri madenciliği yöntemleri önemli bir rol oynamaktadır. Çünkü mikrodizi gen ifade verilerinde bulunan genlerin benzerliklerinin ve farklılıklarının belirlenmesi ve gruplanması veri madenciliği yöntemleri ile yapılmaktadır. Genlerin gruplanması veri madenciliği araçlarından kümeleme analizi ile sağlanabilmektedir. Bu tez çalışmasında, veri madenciliğinin kümeleme analizi alanında kullanılan K-Ortalamalar (K-Means), Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar (Self-Organizing Maps – SOM) ve Veriye göre Adaptif DBSCAN (Adaptive DBSCAN According to data - ADBSCAN-ATD) algoritmaları, mikrodizi verilerinde genlerin benzerliklerine göre gruplanması probleminde kullanılmıştır. Karşılaştırma amacıyla serbest kullanıma açık mikrodizi verisi kullanılmıştır. Kullanılan mikrodizi veri kümesi üzerinde, ADBSCAN-ATD algoritmasının K-Ortalamalar ve SOM algoritmalarına göre bazı yönlerden daha gürbüz olduğu gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Microarray technology is a useful bioinformatic tool to analyse the expression of a large number of genes simultaneously. In the analysis of microarray experiments data mining techniques play an important role. Because, identifing and clustering of similarity and differences of genes in microarray gene expression dataset are done by data mining techniques. Grouping of genes can be provided by cluster analysis which is one of data mining tools. In this thesis, K-Means, Self-Organizing Maps (SOM) ve Adaptive DBSCAN According to data (ADBSCAN-ATD) algorithms are used in cluster analysis are applied to grouping problem of genes for similarities. Analysis on publicly available microarray data shows that in some ways, ADBSCAN-ATD algorithm is more robust than K-Means and SOM algorithms in the analysis of microarrays.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    439597

    A knowledge discovery approach to urban analysis the Beyoğlu preservation area as a data mine

    Kent analizinde bir bilgi keşfi yaklaşımı bir veri madeni olarak Beyoğlu kentsel koruma alanı

    AHU SÖKMENOĞLU SOHTORİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

    PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ

  2. Tez No

    372015

    Çok boyutlu veriler için kümeleme algoritması geliştirilmesi

    Developing clustering algorithm for multidimensional datas

    SİNEM ÖREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN BULUT

  3. Tez No

    513533

    Sosyal ağ analizinin hastalık biyobelirteçlerinin belirlenmesinde kullanımı

    The use of social network analysis in disease biomarker detection

    HATİCE YAĞMUR ZENGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM KARABULUT

  4. Tez No

    941176

    Evidence-based analysis of Türkiye's energy efficiency obligation scheme: sectoral applications, energy poverty, flexibility options and policy implications

    Türkiye enerji verimliliği yükümlülükleri sisteminin kanita dayali analizi: sektörel uygulamalar, enerji yoksulluğu, esneklik seçenekleri ve politika çikarimlari

    RABİA CİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERMİN ONAYGİL

  5. Tez No

    479286

    Linking national business system with firm level innovation: The mediating role of intellectual capital and absorptive capacity

    Firma düzeyi yeniliği ile bağlantılı ulusal iş sistemi: Entelektüel sermaye ve özümseme kapasitesinin arabulucu rolü

    BASHİR AHMAD

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. MEHMET ERÇEK

Geri Dön