Geri Dön

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

  1. Tez No: 442397
  2. Yazar: MURAT AKIN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
  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: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Biyoinformatik, bilgisayar bilimleri, matematik ve istatistiğin entegrasyonu sonucundan ortaya çıkan, biyolojik sistem ve olaylar hakkındaki bilgilerin derlenmesi ve değerlendirilmesini amaçlayan disiplinler arası bir bilimdir. Biyoinformatik bilim dalının hedefi biyolojik olaylardan doğan bilgileri elde etmek ve bu bilgilerin saklanması için veritabanları oluşturmak ve bilişim teknolojilerinin yardımıyla biyolojik olayların moleküler düzeyde açıklanmasına olanak sağlamaktır.Veri madenciliği, çok büyük veri tabanlarındaki ya da veri ambarlarındaki veriler arasında bulunan ilişkiler, örüntüler, değişiklikler, sapma ve eğilimler, belirli yapılar gibi ilginç bilgilerin ortaya çıkarılması ve keşfi işlemidir. Daha basit bir tanım yapmak gerekirse, büyük ölçekli veriler arasından ?değerli bilgiyi? elde etmektir. Bu sayede, veriler arasındaki ilişkileri ortaya koymak ve gerektiğinde ileriye yönelik tahminlerde de bulunmak mümkündür. Veri madenciliğinde sınıflandırma yöntemleri ise kurulan modele göre verilerin daha önceden nitelikleri bilinen gruplara dağılımına olanak tanımaktadır.Bu çalışmada, biyoinformatik alanında mikroarray verilerine sınıflandırma yöntemleri uygulanmıştır. Kanserli olma ihtimali olan hücrelerden alınan verilere uygulanan algoritmalar sonucunda, örneklerin doğru bir şekilde sınıflandırılması amaçlanmıştır. Burada farklı kanser çeşitleri için analizler yapılmıştır. Sınıflandırma yöntemleri olarak Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, K-En Yakın Komşuluk ve Doğrusal Ayırma Analizi sınıflandırıcı kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Bioinformatics is an inter-disciplinary science that resulting from intersection of computer science, mathematics and statistics, which aims and evaluates collecting of information about biological system and events. The aim of bioinformatics is to obtain information supplied from biological events and to create databases for storing this information and to provide description of biological events at molecular level by means of informatics technologies.Data mining is a process of finding out and discovering of interesting information such as patterns, changes, deviations, tendencies, specific structures and relationships between data in huge databases or data warehouses. In a simpler definition, data mining is to obtain ?valuable information? among the large-scale data. By this way, it is possible to find out relationships among the data and if necessary, to predict forward projection. Classification methods in data mining allow the distribution of data into groups with previously known attributes according to the established model.In this study, classification methods have been applied to microarray data in the bioinformatics field. As a result of applied algorithms, data taken from being potentially cancered cells has been aimed to classify samples correctly. Here, it has been carried out analyses for various cancer types. Support Vector Machines, Naive Bayes, K-Nearest Neighbour and Linear Discriminant Analysis classifiers are used as classification methods.

Benzer Tezler

  1. Roles of senescence escape and epigenetic modifications in liver cancer

    Karaciğer kanserinde senesanstan kaçış ve epigenetik modifikasyonların rolleri

    GÖKHAN YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖZTÜRK

  2. 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

    İngilizce

    2009

    Biyokimyaİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RENGÜL ATALAY

  3. Investigation of docetaxel and doxorubicin resistance in MCF-7 breast carcinoma cell line

    MCF-7 meme kanseri hücre hattında dosetaksel ve doksorubisin dirençliliğinin incelenmesi

    ÖZLEM DARCANSOY İŞERİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    BiyoteknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoteknoloji Bölümü

    PROF. DR. FİKRET ARPACI

    PROF. DR. UFUK GÜNDÜZ

  4. An SSX4 knock-in cell line model and in silico analysis of gene expression data as two approaches for investigating mechanisms of cancer/testis gene expression

    Kanser-testis gen ifadesi mekanizmalarının araştırılması için iki yaklaşım: SSX4 model hücre hattının oluşturulması ve gen ifade verilerinin in silico analizi

    DUYGU AKBAŞ AVCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ O. GÜRE

  5. Identification of novel Notch target genes that are mediators of Notch in inducing epithelial-mesenchymal transition and migration/invasion

    Notch yolağının epitelyal-mezenkimal geçişte ve migrasyon/invazyon tetiklemede aracı olarak kullanıldığı yeni hedef genlerinin tanımlanması

    CANSU KÜÇÜKKÖSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Genetikİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZDEN YALÇIN ÖZUYSAL