Deterministic modeling and inference of biochemical networks
Biyokimyasal ağların deterministik modellemesi ve sonuç çıkarımı
- Tez No: 463653
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Biyolojik ağların matematiksel tanımlaması, başlıca, stokastik ve deterministik modellerle yapılabilir. Bunlardan ilki, sistem hakkında daha çok bilgi veriyor olmasına rağmen, çok detaylı ölçümler gerektirmektedir. Öte yandan, ikincisi, nispeten daha az bilgi verir fakat verilerinin toplanması stokastikte olduğundan daha kolaydır. Dolayısıyla, daha çok tercih edilen bir modelleme yaklaşımıdır. Belirtilen avantajından ötürü, biz bu çalışmada, biyolojik sistemlerin deterministik modellemesini uygulamaktayız. Birçok alternatif arasından Gaussian grafiksel modelini (GGM) kullanmaktayız ve performansını, GGM'ye bir alternatif yaklaşım olarak önerdiğimiz rasgele orman algoritmasına göre değerlendirmekteyiz. Model parametrelerini, diğer bir deyişle ağların yapılarını, tahmin etmekteyiz ve sonrasında bulguların doğruluklarına göre değerlendirmekteyiz. Son olarak, çalışmayı, verinin tanımında kopulaları kullanarak genişletmekteyiz ve etkileri değerlendirmek için aynı modelleme yaklaşımlarını uygulamaktayız.
Özet (Çeviri)
The mathematical description of biological networks can be performed mainly by stochastic and deterministic models. The former gives more information about the system, whereas, it needs very detailed measurements. On the other hand, the latter is relatively less informative, but, the collection of their data is easier than the stochastic ones, rendering it a more preferable modeling approach. In this study, we implement the deterministic modeling of biological systems due to the underlying advantage. Among many alternatives, we use the Gaussian graphical model (GGM) and evaluate its performance with respect to the random forest algorithm, which we suggest as an alternative approach of GGM. We estimate the model parameters, i.e., the structure of the networks, and then assess their findings based on their accuracies. Finally, we extend the study by using copulas in the description of data and apply the same modeling approaches to assess their effects.
Benzer Tezler
- Comparison of the simulation tools for the deterministic modeling of biochemical networks
Biyokimyasal ağların deterministik modellenmesi için kullanılan simulasyon araçlarının karşılaştırılması
GÖKÇE TUNCER
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
BiyoistatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
- Different types of modellings and the inference of model parameters for complex biological systems
Karmaşık biyolojik sistemler için farklı türlerde modellemeler ve model parametrelerinin çıkarımı
MELİH AĞRAZ
Doktora
İngilizce
2017
GenetikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
- Çimento endüstrisinde hammadde harmanlama prosesinin klasik ve akıllı yöntemler ile modellenmesi
Modling of raw material blending process in cement industry using conventional and intelligent techniques
KEMAL KIZILASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Modeling the water quality of lake Eymir using artificial neural networks (ANN) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)
Eymir gölü?nde su kalitesinin yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel bulanık ilişkisel sistem ile modellenmesi
MUHİTTİN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY
- Development of multi-level petri net based design inference network
Çok katmanlı petri net tabanlı tasarım-çıkarım ağı geliştirilmesi
MELTEM KORKMAZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜLKADİR ERDEN