Geri Dön

Genomik veritabanlarında indeksleme ve arama yöntemleri üzerine

On indexing and searching methods for genomic databases

  1. Tez No: 479799
  2. Yazar: DENİZ TANIR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. URFAT NURIYEV
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Biyoenformatiğin en önemli konularından iki tanesi büyük genomik veritabanlarında gen dizilimleri arama ve genomik verilerin kümelenmesidir. Genomik veri tabanlarında milyarlarca nükleotit yer almaktadır ve bu veritabanlarında hızlı arama yapabilmek ve elde edilen sonuçları doğru analiz edebilmek araştırmacılar için çok önemlidir. Bu konuda yapılan çalışmalar verilerin etkin şekilde indekslenmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır. Ayrıca gen dizilerinin fonksiyonel işlevlerinin belirlenmesi, genetik hastalıkların anlaşılması ve tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi için bu verilerin kümelenmesi gen analizlerinde büyük kolaylık sağlamaktadır. Genomik verilerin kümelenmesi için de literatürde yapılan birçok çalışma mevcuttur. Bu tez çalışmasında, genomik veriler için geliştirilen arama, indeksleme ve kümeleme yöntemleri araştırılmıştır. Genomik verilerin kümelenmesi için yeni kümeleme yöntemleri önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin sonuçları literatürdeki diğer kümeleme algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin literatürdeki diğer algoritmalardan daha iyi kümeleme yaptığını göstermiştir. Son olarak bu tez çalışmasında arama ve indeksleme teknolojilerinden yararlanan yazılım programları geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Two of the most important subjects of bioinformatics are searching gene sequences in large genomic databases and clustering genomic data. There are billions of nucleotides in genomic databases, and it is very important that researchers search the databases quickly and analyze the results accurately. Studies in this area shows that data should be efficiently indexed. In addition, clustering of these sequences provides great advantage in gene analysis which are the identification of functional sequences of gene sequences, understanding of genetic diseases and development of treatment methods. There are many studies in the literature for the clustering of genomic data. In this thesis, searching, indexing and clustering methods have been researched. New clustering methods have been proposed. The results of the proposed methods have been compared with other clustering algorithms in the literature. The results show that the proposed methods performs better than other algorithms in the literature. Finally, in this thesis software programs have been developed using searching and indexing technologies.

Benzer Tezler

  1. Similarity search and analysis of protein sequences and structures: A residue contacts based approach

    Protein dizilerinin ve yapılarının benzerlik araması ve analizi: Amino asit temaslarına dayalı bir yaklaşım

    AHMET SAÇAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU

    PROF. DR. İ. HAKKI TOROSLU

  2. A utility maximizing and privacy preserving approach for protecting kinship in genomic databases

    Genomik veritabanlarında akrabalık ilişkilerinin gizliliklerini azami fayda sağlayarak koruyan bir yaklaşım

    GÜLCE KALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZNUR TAŞTAN OKAN

  3. Experiment retrieval in genomic databases

    Genomik veri tabanlarında deney geri getirimi

    DUYGU DEDE ŞENER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN OĞUL

  4. Kanser genetiği veritabanı oluşturulması ve biyoinformatik araçlarına entegrasyonu ile yeni kanser veri setlerinin analizi

    Developing cancer genomic database and analyzing cancer datasets with integrating bioinformatic tools

    MEHMET KEMAL SAMUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    BiyoistatistikAkdeniz Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SAKA

  5. Development of an application programming interface for dynamically estimating reference intervals for functional abundances of gut microbiota

    Bağırsak mikrobiyotası fonksiyonel bolluğu referans aralıklarının dinamik kestrimi için bir uygulama programlama arayüzü geliştirilmesi

    LEMAN BİNOKAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyoteknolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Biyotıp ve Sağlık Teknolojileri Anabilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN KARAKÜLAH

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ OKTAY