Geri Dön

Sosyal ağ analizinin hastalık biyobelirteçlerinin belirlenmesinde kullanımı

The use of social network analysis in disease biomarker detection

  1. Tez No: 513533
  2. Yazar: HATİCE YAĞMUR ZENGİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERDEM KARABULUT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Özellikle son yıllarda, hastalığa özgü biyobelirteçlerin belirlenmesi amacıyla yapılan çalışmalarda sosyal ağ analizinin kullanımı ilgi uyandırmaktadır. Özellik seçim (feature selection) sürecinin bir adımı olarak sosyal ağ analizinin yer aldığı melez (hybrid) yöntemler ile hastalığa özgü biyobelirteçlerin belirlenmesi problemine farklı bir bakış açısı getirilmektedir. Bu tez çalışmasında,“Sosyal Ağ Özellik Seçimi (SocialNetworkFeature Selection, SNFS)”olarak adlandırılan melez yöntemin farklı aşamalarında kullanılan boyut indirgeme, kümeleme ve topluluk belirleme yöntemleri kısaca incelenmiş; erişime açık genomik mikrodizi veri setleri kullanılarak, SNFS'nin adımlarında yer alan bu yöntemlerin farklı kombinasyonları, Destek Vektör Makinesi (DVM) sınıflayıcısının sınıflama başarımına etkileri açısından karşılaştırılmıştır. Aynı zamanda, SNFS kullanılarak DVM sınıflayıcısından elde edilen sınıflama başarımındaki değişimlerin incelenmesi amacıyla bir benzetim çalışması yapılmıştır. Sonuç olarak, R'da uygulanan SNFS yönteminin DVM sınıflayıcısının sınıflama başarımını ciddi oranda iyileştirdiği ve yüksek boyutlu veriler söz konusu olduğunda SNFS ile boyut indirgemenin sınıflama başarımı üzerinde olumlu etkisi olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Especially, in recent years, the use of social network analysis has gained interest in biomarker discovery studies. Hybrid approaches involve social network analysis as a step of the feature selection process bring a different perspective to identify disease-specific biomarkers. In this thesis, dimension reduction, clustering and community detection methods used in the different steps of the hybrid approach called“SocialNetworkFeature Selection (SNFS)”were briefly reviewed; the different combinations of these methods in the steps of SNFS were compared by using open access genomic microarray data sets in terms of the effects on classification performance of Support Vector Machine (SVM) classifier. In addition, a simulation study was conducted to examine the changes in classification performance obtained from SVM classifier with the use of SNFS. In conclusion, it had been seen that SNFS approach applied in R improves the classification performance of SVM classifier tremendously and dimension reduction with SNFS has positive effects on classification performance in case of highdimensional data.

Benzer Tezler

  1. Çevrimiçi forum sitelerindeki hastalık belirtilerine göre hastalıklar ve buna uygun ilaçlar arasındaki ilişkilerin bulunması

    Finding relationships of symptom-disease and disease-drug in online health forum sites

    ESRA GÜNDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KAYA

  2. Multivariate analysis of school principals' technology leadership competencies, learning school environment and schools' social network structures

    Okul müdürlerinin teknoloji liderliği yeterlikleri, okullardaki örgütsel öğrenme ortamı ve örgüt-içi sosyal ağ yapıları arasındaki ilişkinin çok yönlü analizi

    KÖKSAL BANOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜNEVVER ÇETİN

  3. Sosyal desteki sosyal ağ, yaşam kalitesi ve yaşam doyumu: Duygu-durum ve anksiyete bozukluğu tanısı alan kişiler ve düzenli hemodiyaliz tedavisi gören hastalar açısından bir karşılaştırma

    Social support, social network, life quality and life satisfaction: A comparison among people diagnosed mood disorders, anxiety disorders and hemodialysis patients

    BİNAY BİLGE ANNAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    PsikolojiMersin Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÜNSAL YETİM

  4. Sosyal ağ analizi ile sağlık sektöründe bir uygulama

    An implementation in the health sector with social network analysis

    DENİZ KARAPANCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Sağlık Kurumları Yönetimiİstanbul Üniversitesi

    Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UMMAN TUĞBA GÜRSOY

  5. Bulgaristan göçmeni yaşlılarda sosyal ağ ve sosyal destek

    Social support and social network for elder migrants from bulgaria

    HÜLYA ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Halk SağlığıEge Üniversitesi

    Halk Sağlığı Hemşireliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. AYNUR UYSAL