Geri Dön

Novel model selection criteria on high dimensional biological networks

Yüksek boyutlu biyolojik ağlarda model seçme kriterleri

  1. Tez No: 555474
  2. Yazar: GÜL BAHAR BÜLBÜL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 149

Özet

Gaussian grafiksel modeli seyrek biyolojik ağlarda genler arasındaki yönsüz ilişkileri gösterirken kullanılan, kullanışlı bir parametrik metotdur. Yüksek boyutlu biyolojik ağların tahmininde, $l_{1}$-cezalandırmalı tahmin metodu olan grafiksel lasso kullanılmaktadır. Grafiksel lasso metodu değişken seçme prosedürü uygular ve ağdaki seyrekliği belirlemek için düzenlileştirme parametresi kullanılmaktadır. Bu sebeple, bir biyolojik ağda bulunan doğru ilişkileri belirlemek için düzenlileştirme parametresi seçimi büyük önem kazanmaktadır. Bu bağlamda, biz doğru grafiği elde etmek için cezalandırmalı olabilirlik yaklaşımı ile birlikte bilgi kuramsal metotlar olan CAIC, CAICF ve ICOMP kullanmayı önermekteyiz. Ayrıca, çok yönlü uyarlanabilir regresyon çizgileri modeli, verideki doğrusal olmama ve ağların yüksek boyutundan kaynaklanan kolinerlik problemlerini çözmede başarılı olan parametrik olmayan bir modelleme tekniği olarak sunulabilir. Döngü tabanlı çok değişkenli uyarlanabilir regresyon splineları orjinal olarak genelleştirilmiş çapraz geçerlilik ölçütünü model seçme tekniği olarak kullanırken, biz bu çalışmada model seçme prosedürüne müdahale ederek bizim önerdiğimiz ölçüm kriterlerini kullanıp, doğru ağ yapısını bulmayı amaçlamaktayız.

Özet (Çeviri)

Gaussian graphical model (GGM) is an useful tool to describe the undirected associations among the genes in the sparse biological network. To infer such high dimensional biological networks, the $l_{1}$-penalized maximum-likelihood estimation method is used. This approach performs a variable selection procedure by using a regularization parameter which controls the sparsity in the network. Thus, a selection of the regularization parameter becomes crucial to define the true interactions in the biological networks. In this sense, we suggest to combine some information-theoretic measures such as CAIC, CAICF and ICOMP with a penalized likelihood approach in order to yield the true graph. Also, loop-based multivariate adaptive regression splines (LMARS) can be presented as a nonparametric modelling technique which is good at dealing with the problem of nonlinearity and collinearity in the data which the problems arise from high-dimensional networks. In this study, we interfere the model selection procedure of LMARS by applying our measures to find the correct structure, while it has been originally introduced with generalized cross validation as a model selection technique.

Benzer Tezler

  1. Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi

    Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques

    BERNA ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  2. A novel comprehensive decision-making approach for project type selection in the shipbuilding industry

    Özgün bir kapsamlı karar verme yaklaşımıyla gemi inşa sektöründe proje tipi seçimi

    UMUT ATALMA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    DenizcilikGalatasaray Üniversitesi

    Lojistik ve Finansman Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNCAY GÜRBÜZ

  3. Mekanik otopark tesislerinin yer seçimi ve boyutlandırılması için genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım

    A GA based approach to location selection and dimensioning of automated parking facilities

    TOLGA KARASAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU

  4. Alternatif portföy seçim modelleri ve performanslarının analizi (İMKB uygulamaları)

    Alternative portfolio selection models and performances? analysis: İstanbul Stock Exchange implementations

    U. A. KORAY KAYALIDERE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İşletmeCelal Bayar Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN AKTAŞ

  5. A parallel monolithic approach for the numerical simulation of fluid-structure interaction problems

    Akışkan-yapı etkileşimi problemlerinin sayısal simülasyonu için paralel monolitik bir yöntem

    ALİ EKEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAYRİ ACAR

    DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN