Geri Dön

Semantic validation of biological maps in SBGN

SBGN notasyonunu kullanan biyolojik haritalar ̇için anlamsal dogrulama

  1. Tez No: 574773
  2. Yazar: UMUT UTKU ÇALIŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR DOĞRUSÖZ
  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: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Çizge görselleştirme, birbiriyle ilişkili bilgileri grafiksel biçimde çizge ya da ağlar şeklinde gösteren bir araştırma alanıdır. Bu gösterim, ağ sistemleri, yazılım mühendisliği ve biyoloji gibi birçok alanda uygulanabilmektedir. Bu alanlarda, çizge görselleştirme teknikleri çizge tabanlı spesifik verilerin etkili görsel analizini sağlamaktadır. Systems Biology Graphical Notation (SBGN) biyolojik varlıkları ve bunların etkileşimlerini göstermeyi sağlayan bir standardı çizge görselleştirme kullanarak tanımlamaktadır. SBGN-ML, SBGN haritaları hakkındaki bilgileri tutan bir XML tabanlı formattır. libSBGN ise SBGN-ML dosyaları üzerinde okuma ve yazma işlemini kolay bir şekilde sağlamakla birlikte SBGN haritaları için sözdizimsel ve anlamsal doğrulamayı da mümkün kılmaktadır. Bu üst seviye anlamsal doğrulama daha önce bahsedildiği gibi Java/C++ (libSBGN) ve JavaScript (libSBGN.js) programlama dillerinde farklılık gösteren seviyelerde desteklenmektedir. libSBGN, SBGN haritaları üzerinde değişiklik yapmak ve başka birçok formata dönüştürmek için önemli sözdizimsel ve anlamsal doğrulama konseptlerine olanak sağlamaktadır. SBGN-ML dosyalarının sözdizimsel doğrulaması basit bir XSD dosyasını kullanmayı içermektedir. Bu doğrulama dosyaların doğru formatta olup olmadığını kontrol etmektedir. Fakat, bu XSD dosyası SBGN içerisindeki anlamsal kuralları kontrol etmeye olanak sağlamamaktadır. Üst seviye anlamsal kontrolü sağlayan Schematron dili böyle dosyaların anlamsal doğrulaması için geliştirildi. Bu tezimizle birlikte, ilk olarak SBGN haritalarının XSLT ve süreç tanımlama haritalarının dönüşümünü kullanan üst düzey anlamsal doğrulaması libSBGN kütüphanesinin JavaScript versiyonu içerisinde sağlandı. XPath formatında yazılan, doğrulama hataları için okunabilir mesajları ve hataların kaynaklarını gösteren Schematron kuralları kullanarak XSLT stil sayfası üretildi. Bu stil dosyası kullanılarak SBGN-ML dosyalarını dönüştüren doğrulama sonuç dosyası elde edildi. libSBGN kütüphanesinin JavaScript versiyonunda, dönüşüm için Web tabanlı XSLT işleyicisi kullanıldı ve bu nedenle kütüphane diğer ihtiyaç duyulan SBGN yazılımlarında da Schematron doğrulama sağlamak için kullanılabilir duruma geldi. Buna ek olarak, Schematron doğrulama kontrolleri, değişen libSBGN.js kütüphanesini kullanarak SBGN editörü Newt aracına eklendi. Bu eklemeyle birlikte Newt, seçilen haritalar için doğrulama sonucunu okunabilir bir mesaj şeklinde gösterebilmenin yanı sıra, doğrulama açısından sorunlu objeleri renklendirerek gösterebilir ve uygun bir şekilde doğrulama problemlerini otomatik olarak çözen yollar önerebilir hale getirildi.

Özet (Çeviri)

Graph visualization is a research field where relational information is graphically represented in the form of graphs or networks. It is applicable in numerous areas from computer network systems, to biology, to software engineering. In such areas, graph visualization techniques provide effective visual analysis of graph based data. Systems Biology Graphical Notation (SBGN) facilitates a standard model for representing biological entities and their interactions by using graph visualization. SBGN-ML is an XML based format for keeping information about SBGN maps. libSBGN enables writing and reading SBGN-ML files in an easy manner and is meant to bring syntactic and semantic validation to SBGN maps. It is currently available in Java/C++ (libSBGN) and JavaScript (libSBGN.js) programming languages with varying support for aforementioned. libSBGN enables important syntactic and semantic correctness concepts for manipulating SBGN maps and converting SBGN-ML files into several other formats. Syntactic validation of SBGN-ML files involves using a simple XML Schema Definition (XSD) file. This validation checks whether files are in correct form or not. However, this XSD file does not enable checking against semantic rules. For semantic validation of such files, the Schematron language was developed providing higher level semantic rule controls. With this thesis, we first enabled high level semantic validation (schematron validation) of SBGN maps in libSBGN.js, which uses XSLT and transformation of process description maps in SBGN-ML files. By using Schematron rules which are written in XPath syntax and enabling human-readable messages of validation errors and source of errors, we developed an XSLT stylesheet. We obtained validation result report by transforming SBGN-ML files using this XSLT stylesheet. In the JavaScript version of libSBGN library, we used a web based XSLT processor for transformation; hence, this library is now available for providing schematron validation in any SBGN related software. Furthermore, we added schematron validation checks to Newt, a web based SBGN pathway editor, using the updated libSBGN.js library. With this addition, Newt is now able to show validation results not only in a human-readable message text for the current map but also highlights the invalid map objects graphically, and, where appropriate, suggests a way to fix the problem automatically.

Benzer Tezler

  1. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  2. Predicting and analyzing rna and protein modifications by combining deep protein language models with transformers

    Derin protein dil modellerini transformatörlerle birleştirerek rna ve protein modifikasyonlarini tahmin etmek ve analiz etmek

    NECLA NİSA SOYLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SEFER

  3. A Software system for the validation of database applications againts the semantic

    Başlık çevirisi yok

    TURGUT ÇAPAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. AKİF EYLER

  4. Yeni bir sözdizimsel işaretleme yönteminin kullanımıyla Türkçenin istatistiksel ayrıştırma başarımının artırılması

    Improving statistical dependency parsing performance of Turkish by use of a new annotation scheme

    UMUT SULUBACAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT

  5. Bir arıza giderme uzman sistem kabuğu (AGUSK) ve CFM56 turbofan jet motor arızaları için bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET BİRLİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GAZANFER ÜNAL