Deep learning for biological sequences
Biyolojik dizilimler için derin öğrenme
- Tez No: 594407
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN OĞUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Günümüzde, biyolojik bilgideki artışla birlikte, biyoinformatik ve hesaplamalı biyolojide derin öğrenme kullanımı artmıştır. Derin öğrenme biyolojik dizileri sınıflandırmak ve analiz etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda klasik makine öğrenme algoritmalarına kıyasla daha başarılı sonuçlar elde etmek için Konvolüsyonel ve Tekrarlayan Sinir Ağları gibi derin sinir ağ mimarileri geliştirilmiştir. Bu tezde tartışılan problem bir biyoinformatik problemidir. Bu sebeple, verilen mikroRNA molekülünün mRNA molekülüne bağlanıp bağlanmadığı tartışılmaktadır. MikroRNA'lar (miRNA'lar) gen ekspresyonunda önemli bir rol oynayan ~ 21-23 baz uzunluğundaki kodlayıcı olmayan RNA molekülleridir. Transkripsiyondan sonra, mRNA'ları hedef alırlar ve mRNA yıkımına veya translasyon inhibisyonuna neden olurlar. miRNA'ların bağlanma bölgelerinin hızlı ve etkili bir şekilde belirlenmesi biyoinformatikte büyük bir sorundur. Bu tezde, mevcut bir dubleks sekans modeli yardımıyla Uzun Kısa Süreli Belleğe (LSTM) dayanan derin bir öğrenme yaklaşımı geliştirilmiştir. Çalışma, farklı veri kümeleri ve yapılandırmalarına dayanan karşılaştırmalı bir yaklaşım sunmaktadır. Ek olarak, insan miRNA hedef bölgelerini etkili ve hızlı bir şekilde tanımlamak ve son kullanıcıya görsel bir arayüz sağlamak için bir web arayüzü geliştirilmiştir. Altı klasik makine öğrenme yöntemiyle karşılaştırıldığında, önerilen LSTM modeli bazı değerlendirme kriterleri açısından daha iyi sonuçlar verir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, with the increase in biological knowledge, the use of deep learning in bioinformatics and computational biology has increased. Newly, deep learning is widely used to classify and analyze biological sequences. In recent years, deep neural network architectures such as Convolutional and Recurrent Neural Networks have been developed in order to achieve more successful results when compared to classical machine learning algorithms. In this thesis, the discussed problem is a bioinformatics problem. Therefore, it is discussed whether the given microRNA molecule binds to the mRNA molecule. MicroRNAs (miRNAs) are non-coding and small RNA molecules of ~23 base length that play an important role in gene expression cycle. After transcription, they bind to target mRNAs and cause mRNA cleavage or translation inhibition. Rapid and efficient determination of the binding sites of miRNAs is a major problem in molecular biology. In this thesis study, Long Short Term Memory (LSTM) network which is based on deep learning, has been developed with the help of an existing duplex sequence model. The study provides a comparative approach based on different data sets and configurations. In addition, a web tool has been developed to effectively and quickly identify human microRNA target sites and provide a visual interface to the end-user. Compared to the six classical machine learning methods, the proposed LSTM model gives better results in terms of some evaluation criteria.
Benzer Tezler
- Deep learning for prediction of drug-target interaction space and protein functions
İlaç-hedef protein etkileşim uzayı ve protein fonksiyonlarının tahmini için derin öğrenme
AHMET SÜREYYA RİFAİOĞLU
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET VOLKAN ATALAY
PROF. DR. RENGÜL ÇETİN ATALAY
- A robust deep-learning-based detector for Pre-miRNA classification
Pre-miRNA sınıflandırması için derin öğrenme temelli güçlü bir dedektör
ABDULKADİR TAŞDELEN
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHA ŞEN
- Detection of precursor and mature miRNAs by employing deep learning methods: DeepMirFinder
Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak öncü ve olgun miRNA'ların tespiti: DeepMirFinder
SEYEDEHSADAF ASFA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
BiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATHANASIA PAVLOPOULOU
- Bitki transkripsiyon faktörlerinin hibrit derin öğrenme ile sınıflandırılması
Classification of plant transcription factors by hybrid deep learning
ALİ BURAK ÖNCÜL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜKSEL ÇELİK
- Machine-learning-assisted de novo design of molybdenum disulfide binding peptides
Molibden disülfid bağlayıcı peptitlerin makine öğrenimi destekli de novo tasarımı
ALP DENİZ ÖĞÜT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyomühendislikİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ TANIL YÜCESOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SERKAN APAYDIN