16S rRNA taksonomik sınıflandırmasında yapay sinir ağlarına dayalı taksonomik metrik öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi
The development of ann based taxonomic metric learning for 16s rRNA taxonomic classification
- Tez No: 617692
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoteknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoinformatik Sistemler Biyolojisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Yeni nesil sekanslama yöntemlerinin maliyetlerinin azalması ve kullanımının yaygınlaşması ile mikrobiyota çalışmaları hız kazanmıştır. Hastalık ve sağlık durumlarının, mikrobiyota ile ilişkilendirildiği çalışmalarda, ortamın mikrobiyal çeşitliliğinin profillenmesi amacıyla 16S rRNA geni kullanılmaktadır. Bütün bakterilerde evrimsel olarak korunmuş olarak bulunan 16S rRNA geni ile taksonomik atama yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında, 16S rRNA veri sınıflandıma problemi için derin öğrenme ve derin meta-öğrenme yöntemlerini içeren algoritmalar kullanılmıştır. Literatürde kullanılan yöntemlerin, sınıflandırma yaparken kullandıkları referans veri tabanlarında bulunmayan örneklerin taksonomik seviyeleri doğru modelleme konusunda performanslarının düştükleri gözlemlenmiştir. Sınıflandırma yapılırken sekans benzerliği ve taksonomik sevilerin daha başarılı sınıflandırılması amacı ile çeşitli veri madenciliği yöntemleri kullanılmış ve derin yapay öğrenme metotları ile sınıflandırma yapılmıştır. Sonuç olarak, derin öğrenme yöntemleri ile literatürdeki yöntemlere göre, taksonomik ayrım yapılmadan ve yapılarak test edilen veri setlerinde daha başarılı sonuçlara ulaşılmıştır. Eğitim için kullanılan veri setinin daha başarılı şekilde modellendiği gözlenmiş, derin yapay öğrenme metotlarının biyolojik veri analizlerinde başarılı şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir. 16S rRNA geni ile yapılan mikrobiyom çalışmalarında kullanılabilecek yeni ve başarılı bir yöntem önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
Microbiota studies have increased with the spread of next generation sequencing technologies and reduction of their costs. 16S rRNA gene is used to profile the microbial diversity of the environment in studies where disease and health conditions are associated with microbiota. Taxonomic assignment can be made with the 16S rRNA gene, which is evolutionarily preserved in all bacteria. In this master thesis, algorithms including deep learning and deep meta-learning methods are used for 16S rRNA data classification problem. It has been observed that the performance of the methods used in the literature decreased in terms of accurate modeling of taxonomic levels of the samples which are not in the reference databases used in classification. Various data mining methods were used in order to classify taxonomy and sequence similarity. Deep learning methods were used for classification. As a result, more successful results were obtained in the data sets tested with deep learning methods compared to the methods in the literature. It was observed that the data set used for training was modeled more successfully and it was shown that deep learning methods could be used successfully in biological data analysis. And a new and successful method for microbiome studies with 16S rRNA gene, has been proposed with this study
Benzer Tezler
- Determination of enterotype specific microbial biomarkers from metagenome data for early diagnosis and screening system in colon cancer
Kolon kanserinde erken tanı ve tarama sistemi için metagenom verilerinden enterotip spesifik mikrobiyal biyobelirteç tayini
ÜNZİLE GÜVEN GÜLHAN
Doktora
İngilizce
2024
BiyoistatistikGebze Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. SALİHA DURMUŞ
- Investigation of microbial biomarkers for colorectal cancer diagnosis through 16S rRNA metagenomic data
16S rRNA metagenomik verileri ile kolorektal kanser tanısı için mikrobiyal biyobelirteçlerin araştırılması
ESRA PEÇE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
BiyoistatistikGebze Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİHA DURMUŞ
- Primer immün yetersizliği olan çocuklarda diş çürüklerinde bulunan mikrobiyal topluluğun 16S rRNA gen bazlı metagenomik analizi ve tükürük tamponlama kapasitesi değerlendirmesi
16S rRNA gene-based metagenomic analysis of the microbial community in dental caries in children with primary immunodeficiency and evaluation of saliva buffering capacity
BUSHRA LUTF AHMED AL-KEBSI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyolojiNecmettin Erbakan ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN KARS
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZAL ÖZER
- Türkiye'deki Darevskia rudis (Bedriaga, 1886) ve Darevskia bithynica (Méhely, 1909) türlerinin sistematiğinin bazı mikrosatellit ve mitokondriyal DNA bölgelerinin sekansları üzerine bir araştırma
A research based on the sequence of the some microsatellite and mitochondrial DNA regions for the systematic of Darevskia rudis (Bedriaga, 1886) and Darevskia bithynica (Méhely, 1909) species in Turkey
HALİME KOÇ
- Laktik asit bakterilerinde tür içi ve türler arası ayrımda 16S-ARDRA tekniğinin değerlendirilmesi
Evaluation of 16S-ARDRA for inter and intraspecific differentiation of lactic acid bacteria
BAŞAK ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
BiyolojiAnkara ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM OSMANAĞAOĞLU