Discriminating early- and late-stage cancers using multilayer perceptron
Çok katmanlı perceptron kullanarak erken ve geç evre kanserleri ayırma
- Tez No: 640152
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET GÖNEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kanser hastaları için uygun tedavi edici stratejiler ve prognostik tahminler geliştirmek için kanser evrelerinin sınıflandırılması büyük önem taşır. Biyobelirteçlerin içerdiği genlerin belirlenmesi, kanserin erken aşamalardan geç aşamalara ilerlemesini izlemede son derece önemlidir. Erken ve geç evre kanserler arasında ayrım yapmak amacıla genomik karakterizasyonlara dayanan sınıflandırıcılar oluşturmak için çeşitli standart yapay öğrenme algoritmaları benimsenebilir. Bu algoritmalar sınırlı bilgi çıkarma kabiliyetine sahiptir, ancak yüksek boyutlu genomik verilerin güçlü bir şekilde ilişkili doğası nedeniyle kabul edilebilir tahmin doğruluklarına sahiptir. Bu nedenle, bu biyolojik süreçlerle ilgili moleküler mekanizmaları tanımlamak için, yolakları/gen kümelerini öğrenme modelimize entegre eden bir algoritma önerdik. Bu tezde, kanserlerin erken ve geç aşamalarını ayırt etmek için çok sayıda yolak /gen kümesi üzerinde bir“çok katmanlı perseptron”yaklaşımı geliştirdik. Bu çalışmanın temel amacı, kanserin oluşumu ve ilerlemesi üzerinde önemli bir etkiye sahip olan biyobelirteçleri belirlemek ve daha iyi veya kabul edilebilir bir tahmin performansı elde etmekti. Ayrıca, çok katmanlı perseptron modelimizin performansını, iki farklı deneyde ve 20 kanser tipinde mevcut üç farklı yapay öğrenme algoritması olan rassal orman, destek vektör makineleri ve çoklu çekirdek öğrenimi ile karşılaştırdık. Çok katmanlı perceptron metodumuz diğer temel algoritmalardan daha iyi performans gösterdi veya kıyaslanabilir sonuçlar elde etti. Sonuçlar, algoritmamızın kanser gelişiminin temel mekanizmalarına ilişkin anlamlı ve hastalığa özgü bilgileri çıkarabildiğini gösterdi.
Özet (Çeviri)
Prediction of cancer stages is essential to early diagnosis of the tumours and to develop appropriate therapeutic strategies for cancer patients. Determining the biomarker genes is extremely important for understanding the progression of cancer from early-stages to late-stages. Standard machine learning algorithms could be adopted to build classifiers based on genomic characterizations to discriminate between early- and late-stage cancers. Some of these algorithms have limited knowledge extraction capability due to the strongly correlated nature of high-dimensional genomic data even if they have satisfactory prediction accuracies. In this thesis, to identify the relevant molecular mechanisms of the biological processes which might be driving cancer progression, we implemented an algorithm that integrates pathways/gene sets into our neural network model. We developed a multilayer perceptron (MLP) method on multiple pathways/genes to separate early- and late-stage of cancers. Our main goal was to determine biomarkers that have an effect on the progression of cancer and to obtain comparable predictive performance. We compared the performance of our MLP model with three existing classification algorithms namely, random forests, support vector machines and multiple kernel learning on 20 cancer types for two experiment types. Our MLP algorithm obtained better or comparable predictive performance against other baseline algorithms on most of the TCGA datasets. The results showed that our algorithm can extract meaningful and disease-specific key mechanisms of cancer prognosis.
Benzer Tezler
- Erken ve geç evre gonartrozlu kadın hastalarda ağrı, taban altı basınç duyusu, postüral kontrol, hareket korkusu ve işlevsel seviyenin karşılaştırılması
Comparison of pain, plantar foot sensation, posturalcontrol, fear of movement and functional level betweenwomen patients with early stage gonarthrosis and womenpatients with late stage gonart
LAÇİN NAZ TAŞCILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİstanbul Okan ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEFNE KAYA
- Vanadium as a critical resource: Multi-environment assessment of mafic intrusions and black shale settings in Western and Southern Anatolia, Türki̇ye
Kritik bir kaynak olarak vanadyum: Batı ve Güney Anadolu'daki mafik sokulumlar ve siyah şeyllerin çoklu-ortam değerlendirmesi
NAŞİDE MERVE SÜTÇÜ
Doktora
İngilizce
2026
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP DÖNER
PROF. DR. MUSTAFA KUMRAL
- Ani işitme kaybında erken kombine steroid tedavisinin etkinliği
Effectiveness of early combined steroid therapy in sudden hearing loss
MEHMET EMRAH CEYLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Kulak Burun ve BoğazSağlık Bilimleri ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
DR. LEVENT OLGUN
- Distal 1/3 önkol median, ulnar sinir kesilerinin primer tamir sonrası uzun dönem sonuçlarının elektromyografi ile karşılaştırılması
Comparison of long-term results of distal 1/3 forearm median and ulnar nerve cuts after primary repair with electromyography
AHMET ENES ÖRNEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Ortopedi ve TravmatolojiEge ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN COŞKUNOL
- Almanya' da ilkokullara devam eden Türk öğrencilerin başarılarını etkileyen faktörlerin nitel bir analizi
A qualitative analysis of factors affecting academic achievement of Turkish students in German primary schools
GÜLSÜN ŞAHAN
Doktora
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL ÇALIK