Using genetic algorithm to extract an active subnetwork
Genetik algoritma kullanarak aktif alt ağların saptanması
- Tez No: 726005
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL BOZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 40
Özet
Son yıllarda, biyoinformatik alanında, hastalıkların davranışlarını anlamak ve hastalıkların tedavisinde kullanılabilecek ilaçların bulunabilmesi için genlerin analizi ve büyük protein-protein etkileşim ağları kullanılmaktadır. Protein-protein etkileşim ağlarının araştırılmasındaki en önemli adım, aktif alt ağların tespitidir. Aktif alt ağlar, belirli bir hastalığa neden olma olasılığı en yüksek olan proteinlerin etkileşimlerinden oluşur. Her protein bir düğüm olarak temsil edilir ve bu düğümün ağırlığı, bu proteinin belirli bir hastalık açısından önemini gösterir. Aktif alt ağ tespitinin temel amacı, en önemli proteinleri içeren bağlı bir alt ağ bulmaktır; dolayısıyla bulunan aktif alt ağ en yüksek puana sahiptir. Bu tezde, yeni bir probleme özgü çaprazlama operatörü, bir yerel arama tekniği ve bir zenginleştirme aşaması kullanarak aktif bir alt ağ bulmak için evrimsel bir algoritma öneriyoruz. Çaprazlama operatörü, her zaman uygun bir çözüm üretecek bağlantılı bir çizge olarak temsil edilen bir yavru oluşturmak için iki bit vektörleri üzerinde temel OR ve AND işlemlerini kullanır. Yerel arama tekniği, alt ağın toplam puanını artırmak için yavrular tarafından temsil edilen alt ağa düğümleri ekler veya bu alt ağdan düğümleri çıkarır. Son olarak zenginleştirme aşamasında, popülasyonun en iyi çözümü daha da iyileştirilir. Farklı özelliklere sahip 10 veri seti üzerinde deneysel çalışmalar yaptık ve sonuçlarımızı literatürdeki sonuçlarla karşılaştırdık. Önerilen algoritma umut verici bir performansa sahiptir, 8 veri setinde ilgili tüm çalışmalardan daha iyi performans gösterirken, algoritmalardan biri 2 tanesinde daha iyi sonuçlar vermektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, in the area of bioinformatics, analysis of genes and large protein-protein interaction networks are considered to understand behavior of diseases and and to develop drug therapy for these diseases. The most important step in the investigation of protein-protein interaction networks is the detection of active subnetworks. Active subnetworks consist of interactions of proteins that are most likely to cause a particular disease. Each protein is represented as a node and the weight of this node denotes the importance of this protein regarding a particular disease. The main objective of active subnetwork detection is to find a connected subnetwork which includes the most important proteins; thus has the highest subnetwork score. In this thesis, we propose an evolutionary algorithm to extract an active subnetwork using a novel problem-specific crossover operator, a local search technique and an enrichment phase. The crossover operator uses basic AND and OR operations on two bit vectors to form an offspring represented as a connected graph, which will always generate a feasible solution. The local search technique either adds or removes nodes from the subnetwork represented by the offspring to increase the overall score of the subnetwork. Finally in the enrichment phase, the best solution of the population is further improved. We conducted experimental studies on 10 datasets with different characteristics and compared our results with those from the literature. The proposed algorithm has promising performance, it outperforms all related studies on 8 datasets, whereas one of the algorithms gives better results in 2 of them.
Benzer Tezler
- Uçak bakım periyotları ve arıza sayılarının yapay zeka teknikleri kullanılarak tahmini
Predicting aircraft maintenance periods and failure counts through artificial intelligence techniques
KADİR ÇELİKMIH
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN UĞUZ
- Intelligent sensing for robot mapping and simultaneous human localization and activity recognition
Robot haritalama ve insanlarda eşzamanlı konum belirleme ve aktivite ayırdetme için akıllı algılama
KEREM ALTUN
Doktora
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. BİLLUR BARSHAN
- Türkçe sözcük anlam belirsizliği giderme
Word sense disambiguation for Turkish
BAHAR İLGEN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Accelerating molecular docking using machine learning methods
Kenetleme hesaplarının makine öğrenme metotları ile hızlandırılması
ABDULSALAM YAZID BANDE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SEFER BADAY
- Tıbbi görüntülemede bilgisayar destekli tespit
Computer aided detection in medical imaging
SERHAT ÖZEKES
Doktora
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. YILMAZ ÇAMURCU