Hydrogel based material design using artificial intelligence approach
Yapay zeka yaklaşımı kullanarak hidrojel temelli malzeme tasarımı
- Tez No: 741344
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR ÖZVEREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Diyabet, pankreasın insülini yeterli miktarda üretememesi veya doğru bir şekilde kullanamaması sonucu ortaya çıkan kronik bir hastalıktır. İnsülini vücuda vermek için kullanılan mevcut geleneksel uygulamalar hastada alerjik reaksiyonlara, enfeksiyonlara ve ağrıya neden olabilmekte ve hastanın yaşam koşullarını zorlaştırabilmektedir. Bu nedenle, bu tezin temel amacı, derin öğrenme temelli yapay zeka yaklaşımı kullanarak kontrollü ve düzenli insülin yüklemesine izin veren ve diyabet tedavisinde kullanılabilecek biyouyumlu süper emici hidrojel filmler geliştirmektir. Bu tez kapsamında, sitrik asit (CA) ile çapraz bağlanmış ve polietilen glikol (PEG) ile modifiye edilmiş karboksimetil selüloz (CMC) içeren biyouyumlu süper emici hidrojel filmleri geliştirildi. Hidrojel filmler çevre dostu bir işlem kullanılarak oda sıcaklığında hazırlandı. Geliştirilen filmler için çapraz bağlanma derecesinin nihai ürünün morfolojik ve fizikokimyasal özellikleri üzerindeki etkisi, hidrojellerin içeriğindeki PEG ve CA bileşenlerinin ağırlık yüzdeleri değiştirilerek incelendi. Elde edilen sonuçlar, CA ve PEG'in ağırlık yüzdelerine bağlı olarak, şişme dereceleri %100 ile %5444 ve insülin yükleme oranı %10 ile %100 arasında değişen süper emici hidrojellerin (SAP) üretildiğini göstermiştir. Şişme ve insülin geri kazanım testlerinde en iyi sonuçları elde etmek için, sentezlenen hidrojel bileşimlerinin ağırlık yüzdeleri ve deneysel parametreler optimize edildi. Optimizasyon sürecini gerçekleştirmek için yeni bir yapay sinir ağı (YSA) modeli geliştirildi. Bu yaklaşımın sunduğu önemli iyileştirmelere odaklanılmıştır ve yeni malzeme sistemlerinin anlaşılmasını geliştirmek için deneysel modelleme ve tasarımın nasıl birleştirilebileceği gösterilmek istenmiştir. Önerilen modelin değerlendirme sonuçlarına (R2 = 0.9368) dayanarak, süper emici hidrojeller üretmek için önerilen basit stratejinin malzeme bilimindeki ilerlemeyi hızlandırması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Diabetes is a chronic disease that occurs as a result of the pancreas not producing enough insulin or not using it properly. Existing traditional applications used to deliver insulin to the body can cause allergic reactions, infections and pain in the patient and complicate the patient's living conditions. Therefore, the main aim of this thesis is to develop biocompatible superabsorbent hydrogel films that allow controlled and regular insulin loading and can be used in diabetes treatment by using a deep learning-based artificial intelligence approach. In the scope of this thesis, biocompatible superabsorbent hydrogel films containing carboxymethyl cellulose (CMC) crosslinked with citric acid (CA) and modified with polyethylene glycol (PEG) were developed. Hydrogel films were prepared at room temperature using an environmentally friendly process. The effect of the degree of crosslinking on the morphological and physicochemical properties of the final product for the developed films was investigated by changing the weight percentages of the PEG and CA components in the hydrogels. The results showed that superabsorbent hydrogels (SAP) with swelling degrees of 100% to 5444% and insulin loading ratios of 10% to 100% were produced, depending on the weight percentages of CA and PEG. The weight percentages and experimental parameters of the synthesized hydrogel compositions were optimized to obtain the best results in swelling and insulin recovery tests. A new artificial neural network (ANN) model was developed to realize the optimization process. The focus is on the significant improvements this approach offers and it is intended to show how experimental modeling and design can be combined to improve understanding of new material systems. Based on the evaluation results of the proposed model (R2 = 0.9368), the proposed simple strategy to produce superabsorbent hydrogels is expected to accelerate progress in materials science.
Benzer Tezler
- Farklı katı yakıt türlerinin üst ısıl değerlerinin çoklu lineer regresyon, karar ağacı, random forest ve yapay sinir ağları yöntemleriyle belirlenmesi
Prediction of calorific value of solid fuel by multiple linear regression, decision tree, random forest and artificial neural network
KAAN BÜYÜKKANBER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANZADE AÇMA
- Bio-inspired paper plant robots: Artificial heliotropism and nyctinasty through transpiration
Doğadan esinlenen kâğıt bitki robotlar: Transpirasyon ile yapay heliotropizm ve niktinasti
SÜLEYMAN DORUK CEZAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Kimyaİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGE BAYTEKİN
- Kendini iyileştirebilen hidrojel esaslı kontakt lens malzemesi geliştirilmesi
Development of self-healing hydrogel based contact lens material
BÜŞRA KAŞAĞICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyomühendislikSakarya ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ÖZACAR
- Design of biodegradable hydrogels for the development of in vitro models for glioblastoma multiforme
Biyobozunur hidrojellerin glioblastoma multiform için in vitro modellerin geliştirilmesi için tasarlanması
PELİN ERKOÇ
Doktora
Türkçe
2017
BiyomühendislikKoç ÜniversitesiBiyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA KIZILEL
YRD. DOÇ. TUĞBA BAĞCI ÖNDER
- Rational design and applications of advanced functional polymer gels
İleri fonksiyonel polimer jellerin rasyonel tasarımı ve uygulamaları
MERTCAN ER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NERMİN ORAKDÖĞEN