Geri Dön

Integration of deep learning methods in the classification of rna-seq data

Rna-seq verilerinin sınıflandırılmasında derin öğrenme yöntemlerinin entegrasyonu

  1. Tez No: 746302
  2. Yazar: MELİH YAYLA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT HAZNEDAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Rahim ağzı kanseri, serviks adı verilen rahmin alt kısmındaki hücreleri etkileyen bir jinekolojik kanser türüdür. Gen mutasyonlarının bir sonucu olarak hücreler anormal hale gelir ve kontrolsüz bölünme kanserin birincil nedenidir. Öte yandan, Alzheimer hastalığı, esas olarak insanlar yaşlandıkça beyin hücresi ölümünün bir sonucu olarak hafıza kaybına ve bunamaya neden olan geri dönüşü olmayan bir nörolojik hastalıktır. Beynin düşünme, öğrenme ve hafızayı kontrol eden kısımları yaralanmış veya tahrip olmuş ve semptomlara neden olmuştur. Rahim ağzı kanseri ve Alzheimer hastalığı her ikisi de genetik bozukluklardır. Birçok genin bilgisi RNA-Seq verilerinde tutulur. Bu yaklaşımı hızlandırmak ve klinisyenlere tanı sürecinde yardımcı olmak için ilişkisiz gen sayısı azaltılarak sınıflandırma algoritmaları kullanılarak metodolojiler oluşturulabilir. Bu önerinin amacı, gerçek örneklerden elde edilen genlerle oluşturulmuş RNA-Seq veri kümelerini kullanarak Rahim Ağzı Kanseri ve Alzheimer Hastalığını incelemek için istatistiksel ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanmaktır. RNA-Seq veri setinin boyutunu küçültmek için iki veri seti için tüm genler arasında %5, %10 ve %30 olacak şekilde gen seçilim yapılır ve gen ekspresyon verileri her bir gen için genlerin önem düzeyine göre oluşturulmuştur. Bu üç senaryoda, seçilen genler kategorizasyon sürecinde eğitilir ve test edilir. Sınıflandırma için Derin Sinir Ağları (DNN), Evrişimli sinir ağları (CNN) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) yaklaşımları uygulanmaktadır. Bu araştırmanın ardından Alzheimer Hastalığı ve Rahim Ağzı Kanseri sınıflandırmalarında hangi yaklaşımların en iyi sonuç verdiği değerlendirilecektir.

Özet (Çeviri)

Cervical cancer is a type of gynecological cancer that affects the cells in the lower section of the uterus called the cervix. Cells become abnormal as a result of gene mutations, and uncontrolled division is the primary cause of cancer. On the other hand, Alzheimer's disease is an irreversible neurological disease that causes memory loss and dementia, primarily as a result of brain cell death as people age. The parts of the brain that control thinking, learning, and memory have been injured or destroyed, causing symptoms. Cervical cancer and Alzheimer's disease are both genetic disorders. As a matter of fact, gene expression is significant in the diagnosis and classification of Cervical Cancer and Alzheimer's disease. Many genes' information is kept in RNA-Seq data. To accelerate this approach and assist clinicians in the diagnosis process, methodologies can be constructed using classification algorithms with decreasing the number of irrelevant genes. The objective of this thesis is to use statistical and deep learning approaches to examine Cervical Cancer and Alzheimer's Disease utilizing RNA-Seq datasets built with genes obtained from real samples. To lower the size of the RNA-Seq data set, gene selection is done by 5%, 10%, and 30% among all genes for both datasets, and the gene expression data were generated for each gene according to the importance level of the genes. In three scenarios, the selected genes are trained and tested in the categorization process. Deep Neural networks, convolutional neural networks, and long short-term memory approaches are implemented for classification. Following this research, it will be evaluated which approaches work best in the classifications of Alzheimer's Disease and Cervical Cancer.

Benzer Tezler

  1. Artificial intelligence assisted drop pattern analysis and RNAseq profiling for early diagnosis and follow-up of bladder cancer

    Mesane kanserinin erken tanı ve takibinde yapay zeka destekli damla motif analizi ve RNAseq profilleme

    RAMİZ DEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Moleküler TıpKoç Üniversitesi

    Hücresel ve Moleküler Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEVRİM GÖZÜAÇIK

  2. Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi

    Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images

    MUHAMMED TELÇEKEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEVRİM AKGÜN

    PROF. DR. SEZGİN KAÇAR

  3. Derin sinir ağlarını kullanarak uzun ve kısa videolarda zamansal eylem tanıma

    Temporal action recognition in untrimmed videos using deep neural networks

    YAĞMUR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA SERT

  4. Feasibility analysis based on advanced deep learning techniques in integrating renewable energy resources into microgrids

    Yenilenebilir enerji kaynaklarının mikroşebekelere entegre edilmesinde gelişmiş derin öğrenme tekniklerine dayalı uygulanılabilirlik analizi

    FATHI FARAH FADOUL FATHI FARAH FADOUL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN ÇAĞLAR

  5. Earthquake damage detection with satellite imagery and deep learning approaches: A case study of the february 2023, Kahramanmaraş, Turkey earthquake sequence

    Uydu görüntüleri ve derin öğrenme yaklaşımları ile hasar tespiti: 2023 şubat Kahramanmaraş, Türkiye deprem dizisinden bir vaka çalışması

    FATMA ELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL