Geri Dön

The text-mining based neighboring and automated annotation of pubchem bioassays

Pubchem bioassays için metin madenciliği tabanlı komşuluk ve otomatik anotasyonu

  1. Tez No: 778581
  2. Yazar: TUĞBA SÜZEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. JEFFREY SOLKA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: George Mason Unıversıty
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

PubChem'de depolanan Yüksek Verimli Testlerin (HTS), yani BioAssay'lerin sayısı son yıllarda hızla arttı. BioAssay'ler için şu anda mevcut olan gruplama araçlarının ve tekli erişim analizi yaklaşımlarının, hızla artan veri hacmi ile pratik olmadığı ortaya çıktı. Bu çalışmada, yapılandırılmamış metin açıklamaları kullanılarak BioAssay'lerin otomatik komşuluğuna ve ek açıklamasına yönelik metin madenciliği tabanlı bir yaklaşım önerilmiştir. Mevcut test komşu yöntemleriyle karşılaştırıldığında test komşu kümeleme analizinden elde ettiğimiz sonuçlar, biyoanalizler arasındaki güçlü korelasyonların kavramsal ilgilerinden belirlenebileceğini ve PubChem'deki mevcut komşu yöntemleri tamamlayabileceğini göstermektedir. Tek bir yapılandırılmamış metin belgesinden anahtar sözcükler çıkarmak için yeni bir yöntem açıklanmakta ve yöntemin BioAssay açıklamalarına uygulandığında karşılaştırmalı performansı rapor edilmektedir. Son olarak, BioAssay metin açıklamalarının, prob kriterlerini karşılayan kimyasal maddelerin keşfine yönelik otomatik biyomedikal açıklamalarının sonuçları sunulmaktadır.

Özet (Çeviri)

The number of High Throughput Assays (HTS), namely BioAssays, deposited in PubChem has grown quickly in recent years. Currently available grouping tools and single retrieval analysis approaches for the BioAssays turned out to be impractical with the rapidly increasing volume of data. In this work, a text-mining based approach is proposed towards automated neighboring and annotation of BioAssays using their unstructured text descriptions. Our results from assay neighbor clustering analysis compared to the existing assay neighboring methods suggest that strong correlations among the bioassays can be identified from their conceptual relevance and complement existing neighboring methods in PubChem. A novel method to extract keywords from a single unstructured text document is described and the comparative performance of the method when applied to the BioAssay descriptions is reported. Finally results of the automated biomedical annotation of the BioAssay text descriptions towards the discovery of chemical substances that satisfy the probe criteria are presented.

Benzer Tezler

  1. An investigation of the performance of text mining-based text representation and classification methods on different datasets

    Farklı veri kümeleri üzerinde metin madenciliği tabanlı metin temsili ve sınıflandırma yöntemlerinin performansının incelenmesi

    ABDULKERİM BEKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Veri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN

  2. Investigation of using the LSA model with similarity metrics for semantic-based web document clustering

    Semantik bazlı web dokümanı kümelenmesi için benzeri metrikli LSA modelinin kullanımının incelenmesi

    MASHHOOD ALI ALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYTUĞ BOYACI

  3. Ontology based text mining in Turkish radiology reports

    Türkçe radyoloji raporlarında ontoloji tabanlı metin mağdenciliği

    ONUR DENİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DR. MELTEM TURHAN YÖNDEM

    PROF. DR. GÖKTÜRK ÜÇOLUK

  4. Drug repositioning for neurodegenerative diseases based on bioinformatics and text mining analysis

    Biyoinformatik ve metin madenciliği analizine dayalı nörodejeneratif hastalıklar için ilaç yeniden konumlandırma

    KÜBRA TEMİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyomühendislikAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA GÖV

  5. Sanal gerçeklik teknolojilerinin sağlık hizmetleri alanında kullanımı ile ilgili yayınların metin madenciliği ve bibliyometrik analizi ile incelenmesi

    Examination of publication on the use of virtual reality technologies in the field of healthcare with text mining and bibliometric analysis

    MUSTAFA KAFES

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Sağlık YönetimiAnkara Üniversitesi

    Sağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇAĞDAŞ ERKAN AKYÜREK