Yapay zekada veri madenciliği yöntemi kullanarak biyoinformatik yazılım geliştirilmesi : Sitrülin ile bir uygulama
Development of bioinformatics software using data mining method in artificial intelligence: An application with citrulline
- Tez No: 781828
- Danışmanlar: PROF. DR. MEMET YUSUF ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Biruni Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Günümüzde sağlık alanında yapay zeka giderek büyük önem kazanmaya başlamıştır. Başta yapay zeka olmak üzere bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi, veri görselleştirme, veri tabanı yönetimi ile algoritmalarını, istatistiği birleştiren, veri madenciliği disiplinler arası bir alanı oluşturmaktadır. Veriler arasından ihtiyaç duyulanın seçilmesi ve bunların işlenerek anlamlı bağıntılatın araştırılması veri madenciliğinin asıl konusunu oluşturmaktadır.Bu çalışma ile istatistik temelli bir yaklaşımla, biyosentez ve metabolik yolu henüz tam olarak aydınlatılmamış ve insan metabolizmasında da önemli bir aminoasit/protein olan sitrülinin veri madenciliği ile R Software kullanılarak bir arayüz oluşturulması amaçlanmaktadır. Bu çalışmanın sitrülin ile ilişkili gen verileri GenBank Overview-NCBI-GEO veri tabanından elde edilmiştir. Veriler üzerinde Bayes Sınıflandırma Algoritması kullanılmış ve biyoinformatik analiz yapılmıştır. Yapılan analizler ile sitrulin ilişkili genlerin protein hedefine ne düzeyde etki ettiği sayısal olarak ilişkilendirilmiştir. İlişkilendirme sonrasında ise olası metabolik yolaklar belirlenmesinde String, Reactome Pathway Database, Wiki Pathway, KEGG ve David Gen Pathway veri tabanları kullanılmıştır. Sitrulin ilişkili genlerin görev aldığı yolaklar değerlendirildiğinde; biyosentez yolağında en fazla görev alan gen CPS1 iken, metabolik yolakta en fazla görev alan genin ASS1 olduğu belirlenmiştir. Metabolik yolak analizinde sitrülinin en fazla görev aldığı ve etkili olduğu yolağın ise %30 'luk oran ile üre döngüsü olduğu belirlenmiştir. Bu kapsamda klinik tablo örneği olarak belirlenen böbrek transplantasyon ve doku hasarı bulunan klinik hasta verileri üzerinden üre döngüsünde sitrülin ilişkili 100 genin cluster analizi (heat-map analizi) yapılmıştır. Sonuçlar PlotMD, VolcanoPlot, BoxPlot, QQ-Plot analizi ile yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Artificial intelligence has started to gain importance especially in the field of health today. Data mining is an interdisciplinary field that combines artificial intelligence, computer science, machine learning, data visualization, database management, algorithms and statistics. The main subject of data mining is to select the needed daha among the all data, and then to process them and create meaningful connections. In this study, it is aimed to create an interface using R Software with data mining of citrulline, which is an important protein/aminoacid in human metabolism, whose biosynthesis and metabolic pathway has not been fully elucidated yet, with a statistics-based approach. Citrulline-related gene data for this study were obtained from the GenBank Overview-NCBI-GEO database. Bayesian Classification Algorithm was used on the data and bioinformatic analysis was performed. The effects of citrulline-related genes on the protein were numerically shown and correlated with the analyzes. After the association, String, Reactome Pathway Database, Wiki Pathway, KEGG and David Gen Pathway databases were used to determine possible metabolic pathways. Considering the pathways in which citrulline-related genes are involved; While CPS1 was the most involved gene in the biosynthesis pathway, ASS1 was the gene most involved in the metabolic pathway. In the metabolic pathway analysis, it has been determined that the pathway in which citrulline is most involved and effective is the urea cycle with a rate of 30%. In this context, determined as an example of clinical picture, Cluster analysis (heat-map analysis) of 100 citrulline-related genes in the urea cycle was performed through data from clinical patients with kidney transplantation and tissue damage. Results were interpreted by PlotMD, VolcanoPlot, BoxPlot, QQ-Plot analysis.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Geleneksel kent dokusunun veri madenciliği yöntemiyle analizi ve yeni yapı tasarımları için yapay zekaya dayalı bir model önerisi
Analysis of traditional urban texture using data mining method and a model proposal based on artificial intelligence for new building desings
CEYHAN TAZEFİDAN
Doktora
Türkçe
2024
MimarlıkKonya Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN BAŞAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN EŞME
- Feature selection for diagnosing coronavirus disease by neural network and caledonian crow learning algorithm
Başlık çevirisi yok
MOKHALAD ABDULAMEER KADHIM ALSAEEDI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Bulanık ve yalın yapay sinir ağları ile çoklu lojistik regresyon yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin sınıflandırılması üzerine bir uygulama
Comparison of classification performance of fuzzy and simple artificial neural networks and multiple logistic regression methods: An application on classification of developmental levels of countries
ÖMER FARUK RENÇBER