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: Biyoinformatik, Kümeleme analizi, Veri madenciliği, Yapay zeka, Üre, Bioinformatics, Cluster analysis, Data mining, Artificial intelligence, Urea
- 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: Belirtilmemiş.
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
- A comparative study for football analytics with data mining and artificial intelligence techniques
Veri madenciliği ve yapay zeka teknikleri ile karşılaştırmalı futbol analitiği
MUSTAFA AADEL MASHJAL AL-ASADI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- Telekomünikasyon sektörü için veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri ile ayrılan müşteri analizi
Churn analysis for telecommunication sector with data mining and machine learning
FURKAN UYANIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- Yapay zekâ ve dindarlık: Din psikolojisi çalışmalarına yöntemsel bir yaklaşım
Artificial intelligence and religiosity: A methodological approach to psychology of religion studies
MURAT ÇİNİCİ
Doktora
Türkçe
2023
DinAtatürk ÜniversitesiFelsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED KIZILGEÇİT
- Breast cancer data classification using SVM, NB and KNN algorithms
SVM, NB ve KNN kullanımı ile göğüs kanseri veri sınıflandırması
BURCU MERAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAMİL ORUÇOĞLU
- Toplum 5.0 teknolojilerinin reklam süreçleri üzerindeki etkinliği
The impact of society 5.0 technologies on advertising processes
HATİCE HAVVA YAZICI
Doktora
Türkçe
2024
ReklamcılıkMarmara ÜniversitesiReklamcılık ve Tanıtım Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM GÜDÜM