Sezgisel yaklaşımlara dayalı çoklu dizi hizalaması üzerine bir çalışma
A study on multiple sequence alignment based on heuristic approaches
- Tez No: 789727
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Çoklu Dizi Hizalama, Sezgisel Algoritmalar, Genetik Algoritma, Tavlama Benzetimi, Diferansiyel Gelişim Algoritması, Multiple Sequence Alignment, Heuristic approach, Genetic Algorithm, Differential Evaluation, Simulated Anneling
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Biyoinformatik, biyolojik verileri kavramsallaştırmak ve aralarındaki ilişkileri otaya koymak için matematik, bilgisayar ve istatistik gibi bilim dallarından yararlanan bir bilgi sistemidir. Biyoinformatikde ki en önemli görevlerden biri dizi hizalama problemidir. Dizi hizalama problemi biyolojideki artan veri sayısıyla orantılı olarak zorlaşmaktadır ve dizi hizalama problemini manuel olarak çözmek imkânsız hale gelmektedir. Bunun için otomatikleştirilmiş bilgisayar sistemlerinden yararlanılmaktadır. Dizi hizalama problemi kendi içerisinde ikili dizi hizalama ve çoklu dizi hizalama olarak ikiye ayrılmaktadır. Bu tez çalışmasında çoklu dizi hizalama problemi ele alınmıştır. Çoklu dizi hizalama probleminin çözümü için meta sezgisel yaklaşımı baz alan genetik algoritma, diferansiyel gelişim algoritması ve tavlama benzetimi algoritması kullanılmıştır. Algoritmaların geliştirilmesindeki amaç dinamik programlamadaki bellek kullanımı sorunu, aşamalı yöntemlerden kaynaklanan açgözlü yaklaşım sorununu gidermektir. Algoritmaların başarılarını test etmek ve karşılaştırabilmek için SP (çiftlerin toplamı) skorlama işlemi kullanılmıştır. Geliştirilen algoritmalar hem zaman hem de doğruluk açısından kendi aralarında ve mevcut çoklu dizi hizalama algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır. Belirli veri setleri üzerinde geliştirilen algoritmalar, mevcut hizalama algoritmalarından daha iyi sonuç göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Bioinformatics is an information system that uses mathematics, computing and statistics to conceptualize biological data and establish relationships between them. One of the most important tasks in bioinformatics is the sequence alignment problem. The sequence alignment problem is getting harder in proportion to the increasing number of data in biology and it is becoming impossible to solve the sequence alignment problem manually. For this, automated computer systems are used. Sequence alignment problem is divided into two as binary sequence alignment and multiple sequence alignment. In this thesis, the multiple sequence alignment problem is addressed. Genetic algorithm, differential evolution algorithm and simulated annealing algorithm based on meta-heuristic approach are used to solve the multiple sequence alignment problem. The aim of the development of the algorithms is to overcome the memory usage problem in dynamic programming and the greedy approach problem arising from incremental methods. The SP (Sum of Pairs) scoring process was used to test and compare the success of the algorithms. The algorithms are compared with each other and with existing multiple sequence alignment algorithms in terms of both time and accuracy. On certain datasets, the developed algorithms showed better results than the existing alignment algorithms.
Benzer Tezler
- Color image segmentation: Multithresholding and constraint satisfaction methods
Renkli imge bölütleme: Çoklueşikleme ve kısıt sağlama metodları
FATİH KURUGÖLLÜ
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Numerical investigation of maneuvering performance of monohull and multihull marine vessels
Tek gövdeli ve çok gövdeli deniz araçlarının manevra performansının sayısal incelenmesi
SÜLEYMAN DUMAN
Doktora
İngilizce
2022
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR BAL
- A genetic algorithm for the multi-level maximal covering ambulance location problem
Çok-seviyeli en fazla kapsamalı ambulans konumlandırma problemi için bir genetik algoritma
MESUT KARAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. F. SEDEF MERAL
- Karma filolu elektrikli araç rotalama problemi ve çözüm yaklaşımları
Mixed fleet electric vehicle routing problem and solution methods
SERCAN DÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK BAYKOÇ
DOÇ. DR. ÇAĞRI KOÇ