Graf temsil metotları yardımıyla ilaç yeniden keşfi
Drug repurposing with graph representation learning
- Tez No: 790923
- Danışmanlar: PROF. DR. HALİT ERAY ÇELİK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 150
Özet
Son zamanlarda hızla artan literatür hacmi araştırmacıların farklı alanlarda üretilen bilgiye hâkim olmalarını zorlaştırmaktadır. Bu durum farklı alanlar arasındaki bağlantılar aracılığıyla yapılabilecek keşiflerin önündeki en büyük engellerden biridir. Literatür Tabanlı Keşif metodolojisi farklı alanlar arasında köprü vazifesi görerek bu zorluğun üstesinden gelmeye çalışmaktadır. Son yıllarda hızla gelişen yapay zekâ algoritmaları sıklıkla Literatür Tabanlı Keşifte oldukça başarılı sonuçlar elde edilmesine neden olmuştur. İlaç yeniden kullanımı mevcut bir ilacın başka hastalıklarda da etkili olup olmayacağını araştırılmasıdır. İlaç yeniden kullanımı, yatırımcıların pek fazla tercih etmediği Nadir Hastalık sınıfında bulunan hastalıklar için bir fırsat olarak görülmektedir. Bu tez kapsamında UMLS ve patentlerden elde edilen verilerden bir Bilgi Grafı (Knowledge Graph) oluşturulmuştur. Bu Bilgi Grafı üzerinde Graf Temsil metotları yardımıyla Duchenne Muscular Distrophy hastalığı için mevcut ilaçlar arasından yeniden kullanılabilecek ilaçlar için hipotezler üretilmiştir.
Özet (Çeviri)
Recently, the rapidly increasing volume of literature makes it difficult for researchers to master the information produced in different fields. This is one of the biggest barriers to discoveries that can be made through connections between different fields. The Literature Based Discovery methodology tries to overcome this challenge by acting as a bridge between different fields. Artificial intelligence algorithms that have developed rapidly in recent years have often led to very successful results in Literature Based Discovery. Drug repurposing is the investigation of whether an existing drug will be effective in other diseases. Drug repurposing is seen as an opportunity for rare diseases that are not preferred by investors. Within the scope of this thesis, a Knowledge Graph was created from the data obtained from UMLS and patents. On this Knowledge Graph, hypotheses have been generated for reusable drugs among existing drugs for Duchenne Muscular Dystrophy by Graph Representation methods.
Benzer Tezler
- Novel techniques for protein structure characterization using graph representation of proteins
Graf teori özellikleri kullanımı ile protein yapı tayininde yeni teknikler
ALPER KÜÇÜKURAL
Doktora
İngilizce
2008
BiyomühendislikSabancı ÜniversitesiBiyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
- Minimum yayılan ağaç tabanlı sıralı görüntü bölütleme
Minimum spanning tree-based sequential image segmentation
ALİ SAĞLAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. NURDAN BAYKAN
- Path defined directed graph vector (pgraph) method for multibody dynamics
Çoklu gövde dinamiğine yönelik yol tanımlı ve yönlü grafik vektörü metodu
MUSA NURULLAH YAZAR
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU
- Cogalois groups of covers for some quivers
Bazı kuiverler için örtülerin Cogalois grupları
CANAN ÖZEREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
MatematikDokuz Eylül ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SALAHATTİN ÖZDEMİR
- Graf dönüşümlü derin öğrenme ile EKG sinyallerinin sınıflandırılması
Classification of ECG signals with graph transformed deep learning
GÖKHAN KUTLUANA
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER TÜRKER