Geri Dön

Graf temsil metotları yardımıyla ilaç yeniden keşfi

Drug repurposing with graph representation learning

  1. Tez No: 790923
  2. Yazar: FATİH ULUDAĞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİT ERAY ÇELİK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2008

    BiyomühendislikSabancı Üniversitesi

    Biyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN

  2. Minimum yayılan ağaç tabanlı sıralı görüntü bölütleme

    Minimum spanning tree-based sequential image segmentation

    ALİ SAĞLAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. NURDAN BAYKAN

  3. 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

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU

  4. Cogalois groups of covers for some quivers

    Bazı kuiverler için örtülerin Cogalois grupları

    CANAN ÖZEREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    MatematikDokuz Eylül Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SALAHATTİN ÖZDEMİR

  5. Graf dönüşümlü derin öğrenme ile EKG sinyallerinin sınıflandırılması

    Classification of ECG signals with graph transformed deep learning

    GÖKHAN KUTLUANA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKER TÜRKER