Species classification from short genomic reads using feedforwardneural networks
Beslemeli sinir ağları kullanarak genomik kısa okumalardan türsınıflandırması
- Tez No: 831656
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYBAR CAN ACAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mikrobiyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Microbiology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoenformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Yeni Nesil Dizileme teknolojilerinin maliyetlerinin düşmesi ile genomik bulguların hızlı ve verimli sınıflandırılmasının önemi artmıştır. İkinci Nesil Dizileme tekniklerinin çıktı uzunluklarındaki kısıtlamalardan dolayı, kısa DNA okumalarını sınıflandırabilmemiz önem taşımaktadır. Bu çalışmada iki türe ait referans genomlardan alınan kısa okumalar(50-500 bp) ile üç saklı katmana sahip temel bir Yapay Sinir Ağı modelini eğittik. Kısa ve iyi çalışılmış referans genomlara sahip olduklarından Escherichia Coli ve Saccharomyces Cerevisia türlerini seçtik. Bu türlerin taksonomik olarak farklı olması, sınıflandırmada tüm genomu kullanma üzerine bir araştırmanın konusu olmak bakımından onları ideal adaylar haline getirdi. Daha sonra referans genomlardan alınan bu okumaları sınıflandırdık. Çeşitli üst değişkenler ve okuma uzunlukları kullanarak elde ettiğimiz modellerin eğitim süreçleri sonunda uygulanan sınıflandırma işlemlerinde %80-%91 aralığında doğruluğa eriştik. Karşılaştığımız sorunları belgeledik, geleceğe yönelik önerilerde bulunduk.
Özet (Çeviri)
With the cost of Next Generation Sequencing technologies in decline, the need for fast and efficient classification of genomic findings has become of utmost importance. Due to the output length limitations of most Second Generation Sequencing techniques, it is important that we are able to classify short reads of DNA. In this research, we trained a basic Artificial Neural Network model with three hidden layers on short reads(50-500 bp) taken from two species' reference genomes. We selected Escherichia Coli and Saccharomyces Cerevisiae for their short and well-studied reference genomes. Their taxonomic difference makes them ideal candidates for ascertaining the viability of using the whole genome for species classification. We then classified these short reads. We achieved moderate success with a classification accuracy of 80%-91% corresponding to differing hyperparameters and read lengths. We documented the encountered issues and considered future directions.
Benzer Tezler
- Phylogeography of the Savi's pipistrelle (Vespertilionidae, chiroptera) complex based on whole mitochondrial genome analysis
Savi'nin cüce yarasası kompleksinin (Vespetilionidae, chiroptera) filocoğrafyasının tüm mitokondriyal genom ile analizi
YELİZ ERGÖL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÇORAMAN
- Computational genomic signatures and metagenomics
Başlık çevirisi yok
ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU
Doktora
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of Nebraska-LincolnPROF. KHALID SAYOOD
- Ege bölgesinde yetişen Tricholoma cinsine ait bazı mantar örneklerinden dna izolasyonu, aday barkod genlerinin pcr optimizasyonu ve gen sekans analizi
Dna isolation, pcr optimization for candidate barcode genes and gene sequence analyzes of some of the macrogungi samples belonging to Tricholoma genus collected from the aegean region
GÖKÇE HAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilim ve TeknolojiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BEKİR ÇÖL
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR
- İç Anadolu bölgesi Lycosidae (Araneae) familyası üzerine faunistik çalışmalar
Studies on the fauna of family Lycosidae (Wolf spiders) of Central Anatolia region
NURCAN DEMİRCAN