Enhancing grouping-scoring-modeling (G-S-M) approach through a statistical pre-scoring component: A case study for high-dimensional transcriptomic data analysis
Istatistiksel ön puanlama bileşeni ile gruplama puanlama modellemesi (GSM) yaklaşımın geliştirilmesi: Yüksek boyutlu transkriptomik veri analizi için bir vaka çalışması
- Tez No: 875300
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURCU GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Transkriptomik teknolojilerdeki hızlı ilerlemeler, analiz için kullanılabilir veri miktarını önemli ölçüde artırmış, bu da verimlilik ve hesaplama talepleri açısından zorluklar oluşturmuştur. Bu tez, geleneksel GSM tarafından üretilen aşırı sayıdaki gen gruplarından kaynaklanan verimsizlikleri ele almak için Gruplandırma-Puanlama- Modelleme (G-S-M) çerçevesine bir Ön-Puanlama bileşeni tanıtmaktadır. İstatistiksel öneme göre seçici bir şekilde gen gruplarını önceliklendirerek, bu yenilik, bu grupların makine öğrenimi modelleri kullanılarak puanlanmasıyla ilişkili hesaplama taleplerini azaltmayı hedeflemekte ve böylece analiz sürecini daha verimli hale getirmektedir. Dokuz çeşitli Gen İfadesi veri seti üzerinde değerlendirildiğinde, Ön Puanlama G-S- M çerçevesi, geleneksel yaklaşımla karşılaştırılabilir doğrulukta performans göstermekle kalmamış, aynı zamanda önemli ölçüde daha az gen ile bunu başarmıştır. Bu iyileştirme, kişiselleştirilmiş tıp ve tedavi stratejilerinde araştırmaları ilerletmek için hayati olan veri analizinin sağlamlığını ve güvenilirliğini korurken kaynakları korur.
Özet (Çeviri)
Rapid advancements in transcriptomic technologies have significantly increased the volume of data available for analysis, which presents challenges in terms of efficiency and computational demand. This thesis introduces a Pre-Scoring component to the Grouping-Scoring-Modeling (G-S-M) framework to address inefficiencies caused by the excessive number of gene groups generated by traditional GSM. By selectively prioritizing gene groups based on their statistical significance, this innovation aims to reduce the computational demands associated with scoring these groups using machine learning models, thereby streamlining the analysis process. Assessed across nine diverse Gene Expression datasets, the Pre-Scoring G-S-M framework not only maintained accuracy comparable to the traditional approach but did so with significantly fewer genes. This refinement conserves resources while maintaining the robustness and reliability of the data analysis, crucial for advancing research in personalized medicine and therapeutic strategies. The findings suggest that the modified G-S-M framework serves as a valuable tool in bioinformatics, offering a more efficient approach to handling large-scale genomic datasets. Future work will focus on adapting this enhanced framework to incorporate diverse types of omics knowledge, such as proteomics and metabolomics, further optimizing its performance to broaden its applicability in both clinical and research settings
Benzer Tezler
- İçimizdeki sporcu: Atletik performanstaki psikolojik becerilerin rolü deneysel bir çalışma
The athlete within: Exploring the role of psychological skills in athletic performance (An experimental study)
YEKTA ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2026
PsikolojiAnkara ÜniversitesiSpor Yöneticiliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VELİTTİN BALCI
- Zamanında performansı artırmak için makine öğrenme yaklaşımı ile blok süre tahmini
Enhancing on-time performance through machine learning approach for predicting block time
SEDA SOYKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY
- Linear linkage encoding in genetic algorithms
Genetik algoritmalarda doğrusal bağlantı gösterimi
ÖZGÜR ÜLKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. EMİN ERKAN KORKMAZ
Y.DOÇ.DR. ENDER ÖZCAN
- Role of computer assisted active learning system in history of civilization teaching
Bilgisayar destekli aktif öğrenme sisteminin medeniyetler tarihi dersi öğrenimindeki rolü
İLKER YENGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. ADEM KARAHOCA
ÖĞR. GÖR. DİLEK KARAHOCA
- Tenis becerilerinin öğreniminde seçiçi dikkat antrenmanlarının etkisinin incelenmesi.
A RESEARCH ON THE IMPACT OF SELECTIVE ATENTION IN THE PROCESS OF TEACHING TENNIS SKILLS
TURGAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
SporMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMİH YILMAZ