Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemleri ile mikrodizi hedef gen çıkarımı

Microarray target gene extraction with machine learning methods

PDF İndir

  1. Tez No: 924174
  2. Yazar: ZERRİN YILDIZ ÇAVDAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ, DOÇ. DR. LEYLA TÜRKER ŞENER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Mikrodizi, mikrorna, dna, rna verileri gibi büyük tıbbi verilerin işlenmesi ve değerlendirilmesi zorlu bir süreçtir. Biyoenformatik, bu tür tıbbi bilgilerin makine öğrenmesi gibi bilgisayar teknolojileri kullanılarak işlenmesini sağlayan çok disiplinli bir araştırma alanıdır. Biyoloji, matematik, bilgisayar bilimlerinin bir arada çalıştığı biyoenformatik alanındaki çalışmalar; hastalık teşhisi, önleyici tedavi oluşturma, ilaç geliştirme ve kişiselleştirilmiş tedavi süreçleri gibi birçok konuda destek sağlamaktadır. Farklı organizmalarda görülebilen ve kanser ile ilişkili olduğu düşünülen mikroRNA(miRNA, miR olarak da isimlendirilir)ların genler üzerindeki etkisini araştırmada biyoenformatik yöntemler tercih edilmektedir. Mikrodizi teknolojisi mikroRNA, DNA, RNA gibi verilerin değerlendirilmesinde kullanılan tekniklerden biridir. Mikrodizi yöntemi ile gen ifadesinin analizi, hedef gen çıkarımı, mutasyon analizi ve biyomarker keşfi gibi birçok araştırma mümkün olabilmektedir. Mikrodizi verilerinin hazırlanmasına farklı yöntemler kullanılabilmekte ve bu yöntemlere bağlı olarak verinin incelenme şekli değişiklik göstermektedir. Bu çalışmada mikrodizi tekniği ile hazırlanmış biyolojik verilerin analizi ve hedef gen çıkarım çalışması yapılmıştır. Bu amaçla makine öğrenmesi yöntemlerini kullanan bir metot geliştirilmiş ve farklı verisetlerinde uygulanmıştır. Çalışmada açık erişimli iki verisetinin yanında özgün bir veriseti de kullanılmıştır. 3 farklı veriseti grubuna ait 11 deney için; verilerin bilgisayar ortamında işlenmeye hazır hale getirimesinden hedef genlerin tespitine kadar devam eden süreci detaylı olarak incelemektedir. Çalışma ham verinin bilgisayar ortamına aktarılması, veri kalitesi kontrolleri, kümeleme, normalizasyon, karşılaştırma grupları hazırlanması ve hedef gen çıkarım süreçlerinden oluşmaktadır.

Özet (Çeviri)

Processing and analysing large medical data such as microarray, microRNA, dna, rna data is a challenging process. Bioinformatics is a multidisciplinary field of research that enables the processing of such medical data using computational technologies such as machine learning. Studies in the field of bioinformatics, where biology, mathematics and computer science work together, provide support in many areas such as disease diagnosis, preventive treatment, drug development and personalised treatment procedures. Bioinformatics methods are preferred to study the effect of microRNAs (also called miRNA, miR), which are found in various organisms and are thought to be associated with cancer, on genes. Microarray technology is one of the techniques used in the analysis of data such as microRNA, DNA, RNA. Many types of research such as the analysis of gene expression, the extraction of target genes, mutation analysis and the discovery of biomarkers are possible using the microarray method. Different methods can be used to prepare microarray data, and the way in which the data is analysed varies depending on these methods. In this study, biological data prepared using the microarray technique are analysed and a study is conducted to extract target genes. For this purpose, a method using machine learning techniques is developed and applied to different datasets. In addition to two open access datasets, a unique dataset is also used in the study. For 11 experiments belonging to 3 different dataset groups, the process from preparing the data for processing in a computer environment to recognising the target genes is studied in detail. The study includes computerization of raw data, data quality checking, clustering, normalisation, creation of comparison groups and prediction of target genes.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    495263

    İki katmanlı entegrasyon mimarisiyle hastalığa özel birliktelik ağı çıkarımı

    Two tier combinatorial structure to infer disease specific coexpression network

    MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    GenetikYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BANU DİRİ

  2. Tez No

    203

    Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  3. Tez No

    257

    Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  4. Tez No

    320

    Yenileme yatırımları

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN NURİ FİLİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN OKKA

  5. Tez No

    220

    Çeltik kabuklarının yalıtım malzemesi olarak kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    B.CİHAN ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KIRBIYIK

Geri Dön