Damızlık bombyx mori L. ipek böceği hatlarının farklı pupa, koza ve kelebek özelliklerinden yararlanarak veri madenciliği algoritmalarıyla cinsiyetlerinin tespiti
Sex determination of breeding bombyx mori L. silkworm lines based on different pupae, cocoon and silkmouth characteristics by using data mining algorithms
- Tez No: 956878
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OYA ERALP İNAN, DOÇ. DR. YASİN ALTAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, İpek böceği, Algorithms, Silkworm
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hayvan Yetiştirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İpek böceği yetiştiriciliğinin kolay ve kısa sürmesi, karılığın yüksek olması ve doğal lif kaynağı üretmesinden dolayı oldukça önemli bir hayvancılık koldur. Bu çalışmanın amacı ipek böceklerinin kelebek ağırlığı ile bazı koza ve pupa özelliklerinden yararlanarak Chi-Square Automatic Interaction Detector (CHAID), Exhaustive CHAID (Ex-CHAID), Classification and Regression Tree (CART) ve Quick Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST) ağaç tabanlı veri madenciliği algoritması kullanılarak cinsiyetlerinin erken dönemde belirlemeyi hedeflemektedir. Çalışmanın materyali olarak 400'er erkek ve dişi M ve N saf hat ipek böceği pupa uzunluk (PU), pupa ağırlık (PA), pupa genişlik (PG), koza genişlik (KG), koza uzunluk (KU), koza gömlek ağırlığı (KGA), yaş koza ağırlığı (YKA), kelebek ağırlığı (KA) morfometrik özellikleri kullanılmıştır. İstatistik modelde morfometrik özellikler bağımsız değişken alınırken, cinsiyet bağımlı değişken olarak alınmıştır. Veri seti %70 eğitim ve %30 test seti olarak ayrılarak ağaç tabanlı veri madenciliği algoritmalarından CHAID, Ex-CHAID, CART ve QUEST kullanılmıştır. Pupa özelliklerinden yararlanılarak cinsiyetlerin belirlenmesinde kullanılan CHAID, Ex-CHAID, CART ve QUEST algoritmalarının sınıflama performansları; ROC eğrisi altında kalan alan (AUC±SE) sırasıyla 0,800±0,0262, 0,833±0,0235, 0,814±0,0251, 0,796±0,0266 ve cinsiyet tayin etme başarıları sırasıyla %80,60, %87,70, %81,10, %74,10 olduğu tespit edilmiştir. Koza özelliklerine ait ağaç temelli veri madenciliği algoritmaları kullanılarak cinsiyet belirlenmesinde test set için (AUC±SE) sırasıyla 0,856±0,023, 0,808±0,015, 0,840±0,024, 0,864±0,022 ve cinsiyet tayin etme başarı yüzdeleri sırasıyla %85,5, %86,60, %86,80, %87,80 olduğu saptanmıştır. Pupa, koza ve kelebek (tüm) özelliklerine ait algoritmaların cinsiyet ayrımında test set için model uyum kriterlerinde (AUC±SE) sırasıyla 0,909±0,0188, 0,875±0,0211, 0,902±0,0186, 0,868±0,0221 ve algoritmaların performans sonuçları sırasıyla %86,20, %88,10, %83,30, %89,10 olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak; pupa, koza ve tüm özelliklerden yararlanarak cinsiyet tahmin etme performansı sırasıyla Ex-CHAID, QUEST ve CHAID algoritmaları olduğu belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Sericulture is a very important branch of animal husbandry because it is easy and short-lived to raise silkworms, has high profitability, and produces a natural fiber source. This study aims to determine the sex of silkworms at an early stage by using Chi-Square Automatic Interaction Detector (CHAID), Exhaustive CHAID (Ex-CHAID), Classification and Regression Tree (CART) and Quick Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST) tree-based data mining algorithms by using the silkmoth weight, some cocoon and pupa characteristics. Morphometric features of pupa length (PU), pupa weight (PA), pupa width (PG), cocoon width (KG), cocoon length (KU), cocoon shell weight (KGA), fresh cocoon weight (YKA), silkmoth weight (KA) of 400 male and female M and N pure line silkworms were used as the material of the study. In the statistical model, morphometric features were taken as independent variables, while gender was taken as dependent variable. The data set was divided into 70% training and 30% test set and tree-based data mining algorithms CHAID, Ex-CHAID, CART and QUEST were used. The classification performances of CHAID, Ex-CHAID, CART and QUEST algorithms used in determining the sexes by using pupal features were determined as follows; Area under the ROC curve (AUC±SE) was 0.800±0.0262, 0.833±0.0235, 0.814±0.0251, 0.796±0.0266, respectively, and sex determination success was 80.60%, 87.70%, 81.10%, 74.10%, respectively. In determining the sex of cocoon traits using tree-based data mining algorithms, it was determined that (AUC±SE) for the test set was 0.856±0.023, 0.808±0.015, 0.840±0.024, 0.864±0.022 and the success percentages in sex identification were 85.5%, 86.60%, 86.80%, 87.80%, respectively. The model fit criteria (AUC±SE) for the test set of algorithms for sex determination of pupa, cocoon and silkmoth (all) features were determined as 0.909±0.0188, 0.875±0.0211, 0.902±0.0186, 0.868±0.0221, and the performance results of the algorithms were determined as 86.20%, 88.10%, 83.30%, 89.10%, respectively. As a result; it was determined that the gender prediction performance by using pupa, cocoon and all features were Ex-CHAID, QUEST and CHAID algorithms, respectively.
Benzer Tezler
- Damızlık horozlarda kan parametreleri, serum lipid ve kolesterol değerleri üzerine çalışmalar
Başlık çevirisi yok
FATMA YENER
- Damızlık gökkuşağı alabalıklarında (Salmo gairdnerii R.) optimum yemleme düzeyinin tesbiti üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SONER TARIM
- Süt sığırlarında damızlık değerin tahmininde değişik yöntemlerin kullanımı
Application of different methods in the estimation of breeding values in dairy cattle
KADİR KIZILKAYA
