Kansere neden olan yüksek riskli HPV tiplerinin makine öğrenmesi kullanılarak sınıflandırılması
Classification of high-risk cancer-causing HPV types using machine learning
- Tez No: 985308
- Danışmanlar: PROF. DR. NESRİN ÖZSOY ERDAŞ, PROF. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: HPV, Makine öğrenmesi, Sınıflandırma, Machine learning, Classification
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çalışmanın amacı insanlarda başta serviks kanseri olmak üzere anal, vajina, vulva ve penis kanserleri gibi anogenital kanserlerin yanı sıra baş ve boyun kanserlerine neden olan yüksek riskli HPV tiplerinin (HPV 16, HPV 18, HPV 31, HPV 33, HPV 35, HPV 39, HPV 45, HPV 51, HPV 56, HPV 58, HPV 59, HPV 68, HPV 73 ve HPV 82) makine öğrenmesi algoritmaları ile hizalamadan bağımsız k-mer (1-mer, 2-mer, 3-mer ve 4-mer) yöntemi kullanılarak sınıflandırılmasıdır. Veri seti açık kaynak ve önceden dizilenmiş HPV tam genom dizileridir. Hesaplamalı biyolojideki gelişmelerle günümüzde makine öğrenmesi biyoinformatik alanda da kullanılmaktadır. Bu nedenle HPV tiplerinin sınıflandırılmasında SVM, DT, RF, k-NN ve ANN denetimli makine öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. En iyi model performansı için rastgele arama yöntemi ile hiperparametre optimizasyonu ve 10 kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Sonuçlardan en iyi model 3-mer'lerle bulunmuş ve hiperparametreler ise SVM için cost (ceza parametresi): 10 ve kerneltype (çekirdek türü): Puk; DT için C (güven faktörü): 0.25 ve M (yaprak düğümdeki minimum örnek sayısı): 2; RF için maxDepth (her bir karar ağacının maksimum derinliği): 10, numIterations (ağaç sayısı): 100, ve numFeatures (öznitelik sayısı): 2; k-NN için k: 1 ve distance (uzaklık): Eucledian; ANN için ise hidden layer (gizli katman): 5 olarak belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlarla k-mer tabanlı makine öğrenimi sınıflandırıcısının HPV sınıflandırılmasında etkili ve yüksek doğrulukla sınıflandırma yaptığı gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of the study is to classify high-risk HPV types (HPV 16, HPV 18, HPV 31, HPV 33, HPV 35, HPV 39, HPV 45, HPV 51, HPV 56, HPV 58, HPV 59, HPV 68, HPV 73 and HPV 82) that cause anogenital cancers such as cervical cancer, anal, vaginal, vulva and penile cancers, as well as head and neck cancers in humans, using the alignment-independent k-mer (1-mer, 2-mer, 3-mer and 4-mer) method using machine learning algorithms. The dataset is open source and previously sequenced HPV complete genome sequences. With the advances in computational biology, machine learning is also used in the field of bioinformatics today. Therefore, SVM, DT, RF, k-NN and ANN supervised machine learning algorithms were used in the classification of HPV types. For the best model performance, hyperparameter optimization with random search method and 10-fold cross-validation method were used. From the results, the best model was found with 3-mers and the hyperparameters were determined as cost: 10 and kerneltype: Puk for SVM; C: 0.25 and M: 2 for DT; maxdepth: 10, numIterations: 100, and features: 2 for RF; k: 1 and distance: Eucledian for k-NN; and hidden layer: 5 for ANN. The obtained results showed that the k-mer based machine learning classifier is effective in HPV classification and performs classification with high accuracy.
Benzer Tezler
- Kliniğimizde servikal kanser tarama programında HPV sıklığı, tipleri, kolposkopi ve biyopsi sonuçlarının değerlendirilmesi
Evaluation of HPV frequency, types, colposcopy and biopsy results in the cervical cancer screening program in our clinic
ARZU SAYGILI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİYAZİ TUĞ
- Sitolojileri normal; Tip 16-18 dışı yüksek riskli HPV tip pozitifliği olan hastaların kolposkopiye bağlı çıkan histopatolojik bulgularının, HPV 16-18 tip pozitifliği olan hastaların kolposkopiye bağlı çıkan histopatolojik bulguları ile karşılaştırılması
Citologies normal; Comparison of the histopathological findings of patients with TYPE 16-18 high risk HPV type positivity with cholposcopicity to patients with HPV 16-18 TYPE positivity by the histopathological findings of the patients
EDA ARİFE KILINÇLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR AKBAYIR
- Servikal HPV persistansı olan olgularda anal HPV varlığının saptanması
Detection of anal HPV presence in cases with cervical HPV persistence
MERT ERDEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Kadın Hastalıkları ve DoğumPamukkale ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER TOLGA GÜLER
- İnsan papilloma virüsünün saptanmasındalaboratuvar yapımı LAMP yönteminin etkinliğinindeğerlendirilmesi
O, evaluation of the efficacy of laboratory made lamp method indetection of human papilloma virus
ONUR TAŞÇI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
MikrobiyolojiHacettepe ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPASLAN ALP
- Servikal prekanseröz lezyonların tedavisinde LEEP sonuçlarının değerlendirilmesi
Evaluation of LEEP results in the treatment of cervical precancerous lesions
ÖMER ULUGERGERLİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VELİ MİHMANLI