Inferring phylogenetical tree by using hierarchical self organizing maps
Hiyerarşik kendi kendine öğrenen sinir ağlarıyla filogenetik ağaç yapısının oluşturulması
- Tez No: 129210
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ATİLLA GÜRSOY, YRD. DOÇ. DR. RENGÜL ÇETİN ATALAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Fılogenetik Ağaç Yapısı, Kendi Kendine Öğrenen Sinir Ağları, Evrim, DNA, Ağaç yapı, Kohonen ağı, Sinir ağları, Phylogenetic Tree, Self Organizing Map, Kohonen Map, Evolution, DNA \^>, Tree structure, Kohonen network, Nerve net
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET HİYERARŞİK KENDİ KENDİNE ÖĞRENEN SİNİR AĞLARIYLA FİLOGENETİK AĞAÇ YAPISININ OLUŞTURULMASI Hayretdin Bahsi Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticileri: Yrd. Doç. Dr. Atilla Gürsoy, Yrd. Doç. Dr. Rengül Çetin Atalay Ocak, 2002 Biyoloji alanında fılogenetik ağaç yapılan, şu anda varolan türlerin ortak atalarının belirlenerek bu türlerin evrimsel geçmişinin açıklanması amacıyla oluşturulur. Özellikle moleküler biyoloji alanında, bu ağaç yapıları, proteinlerin veya DNA dizilerinin evrimsel ilişkilerini ortaya çıkarmak için kullanılır. Çoğu zaman, fılogenetik ağaç yapılarının oluşturulması zor ve karmaşık bir işlem gerektirmektedir. Örneğin, 30 DNA dizisine sahip bir girdi için 1036,dan fazla farklı ağaç yapısının arasından en iyisini seçmek gerekir. En iyi olan ağaç yapısının uygun bir zaman içinde belirlenebilmesi için literatürde bir çok hiyerarşik kümeleme teknikleri mevcuttur. Diğer yandan, kendi kendine öğrenen sinir ağları, girdi türleri hakkında her hangi bir bilgi sahibi olmadan çok boyutlu girdilerin iki boyutlu çıktı uzaylarına indirgenmesinde çok başarılı olmaktadır. Bu çalışmada, kendi kendine Öğrenen sinir ağları yöntemi ard arda kullanılarak ağaç yapıları oluşturulmaktadır. Bu amaçla, iki farklı algoritma tasarlanmıştır. Birincisi, ağacı kökten başlayıp yapraklara doğru giderek oluşturmaktadır. İkincisi ise ağacı oluşturmaya yapraklardan başlamakta ve köke doğru ilerlemektedir. Tasarlanan algoritmalar ağaç topolojisinin doğruluğu göz önüne alınarak test edilmiştir. Bu algoritmalar, çok kullanılan UPGMA ve Komşu birleştirme metotlarından çok daha iyi sonuç vermektedir. Ayrıca bu çalışma, ağaç kollarının uzunluklarını tahmin etme problemi için de bazı çözümler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT INFERRING PHYLOGENETICAL TREE BY USING HIERARCHICAL SELF ORGANIZING MAPS Hayretdin Bahsi M.S in Computer Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Atilla Gürsoy Co-supervisor: Assist. Prof. Dr. Rengül Çetin Atalay January, 2002 In biology, inferring phylogenetical tree is an attempt to describe the evolutionary history of today's species with the aim of finding their common ancestors. Specifically in molecular biology, it is used in understanding the evolution relationships between proteins or DNA sequences. Inferring phylogenetical tree can be a very complicated task since even for the input data having thirty sequences, the best tree must be chosen among 1 036 possible trees. In order to find the best one in a reasonable time, various hierarchical clustering techniques exist in the literature. On the other side, it is known that Self Organizing Maps (SOM) are very successful in mapping higher dimensional inputs to two dimensional output spaces (maps) without having any priori information about input patterns. In this study, SOM are used iteratively for tree inference. Two different algorithms are proposed. First one is hierarchical top-down SOM method which constructs the tree from the root to the leaves. Second one uses a bottom-up approach that infers the tree from the leaves to the root. The efficiency of Hierarchical SOM is tested in terms of tree topology. Hierarchical SOM gives better results than the most popular phylogeny methods, UPGMA and Neighbor-joining. Also this study covers possible solutions for branch length estimation problem.
Benzer Tezler
- Sert çekirdekli meyve ağaçlarında enfeksiyon yapan ilarvirüslerin RT-PCR ile tanısı ve karakterizasyonu
Identification and characterization of ilarviruses infecting stone fruits
ÇİĞDEM ULUBAŞ
- Induction of logical relations based on specific generalization of strings
Mantıksal ilişkilerin dizilerin özgül genellemesine dayanan bir yöntemle tümevarımsal çıkarılması
YASİN UZUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ
- Error analsis of tense and aspect in the written English of Turkish students
Başlık çevirisi yok
MEHMET KADİR ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
İngiliz Dili ve Edebiyatıİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiDR. YONTZ RUTH A.
- A Study on quality perception and effectiveness of attribute choice criteria and information sources in car purchase decisions
Başlık çevirisi yok
SÜLEYMAN YILMAZ
- Uzman sistemler ve üretim planlamada uygulanmaları
Başlık çevirisi yok
SARE OLCAY AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BAKİ CENGİZ