Geri Dön

Analysis of microarray images using FCM and K-MEANS clustering algorithms

FCM ve K-MEANS kümeleme algoritmaları kullanılarak mikro-dizin imgelerinin analizi

  1. Tez No: 143685
  2. Yazar: ERHAN ERGÜT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERKAN MUMCUOĞLU, DOÇ. DR. YASEMİN ÇETİN YARDIMCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Mikro-dizin, gen cipi, kümeleme algoritmaları, FCM, K-MEANS, imge işleme, Microarray, gene chip, clustering algorithms, FCM, K- MEANS, image processing
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Mikro-dizin teknolojisi çok sayıda gen ifadesini aynı anda analiz edebilmeyi sağlayan çok faydalı bir araçtır. Mikro-dizin deneylerinin analizinde imge işleme teknikleri çok önemli bir rol oynar, çünkü spot yoğunluğu gen ifadesinin bir ölçüsüdür. Bir spotun gen ifadesi piksel yoğunluklarının dağılımı sayesinde anlaşılır. Bu yüzden, piksel yoğunluk dağılımına bağlı bir bölütleme tekniği uygundur. Spotu arka planından ayırmak için çok sayıda bölütleme tekniği bilinmektedir: yarıçapı kullanıcının belirlediği daire oturtma tekniği, parametrik bölütleme tekniği, parametrik olmayan bölütleme tekniği, alan genişletme tekniği ve yoğunluğa bağlı kümeleme teknikleri. Diğer tekniklerin çok çeşitli eksiklikleri olduğundan, kümeleme teknikleri son zamanlarda daha çok ilgi çekmektedir. Medoidler etrafında bölüntüleme (PAM) ve K-MEANS algoritmaları çok yakın zamanda uygulanmıştır. Bu tezde, bu algoritmaların genişletilmiş bir versiyonu olan FCM algoritması, spot bölütleme probleminde kullanılmıştır. Karşılaştırma amacıyla serbest kullanıma açık mikro-dizin verisi kullanılmıştır. Bu veri seti üzerinde, FCM algoritmasının K-MEANS algoritmasından daha gürbüz olduğunu gözlenmiştir. Ayrıca, FCM ve K-MEANS kümeleme algoritmalarını kullanarak mikro-dizin verisinin analizi yapabilmek için EESCAN adını verdiğimiz kapsamlı bir yazılım geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Microarray technology is a useful tool to assay the expression of a large number of genes simultaneously. In the analysis of microarray experiments image processing techniques play an important role, because spot intensity is a measure of gene expression. The gene expression of a spot is governed by the distribution of pixel intensities. Therefore, a segmentation technique based on distribution of pixel intensities is appropriate. In the literature, numerous techniques have been applied for segmentation of spot from background region: user defined circular radius, parametric segmentation, non-parametric segmentation, region growing and intensity-based clustering techniques. Clustering techniques are getting more attention recently, since other techniques have various drawbacks. Partitioning around medoids (PAM) and K-MEANS algorithms have been applied recently. In this thesis, an extended version of these algorithms namely, Fuzzy c-means (FCM) algorithm is applied to the spot segmentation problem. Analysis on publicly available microarray data shows that FCM algorithm is more robust than K-MEANS algorithm in the analysis of microarrays. We also developed a tool called EESCAN, a complete software tool to analyze microarray data using FCM and K-MEANS clustering algorithms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    177221

    Identification and characterisation of two endoplasmic reticulum protein isoforms encoded by senescence-associated FAM134B gene

    Hücre yaşlanmasıyla ilintli FAM134B geni tarafından kodlanan iki endoplasmik retikulum protein izoformunun belirlenmesi ve karakterizasyonu

    NİLGÜN TAŞDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖZTÜRK

  2. Tez No

    180609

    In vivo and in vitro analyses of mrna expression of robo2 in zebrafish in the context of pi3k/akt/tor pathway

    Zebrabalığında robo2'nin pi3k/akt/tor yoluyla ilişkili olarak ın vıvo ve ın vıtro ıfade analizi

    ERTUĞRUL DALKIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEN KONU

  3. Tez No

    225873

    Pilositik astrositomlarda doku mikroarray yöntemi ile nöral kök hücre immunofenotipik kompozisyonunun ve nüks yönünden riskli grupların araştırılması

    Analysis of neural stem cell immunophenotypic composition with tissue microarray method and high-risk groups for recurrence in pilocytic astrocytomas

    AYÇA ERŞEN SARAÇOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    PatolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR PABUÇCUOĞLU

  4. Tez No

    184530

    Analysis of candidate molecular targets in adult (CML) and childhood (AML, ALL) leukemias

    Aday moleküler hedeflerin yetişkin (KML) ve çocukluk çağı (AML, ALL) lösemilerinde incelenmesi

    CEMALİYE AKYERLİ BOYLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Tıbbi Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAYFUN ÖZÇELİK

  5. Tez No

    182055

    Revealing temporal and functional relations in breast cancer expression profile using biclustering-based analysis

    İki boyutlu kümelemeye dayalı analizle göğüs kanseri ifade davranışındaki işlevsel ve zamansal ilişkilerin açığa çıkarılması

    GÜNEŞ GÜNDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    BiyoistatistikKoç Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KESKİN

    DOÇ. ATTİLA GÜRSOY

Geri Dön