Geri Dön

Sequence alignment using swarm intelligence

Topluluk zekası kullanarak biyodizin hizalama

PDF İndir

  1. Tez No: 282905
  2. Yazar: VOLKAN USLAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İHSAN ÖMÜR BUCAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

DNA ve protein temel biyolojik dizinlerdendir. DNA yaşam süreçlerinde önemli bir rol oynayan temel bir moleküldür. DNA tarafından hücrede sentezlenen proteinler her canlı organizmanın yapı taşlarıdır. Biyodizin hizalamak için bir çok neden vardır. Biyolojik dizin hizalaması biyodizinlerin yapısal ve fonksiyonel benzerliklerini bulmaya yardımcı olur. Biyologlar bu hizalanmış biyodizinleri filogenetik ağaç inşa etmek, protein ailelerini karakterize etmek, protein yapısını tahmin etmek için kullanırlar. Biyodizin hizalama işi çok yüksek bir hesaplama karmaşıklığıyla ifade edilebilen son derece gelişmeye açık bir araştırma alanıdır. İşimiz iki veya daha fazla DNA veya proteini birbirleriyle hizalamak ve aralarındaki benzerlikleri gözlemlemektir.Günümüzde biyolojik sistemlerin karmaşık problemlerini çözmek için insan gücü yeterli olamamaktadır. Bu soruna verimli çözümler üretmek için stokastik optimizasyon kullanmak gerekli olabilir. Yıllar boyunca biyodizin hizalama konusunda çeşitli çalışmalar yapıldı. Literatürde biyodizin hizalama için çeşitli yaklaşımlar bulunmaktadır, ancak hiçbir optimal çözüm henüz bulunamamıştır. Bu tezin amacı kullanışlı biyodizin hizalama sonuçlarını topluluk zekası yaklaşımı kullanarak üretmektir. Topluluk zekası yaklaşımında çok bilinen birkaç algoritma vardır. Bu tezde topluluk zekası yaklaşımıyla optimal veya yakın optimal optimal hizalanmış biyodizinler üretilmeye çalışılacaktır. Çeşitli uzunluklarda DNA dizileri hizalama işleminde kullanılmıştır. Karınca kolonisi optimizasyonu yöntemi bu dizilere uygulanarak performansı test edilmiştir. Dinamik programlama biyodizinler için tam sonucu versede, biyodizin boyutu büyüdükçe bilgisayar hesaplama zamanı sayılamaz düzeye erişebilir ve hafızasıda kapasitesini aşabilir. Bu nedenle topluluk zekası yöntemleri çok uzun diziler için iyi bir hesaplama alternatifi olarak değerlendirilebilir.

Özet (Çeviri)

DNA and proteins are the fundamental biological sequences. DNA is a fundamental molecule that plays a vital role in the processes of life. Proteins synthesized by DNA in a cell are the building blocks of every living organism. Biological sequence alignment is an important task in molecular biology. Sequence alignment helps to discover functional and structural similarity of sequences. Biologists work with these aligned sequences to construct phylogenetic trees, characterizing protein families, and predicting the protein structure. Sequence alignment task is an extremely promising field of research that is characterized by very high computational complexity. The task is to align two or more DNA or protein sequences each other and observe the similarity between them.Today, classical methods are not enough for solving complex problems for the biological systems so computational support is needed. Stochastic optimization may be needed for sequence alignment as they generate efficient solutions to the problem. Lots of variety studies have been performed on sequence alignment during decades. There are several approaches existed in the literature for sequence alignment, however no optimal solution has been found yet for the problem. The purpose of this thesis is to implement global pairwise sequence alignment and provide useful alignment results using the swarm intelligence approach. There are several algorithms that exist for swarm intelligence. In this thesis swarm intelligence will be used in order to produce optimal or near-optimal aligned sequences. DNA residues with a variety of lengths will be used in the alignment process. Ant Colony Optimization will be applied on these residues to test the performance of this method. The results obtained will be compared to each other and also to other well-known techniques for evaluation purposes. Although, for small size sequences, the dynamic programming gives us the exact solution in a reasonable time, as sequence size grows the computation time becomes intractable and memory space oversize its limits. Hence, swarm intelligence methods can be considered as an alternative option for aligning long and complex sequences.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    290260

    Sequence alignment using hidden Markov method

    Hıdden Markov metodu kullanarak dizin hizalama

    MUSTAFA DURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    BiyoistatistikFatih Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TUĞRUL YANIK

    YRD. DOÇ. DR. İHSAN ÖMÜR BUCAK

  2. Tez No

    387982

    Alignment and compression-based protein function prediction using secondary structure

    Hizalama ve sıkıştırma tabanlı protein fonksiyon öngörüsünde ikincil yapının katkısı

    ASLI FİLİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  3. Tez No

    409263

    Model based multiple audio sequence alignment

    Model bazlı çoklu ses dizisi hizalaması

    DOĞAÇ BAŞARAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

    DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  4. Tez No

    325728

    Automatic identification of evolutionary and sequence relationships in large scale protein data using computational and graph-theoretical analyses

    Büyük çaplı protein verisinde evrimsel ve dizinsel ilişkilerin işlemsel ve çizge teorisi analizleri ile otomatik olarak belirlenmesi

    TUNCA DOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Biyomühendislikİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLGE KARAÇALI

    PROF. DR. HÜSEYİN BASKIN

  5. Tez No

    128510

    Structure prediction A. thaliana G protein alpha subunit using bioinformatics tools based on sequence alignments

    Dizi eşleşmelerine bağlı biyoinformatik araçlar kullanılarak A. thaliana G protein alfa alt biriminin yapısının belirlenmesi

    MERT ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    BiyolojiSabancı Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA SAYERS

    YRD. DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN

Geri Dön