Geri Dön

Partial least squares method for the analysis of gene expression data

Gen ekspresyon verilerini analizi için kısmi en küçük kareler yöntemi

PDF İndir

  1. Tez No: 524855
  2. Yazar: AYÇA ÖLMEZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYLİN ALIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu (KEKKR) değişkenler arasındaki ilişkileri ortogonal gizli değişkenler aracılığıyla modellemek için kullanılan denetimsiz bir makine öğrenme tekniğidir. KEKKR bu gizli değişkenleri kullanarak, kayıp gözlemlere, gürültüye ve değişken sayısına oranla çok sayıda gözlem değerine sahip olan büyük ve karmaşık veri kümelerinden bir çıkarım yapabilir. KEKKR'nin klasik ve standart algoritması Doğrusal Olmayan Iteratif Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu'dur (NIPALS). NIPALS, regresyon, sınıflandırma ve boyut küçültme için önerilmiştir. NIPALS ve diğer KEKKR algoritmaları çeşitli biyoinformatik çalışmaları için sıklıkla kullanılmaktadır. Yüksek çıktılı gen ifadesi veri araştırmalarında, önemli hedeflerden biri gen-gen veya gen ürünlerinin etkileşimlerini araştırmaktır. Bu genler veya gen ürünleri arasındaki ilişki seviyesini ölçmek için oldukça tavsiye edilen bir yöntem olan ve KEKKR metoduna göre hesaplanan değişken ağırlıklari ve yükleri ile bulunan Bağlantı Skorlar kullanılabilir. Bu tezde, embriyonik dönemde gelişen fare beynine ait üç beyin bölgesinin gen ağları oluşturmak için bağlantı puanları KEKKR kullanılarak hesaplanmıştır. İstatistiksel analizler için R istatistik dili ve gen ağlarını görselleştirmek için Cytoscape yazılımı kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Partial Least Squares Regression (PLSR) is an unsupervised machine learning technique to modeling associations between variables through orthogonal latent variables. Using these latent variables, PLSR can make an inference from huge and computationally complex datasets that have missing values, noise and a numerous number of variables relativity more than the number of observations. The classical and standard algorithm of the PLSR is the Nonlinear Iterative Partial Least Squares Regression (NIPALS). The NIPALS is proposed for regression, classification and dimension reduction. The NIPALS and other PLSR algorithms have been used frequently for various bioinformatic studies. In high-throughput gene expression data research, one of the important goals is to investigate gene-gene or their products interactions. To measure the level of association between these genes or their products, a highly recommended method can be used which is calculated by the variable weights and loadings based on PLSR, called Connectivity Scores. In this thesis, PLSR was used for computing connectivity scores to construct gene networks for three brain region of a developing mouse brain in the embryonic period. Statistical analysis is performed using R statistical language and Cytoscape software is used to visualize gene networks.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    196847

    Integrated analysis of metobolme profiles and gene expression in respiratory deficient delection mutants of Saccharomyces cerevisiae

    Solunum yapamayan Saccharomyces cerevisiae mutantlarının metabolom profillerinin ve gen ekspresyonunnun bütünleştirilmiş analizi

    PINAR PİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KUTLU ÜLGEN

    PROF. DR. ZEYNEP İLSEN ÖNSAN

  2. Tez No

    589537

    Amlodipin besilat ve irbesartanın farmasötik preparatlarda aynı anda tayinleri için geliştirilen kemometrik yöntemlerde çoklu metot optimizasyonu tekniklerinin kullanımı

    Using of multiple method optimization techniques in the chemometric methods developed for the determination of amlodipine besylate and ırbesartan in pharmaceutical preparations

    METİN CAN ALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eczacılık ve FarmakolojiAnkara Üniversitesi

    Analitik Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL MURAT PALABIYIK

  3. Tez No

    154402

    Çoklu ilaç karışımlarının kısmi en küçük kareler spektrofotometrik kalibrasyon yöntemiyle analizi

    Analysis of drug mixtures by partial least-squares spectrophotometric calibration method

    ÖZLEM AKSU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    KimyaYıldız Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖNÜL KUNT

  4. Tez No

    410778

    Çeşitli ligandları kullanarak Fe3+, Al3+ ve Cu2+ bir arada spektrofotometrik tayini için yöntem geliştirilmesi ve elde edilen verilerin en küçük kareler kalibrasyon yöntemi (PLS) ve temel bileşen regresyon (PCR) yöntemi ile değerlendirilmesi

    Development a spectrophotometric method for simultaneous determination of Fe3+, Al3+ and Cu2+ using various ligand and assesment of the obtained data by least squares calibration (PLS) and principal component regression (PCR) methods

    AHMET KABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    KimyaSüleyman Demirel Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAKAN AKTAŞ

  5. Tez No

    772091

    Fonksiyonel regresyon modellerinde kısmi en küçük kareler yöntemi üzerine yeni yaklaşımlar

    Nex approaches to the partial least square method in functional regression models

    SEMANUR SARIÇAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BARIŞ AŞIKGİL

    DOÇ. DR. UFUK BEYAZTAŞ

Geri Dön