Learning-based approaches in protein motif extraction
Protein motif çıkarımında öğrenme-tabanlı yaklaşımlar
- Tez No: 566259
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Biyoenformatikte motif çıkarımı zor bir problemdir. Bunun nedeni biyolojik sekanslarda belirli bölgelerin yapısal ve işlevsel olarak tanımlanmasının ve tahminlenmesinin büyük önem taşımasından kaynaklanmaktadır. Motif çıkarımı için çeşitli istatiksel yöntemler ve makine öğrenimi tabanlı yaklaşımlar kullanılabilir. Sinirsel bulanık sistemler bulanık sistemlerin yapay sinir ağlarının öğrenme yeteneğine sahip olduğu karma yapılardır. Uyarlanabilir sinirsel bulanık çıkarım sistemleri (USBÇS), uyarlanabilir sinirsel ağlarda bulanık konseptlerin uygulandığı entegre sistemlerdir. Bu tez çalışmasında motif çıkarımında öğrenme-tabanlı yaklaşımlar incelenmiştir. Manganez ve Demir SüperOksit Dismutaz enzim ailesinden motif çıkarmak için bir yöntem geliştirilmiştir. Yöntemin aşamaları şöyledir; frekansı yüksek kısa örüntülerin özellik olarak seçilmesi, daha sonra seçilen özelliklerden motif adaylarının üretimi ve en son motif çıkarımıdır. Çıkarılan motife ait eğitim ve test veri seti toplam karesel hata kullanılarak oluşturulmuştur. Daha sonra, sınıflandırma performansı bir tür sinirsel-bulanık sistem çeşidi olan USBÇS ile test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Motif extraction is a challenging problem in bioinformatics. The reason for this arises from the importance in identifiying and predicting the structural and functional regions in the biological sequences. Various statistical methods and machine learning-based approaches could be used for motif extraction. Neural fuzzy systems are hybrid structures where fuzzy systems have the learning ability of artificial neural networks. Adaptive neural fuzzy inference systems (ANFIS) are integrated systems in which fuzzy concepts are applied in adaptive neural networks. In this thesis, learning-based approaches are on the motif extraction are investigated. A method has been developed to extract motifs from the Manganese and Iron SuperOxide Dismutase enzyme family. Method has the following stages; selection of the high-frequency short patterns as features, then the generation of motif candidates from the selected features and finally the motif extraction. The train and test data set of the extracted motif was generated by using sum square error. Then the classification performance was tested with ANFIS which is a kind of the neural-fuzzy system.
Benzer Tezler
- DE NOVO FRATAXİN PROTEİNİ TASARIMI: KATLANMA MOTİFLERİ, METAL İYON BAĞLANMA BÖLGELERİ, MOLEKÜLER DOCKİNG VE MOLEKÜLER DİNAMİK SİMÜLASYONLAR İLE OPTİMAL STABİLİTE İÇİN YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ YAKLAŞIMLAR
DE NOVO FRATAXIN PROTEIN DESIGN: AI-ASSISTED APPROACHES FOR OPTIMAL STABILITY THROUGH FOLDING MOTIFS, METAL ION BINDING SITES, MOLECULAR DOCKING AND MOLECULAR DYNAMICS SIMULATIONS
KEVSER KÜBRA KIRBOĞA
Doktora
Türkçe
2026
BiyomühendislikSüleyman Demirel ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
- Derin öğrenme yöntemleri ile protein ikincil yapı tahmini
Protein secondary structure prediction with deep learning methods
YAHYA NAJIB HAMOOD AL-SHAMERI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilim ve TeknolojiKocaeli ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İRFAN KÖSESOY
- Endometriozis ile otoimmün hastalıklarının potansiyel biyobelirteçlerinin biyoinformatik analizlerle belirlenmesi
Identification of potential biomarkers in endometriosis and autoimmune diseases through bioinformatic analyses
BİLGE İREM GÖÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyolojiYıldız Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEHİR ÖZDEMİR ÖZGENTÜRK
- Classification of proteins using sequential and structural features
Proteinlerin dizisel ve yapısal özelliklerinin kullanılarak sınıflandırılması
AYDIN ALBAYRAK
Doktora
İngilizce
2011
BiyoistatistikSabancı ÜniversitesiBiyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
- Hesaplamalı yaklaşımlar ile virüs-konak protein-protein etkileşim tahmini ve protein kodlama
Prediction of virus-host protein-protein interaction and protein coding using computational approaches
ZEYNEP ÇAKABAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP BANU ÖZGER
DOÇ. DR. PINAR CİHAN