The effect of ai on dna sequencing an overview of the process between history and present with ethical analysis
Yapay zekanın dna dizilenmesine etkisi etik analiz ile tarihten günümüze kadar sürece genel bakış
- Tez No: 848945
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
DNA dizileme yöntemlerinin maliyeti, hız ve kapasitede orantılı bir iyileşmeyle birlikte, önceki on yılda birçok büyüklük düzeyinde düştü. İnsan Genomu Projesi'nin, ikinci ve üçüncü nesil teknolojinin gelişiyle insan genom dizilimini tamamlaması yaklaşık 15 yıl sürdü; DNA dizileme süreci artık yalnızca birkaç gün, hatta saat içinde gerçekleştirilebiliyor. Bu, sıralama araçlarının araştırmacılara erişilebilirliğinde önemli bir artışa yol açarak, geleneksel yaklaşımların DNA dizilemeyle değiştirilmesine ve yeni araştırma yollarının açılmasına yol açtı. DNA dizilimi, temel biyolojik süreçlerin anlaşılmasında çok önemlidir ve tıbbın çeşitli alanlarında giderek daha önemli hale gelmesi beklenmektedir. (İmplantasyon öncesi teşhis, kanser, bulaşıcı hastalıklar). Mevcut tahminler, bir insan genomunun dizilenmesinin maliyetinin yaklaşık 1000 dolar olduğunu gösteriyor. Önümüzdeki on yıllarda şüphesiz dördüncü nesil teknolojilerin yanı sıra mevcut teknolojilerde de ilerlemeler bekleyebiliriz. Yapay zeka (AI) ise DNA dizilim verilerinin analizinde ve yorumlanmasında önemli bir rol oynuyor. DNA dizilimi, hesaplama araçları olmadan anlaşılması zor olabilecek devasa miktarda veri oluşturur. Bu verileri değerlendirmek ve anlamak için makine öğrenimi ve derin öğrenme yapay zeka teknikleri kullanılabilir, böylece yeni içgörüler ve keşifler elde edilebilir. AI'nın DNA dizilemesinde önemli bir kullanımı, tıbbi durumlarla bağlantılı genetik varyantların tanımlanmasıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, belirli bir rahatsızlığı olan ve olmayan kişilerden alınan çok sayıda DNA dizisi veri kümesini değerlendirerek, hastalık riskini öngören verilerdeki kalıpları ortaya çıkarabilir. Bu bilgi daha sonra benzersiz teşhis testlerinin ve tedavilerinin geliştirilmesine uygulanabilir.
Özet (Çeviri)
The expense of DNA sequencing methods has fallen by many orders of magnitude over the previous decade, with a commensurate improvement in speed and capacity. It took around 15 years for the Human Genome Project to finalize the human genome sequence with the advent of second and third-generation technology, the process of DNA sequencing can now be accomplished in just a matter of days or even hours. This has resulted in a significant increase in the accessibility of sequencing tools to researchers, leading to the replacement of traditional approaches with DNA sequencing and opening up new avenues of research. DNA sequencing is crucial in understanding fundamental biological processes and is expected to become increasingly important in various fields of medicine. (Preimplantation diagnostics, cancer, infectious diseases). Current estimates place the cost of sequencing one human genome at around $1,000. Without a doubt, we may expect advancements in current technologies as well as the progress of fourth-generation technologies in the upcoming decades. Artificial intelligence (AI) on the other hand plays a substantial role in the analysis and interpretation of DNA sequence data. DNA sequencing creates massive volumes of data that might be difficult to understand without computational tools. Machine learning and deep learning AI techniques may be used to evaluate and understand this data, resulting in new insights and discoveries. One key use of AI in DNA sequencing is the identification of genetic variants linked to medical conditions. Machine learning algorithms can uncover patterns in data that are predictive of illness risk by evaluating massive datasets of DNA sequences from persons with and without a certain conditon. This knowledge may subsequently be applied to the development of unique diagnostic tests and therapies.
Benzer Tezler
- Leishmania RNA virüs pozitif ve negatif suşların transkriptomik analizi ile farklı ifade edilen genlerin değerlendirilmesi
Evaluation of differently expressed genes by transcriptomic analysis of Leishmania RNA virus positive and negative strains
MUHAMMED NALÇACI
Doktora
Türkçe
2024
ParazitolojiEge ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MERMER
PROF. DR. SERAY TÖZ
- Investigating molecular interaction networks of nuclear factor one transcription factors
Nükleer faktör I transkripsyon faktörlerinin moleküler etkileşim ağlarının araştırılması
DİCLE MALAYMAR PİNAR
Doktora
İngilizce
2024
Genetikİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. ASLI KUMBASAR
DOÇ. DR. MARKKU VARJOSALO
- Valorization of black chokeberry waste as a potential source of bioactive compounds: Their identification, microencapsulation and impact on the human gut microbiota
Biyoaktif bileşiklerin potansiyel bir kaynağı olarak siyah aronya atığının değerlendirilmesi: Tanımlanması, mikrokapsüllenmesi ve insan bağırsak mikrobiyotasi üzerindeki etkisi
GİZEM ÇATALKAYA
Doktora
İngilizce
2022
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA ÇAPANOĞLU GÜVEN
- Mısır (Zea mays L.) bitkisinde dna metilasyonu ve heterosis ilişkileri üzerine bir araştırma
A study on the dna methylation and heterosis relations in maize (Zea mays L.)
EMİNE UYGUR GÖÇER
Doktora
İngilizce
2019
BiyoteknolojiAkdeniz ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARACA
- Identification of MRG15 (MORFL1) as a barrier to somatic cell reprogramming
Somatik hücre yeniden programlamaya engel olarak MRG15 (MORFL1) tanımlanması
ELİFSU KARTAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Moleküler TıpKoç ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK TAMER ÖNDER