Enhancing grouping-scoring-modeling (G-S-M) approach through a statistical pre-scoring component: A case study for high-dimensional transcriptomic data analysis
Istatistiksel ön puanlama bileşeni ile gruplama puanlama modellemesi (GSM) yaklaşımın geliştirilmesi: Yüksek boyutlu transkriptomik veri analizi için bir vaka çalışması
- Tez No: 875300
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURCU GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Transkriptomik teknolojilerdeki hızlı ilerlemeler, analiz için kullanılabilir veri miktarını önemli ölçüde artırmış, bu da verimlilik ve hesaplama talepleri açısından zorluklar oluşturmuştur. Bu tez, geleneksel GSM tarafından üretilen aşırı sayıdaki gen gruplarından kaynaklanan verimsizlikleri ele almak için Gruplandırma-Puanlama- Modelleme (G-S-M) çerçevesine bir Ön-Puanlama bileşeni tanıtmaktadır. İstatistiksel öneme göre seçici bir şekilde gen gruplarını önceliklendirerek, bu yenilik, bu grupların makine öğrenimi modelleri kullanılarak puanlanmasıyla ilişkili hesaplama taleplerini azaltmayı hedeflemekte ve böylece analiz sürecini daha verimli hale getirmektedir. Dokuz çeşitli Gen İfadesi veri seti üzerinde değerlendirildiğinde, Ön Puanlama G-S- M çerçevesi, geleneksel yaklaşımla karşılaştırılabilir doğrulukta performans göstermekle kalmamış, aynı zamanda önemli ölçüde daha az gen ile bunu başarmıştır. Bu iyileştirme, kişiselleştirilmiş tıp ve tedavi stratejilerinde araştırmaları ilerletmek için hayati olan veri analizinin sağlamlığını ve güvenilirliğini korurken kaynakları korur.
Özet (Çeviri)
Rapid advancements in transcriptomic technologies have significantly increased the volume of data available for analysis, which presents challenges in terms of efficiency and computational demand. This thesis introduces a Pre-Scoring component to the Grouping-Scoring-Modeling (G-S-M) framework to address inefficiencies caused by the excessive number of gene groups generated by traditional GSM. By selectively prioritizing gene groups based on their statistical significance, this innovation aims to reduce the computational demands associated with scoring these groups using machine learning models, thereby streamlining the analysis process. Assessed across nine diverse Gene Expression datasets, the Pre-Scoring G-S-M framework not only maintained accuracy comparable to the traditional approach but did so with significantly fewer genes. This refinement conserves resources while maintaining the robustness and reliability of the data analysis, crucial for advancing research in personalized medicine and therapeutic strategies. The findings suggest that the modified G-S-M framework serves as a valuable tool in bioinformatics, offering a more efficient approach to handling large-scale genomic datasets. Future work will focus on adapting this enhanced framework to incorporate diverse types of omics knowledge, such as proteomics and metabolomics, further optimizing its performance to broaden its applicability in both clinical and research settings
Benzer Tezler
- Landsat uyduları aracılığı ile elde edilen görüntülerin işlenmesinde kontrast artırma tekniklerinin tanımı ve bu tekniklere ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması üzerine bir çalışma
Başlık çevirisi yok
BİLHAN TABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Isı borusu prensibinin güneşli su ısıtıcılarına ve damıtmaya uygulanması
Başlık çevirisi yok
ALİ YÜCEL UYAREL
- Batı Anadolu linyitlerinin koklaşabilme özelliklerinin incelenmesi
The Investigation of cokingability properties of west-anatolia lignites
JALE YANIK
- Protein biyosentez inhibitörlerinin bazı bitki viruslarına etkileri üzerinde araştırmalar
Research on the effects of protein biosynthesis inhibitors on some plant viruses
SEBİLA AKSOY