Comparative analysis of negative sampling strategies in protein-protein interaction prediction
Protein-protein etkileşim tahmininde negatif örnekleme stratejilerinin karşılaştırmalı analizi
- Tez No: 981796
- Danışmanlar: DOÇ. DR. REYHAN AYDOĞAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP İLKNUR KARADENİZ EROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Konakçı ve patojen proteinleri arasındaki protein-protein etkileşimlerinin (PPI) doğru bir şekilde tahmin edilmesi, viral enfeksiyon mekanizmalarının anlaşılması açısından büyük önem taşımaktadır. Ancak, deneysel olarak doğrulanmış negatif etkileşimlerin eksikliği (etkileşmeyen protein çiftleri), bu alanda karşılaşılan temel zorluklardan biridir. Bu eksiklik, etkili negatif örnekleme stratejilerinin geliştirilmesini gerekli kılmaktadır. Bu tez kapsamında, özellikle kümeleme tabanlı yaklaşımlar olmak üzere çeşitli negatif örnekleme stratejileri karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Çalışmada, negatif etkileşimlerin yanlış-lıkla pozitif etkileşimler olarak seçilme riskini (deneysel olarak doğrulanmış etkileşimli çiftler) en aza indirmeyi amaçlayan yeni bir Kümeleme Tabanlı Negatif Örnekleme (CNS) yöntemi önerilmektedir. Ayrıca, bu stratejilerin doğruluğunu nicel olarak değerlendirebilmek amacıyla, Yanlış Örneklerden Kaçınmak için Örneklemenin Güvenilirliği (R-SAFE) adını taşıyan yapılandırılmış bir değerlendirme metodolojisi geliştirilmiştir. Dört halka açık virüs-konakçı etkileşim veri seti üzerinde gerçekleştirilen deneysel çalışmalar, veri setlerinin yapısal özelliklerinin negatif örnekleme stratejilerinin güvenilirliği üzerinde belirleyici bir etkisi olduğunu ortaya koymaktadır. Bu doğrultuda, veri seti özelliklerine dayalı olarak en uygun negatif örnekleme stratejisini önermek için bir karar ağacı modeli kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, PPI modellerinin öngörüsel güvenilirliğini artırmak için negatif örnekleme stratejilerinin önemini vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
The accurate prediction of protein-protein interactions (PPIs) between host and pathogen proteins is essential for understanding viral infection mechanisms.However, a significant challenge is the lack of experimentally verified negative interactions (i.e., non-interacting pairs), which makes the development of effective negative sampling strategies essential. This thesis presents a comparative analysis of negative sampling strategies, specifically cluster-based methods. It proposes a novel Clustering-based Negative Sampling (CNS) method that aims to minimize the incorrect selection of negative interactions as positive interactions (i.e., experimentally confirmed interacting pairs). Furthermore, a structured evaluation methodology, Reliability of Sampling to Avoid False Examples (R-SAFE), is introduced to quantify the accuracy of these negative sampling methods. Experimental evaluations using four publicly available virus-host interaction datasets show that the characteristics of the datasets play a crucial role in the reliability of the negative sampling strategies. Therefore, a decision tree model is used to recommend the most appropriate negative sampling strategy based on the dataset features. The results emphasize the importance of negative sampling strategies to improve the predictive reliability of PPI models.
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
- Matematik okuryazarlığını yordayan değişkenlerin yıllar ve ülkeler arasındaki değişiminin karşılaştırmalı bir analizi
A comparative analysis of the changes in variables predicting mathematical literacy across years and countries
TANER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KÜBRA ATALAY KABASAKAL
- Meslek lisesi öğrencilerinin okul terkinde rol oynayan faktörler ve önleme stratejilerine ilişkin yönetici öğretmen ve öğrenci görüşleri: AB ülkeleri ile karşılaştırılması
Executives, teachers and students 'views on the factors andprevention strategies that affect vocational high schoolstudents 'dropouts: Comparison with EU countries
ERCAN KÜÇÜKARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitimin Yönetimi ve Politikası Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞAKİR ÇINKIR
- Elektronik ağızdan ağıza pazarlama (e-AAP[e-WOM]) yönetimi, e-AAP[e-WOM] stratejileri ve çevrim içi tüketicinin satın alma niyeti üzerine bir araştırma
Electronic word-of-mouth (eWOM) management ewom strategies and research on online consumer purchase intention
HARUN GÜMÜŞ
- Akademik örgütlerde çatışmanın çok boyutlu yapısı: Eğitim fakültelerinde yaşanan çatışmaların kaynakları, etkileri ve yönetimi
The multidimensional nature of conflict in academic organizations: Sources, effects, and management of conflicts in faculties of education
ALİYE HALE BİNGÖL
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimBaşkent ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADEGÜL AKBABA ALTUN