TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396

Browse

Now showing 1 - 4 of 4

Forecasting the Consumer Price Index in Türkiye Using Machine Learning Models: A Comparative Analysis
(Gazi Univ, 2025) Söylemez, İsmet; Ünlü, Ramazan; Nalici, Mehmet Eren
This study utilizes machine learning models to forecast Türkiye's Consumer Price Index (CPI), thereby addressing a critical gap in inflation prediction methodologies. The central research problem involves the forecasting of CPI in a volatile economic environment, which is essential for informed policymaking. The primary objective of this study is to evaluate the performance of three machine learning models, such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM), in forecasting CPI over periods ranging from one to six months, utilizing data from 2012 to 2024. The study's unique contribution lies in the application of the \"SelectKBest\" method, which identifies the most relevant indices, thereby enhancing the efficiency of the models. An ensemble method, Averaging Voting, is also employed to combine the strengths of these models, producing more accurate and robust predictions. The findings indicate that while the RF model consistently generates the most accurate forecasts across all shifts, the SVM model demonstrates a particular strength in the domain of short-term predictions. The ensemble model demonstrates a substantial performance improvement, with a R2 value of 0.962 for one-month ahead of estimates and 0.956 for five-month forecasts. This combined approach has been shown to outperform individual models, offering a more reliable framework for CPI forecasting. The findings offer valuable insights for economic policymakers, enabling more precise and stable inflation predictions in Türkiye.
Candida Enfeksiyonlarına Karşı Toll-Benzeri Reseptörlerin ve Antimikrobiyal Peptitlerin Özelleştirilmesine Yönelik Hesaplamalı Yaklaşımlardaki Son Gelişmeler
(2025) Bicer, Mesude; Serçinoğlu, Onur; Okur, Tuba
Candida albicans'ın insan sağlığı üzerindeki kayda değer patojenik etkisine rağmen, hücresel tanıma mekanizmalarının ve ardından gelen konakçı savunma aktivasyonunun anlaşılmasındaki boşluk yeterince anlaşılmamıştır. Son bilgiler, Toll benzeri reseptörlerin (TLR'ler) patojenlere karşı doğuştan gelen bağışıklık tepkilerini düzenlemedeki önemli rolünün altını çiziyor. Özellikle, son yıllardaki ampirik araştırmalar, TLR'lerin memelilerde en önemli model tanıma reseptörleri olduğunun altını çizmiştir. Örneğin TLR2, peptidoglikanlar, lipoarabinomannan ve bakteriyel lipoproteinler için afinite sergilerken TLR4, lipopolisakkarit (LPS) ve lipo-teikoik asidin saptanmasında rol oynar. Benzer şekilde TLR5 flagellini tanır ve TLR9 bakteriyel DNA tanımayla ilişkilidir. Toll'un Drosophila'da antifungal mekanizmaların düzenleyicisi olarak ilk tanımlanması, TLR'lerin memeli antifungal savunmasında potansiyel olarak dahil olduğunu düşündürmektedir. Bununla birlikte, Drosophila'daki Toll ile antifungal mekanizmalar arasındaki evrimsel bağlantıya rağmen, insanlarda fungal patojenlerle mücadelede TLR'lerin rolünün tanımlanmasına çok az önem verilmiştir; bu, TLR'lerin memeli antifungal savunmasında makul bir rol oynadığını düşündürmektedir. Özellikle kanıtlar, Aspergillus fumigatus'a yanıt olarak proinflamatuar sitokinleri indüklemede TLR4'ü gösterir ancak TLR2'yi kapsamaz; bu arada rolünün, hücrelerin Cryptococcus neoformans ile uyarılmasından sonra TNF üretimi olmasa da hücre içi sinyalleşmeye aracılık ettiği iddia edilir. Bununla birlikte, TLR aktivasyon kurallarına ilişkin içgörüler, antimikrobiyal peptit (AMP) ile TLR etkileşimlerinin incelenmesini mümkün kılmaktadır ve çeşitli moleküllerin immünomodülatör kapasitelerine ilişkin tahminleri kolaylaştırmaktadırç Bu ilerlemelere rağmen, TLR'lerin önde gelen bir insan patojeni olan Candida albicans'ı tanımadaki spesifik rolü hala belirsizliğini koruyor ve daha fazla araştırma yapılmasını gerektiriyor. Bu hesaplamalı yaklaşım, AMP'ler ve TLR'ler arasındaki etkileşimleri aydınlatan, TLR aktivasyonunu yöneten yapısal belirleyicileri tanımlayan ve böylece çeşitli moleküler varlıkların immünomodülatör potansiyeline ilişkin öngörüler sağlayan son bulguları sentezlemektedir.
Popüler Kültürde Sürdürülebilirlik: Çizgi Filmler Üzerinden Bir İletişim Analizi
(2025) Aydoğdu, Ceyda Cihan
Bu çalışma, çocuklara yönelik yerli yapım çizgi filmlerin sürdürülebilirlik iletişimi açısından taşıdığı potansiyeli incelemeyi amaçlamaktadır. Çocukların medya içeriklerinden yoğun biçimde etkilendiği göz önüne alındığında, çizgi filmler sürdürülebilirlik bilincinin erken yaşta kazandırılmasında önemli bir popüler kültür aracı olarak rol oynayabilmektedir. Ancak bu araçların sürdürülebilirlik mesajlarını ne ölçüde ve nasıl içerdiğine dair alanyazında sınırlı sayıda araştırma bulunmaktadır. Bu bağlamda çalışmanın temel problemi, çizgi filmlerin sürdürülebilir kalkınma amaçları (SKA) ve 5P (People, Planet, Prosperity, Peace, Partnership) eksenleri doğrultusunda ne tür iletişim stratejileri benimsediğidir. Araştırmada nitel içerik analizi yöntemi kullanılmış, TRT Çocuk kanalında yayımlanan dört çizgi filmden (Ege ile Gaga, Kaptan Pengu, Su Elçileri, Rafadan Tayfa) sürdürülebilirlik teması içeren 28 bölüm belirlenmiş, bunlardan rastgele seçilen 16 bölüm analiz edilmiştir. Veri toplama süreci tematik kodlama tablosu aracılığıyla yürütülmüş, çözümlemede tematik analiz ve temel düzeyde semiyotik çözümleme bir arada kullanılmıştır. Bulgular, çizgi filmlerde çevresel sürdürülebilirlik temasının baskın olduğunu; barış, ortaklık ve toplumsal sürdürülebilirlik temalarının ise sınırlı düzeyde temsil edildiğini ortaya koymuştur. Ayrıca, çizgi filmlerin popüler kültür yapısı ile eğitici mesajlar arasında kurduğu denge, sürdürülebilirlik iletişimi açısından stratejik bir araç sunmaktadır.
Comprehensive Prediction of FBN1 Targeting Mirnas: A Systems Biology Approach for Marfan Syndrome
(Galenos Publishing House, 2025) Orhan, M.E.; Demirci, Y.M.; Saçar Demirci, M.D.S.
Objective: Marfan syndrome (MFS) is a genetic connective tissue disorder primarily caused by mutations in the FBN1 gene. Emerging evidence highlights the regulatory role of microRNAs (miRNAs) in modulating gene expression in MFS, but a systematic investigation into miRNAs targeting FBN1 is lacking. This study aimed to comprehensively identify miRNAs interacting with the FBN1 transcript to reveal potential molecular regulators and therapeutic targets. Methods: Human miRNA sequences were retrieved from miRBase (Release 22.1), and the canonical FBN1 transcript (RefSeq: NM_000138.5) was used for target prediction. Computational interaction analysis was conducted using the psRNATarget server with stringent parameters to detect potential miRNA binding sites. Expression profiles and disease associations of the top candidate miRNAs were further investigated through database integration and literature review. Results: Out of 2656 human mature miRNAs analyzed, 251 were predicted to bind FBN1, with the hsa-miR-181 family exhibiting the highest number of predicted interactions. Evidence from the literature highlighted dysregulation of hsa-miR-181 expression in MFS patients, suggesting a functional role in disease pathophysiology. Conclusion: This study identifies key members of the hsa-miR-181 family as post-transcriptional regulators of FBN1, offering new insights into miRNA-driven mechanisms in MFS. These findings support the potential of RNA-based diagnostics and therapeutic strategies targeting miRNA-FBN1 interactions. ©Copyright 2025 The Author.

Browse

Browsing TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu by Department "Abdullah Gül Üniversitesi"