Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5800

Browse

Now showing 1 - 20 of 67

Uzun Kodlanmayan rna X-Inaktif Spesifik Transkriptin (XIST) Beyin Organoidlerinde Nöroinflamasyon ve Miyelinleşmedeki Rolü
(2025) Pepe, Nihan Aktaş; Şen, Alaattin; Güner, Şerife Ayaz
X-inaktif spesifik transcript (XIST) nöroinflamasyonda rol oynayan faktörlerden biridir. Bu çalışmada XIST'nin nöronal farklılaşmada, nöroinflamasyonda, miyelinasyonda, ve terapötik cevaptaki rolü ve sonuç olarak Multipl Skleroz (MS) patojenezindeki etkisi insan serebral organoidlerinde incelenmiştir. XIST susturulmuş H9 hücrelerinden elde edilen oligodendrosit içeren insan serebral organoidler FTY720 veya DMF ile muamele edilmiştir. XIST susturulmuş grupta nöronal kök hücre, eksitatör nöron, mikroglia ve olgun oligodendrosit belirteçlerinde iki kat artış belirlenmiştir. Bununla birlikte, XIST susturulması IL-10 mRNA seviyelerini 2 kata kadar artırırken, MBP ve PLP1 seviyelerini 2,3 ve 0,6 kat etkilemiştir. XIST susturulmuş dokularda Iba1 protein ifadesi üçe katlanırken, MBP'de herhangi bir artış gözlenmemiştir. Son olarak XIST susturulmuş dokularda alfa-sinüklein konsantrasyonunun 300 pg/mL'den 100 pg/mL'ye düşmesi XIST'nin antienflamatuvar yönünü ortaya koymaktadır. Zenginleştirilmiş gen seti analizleri, XIST susturulmuş grupta farklı şekilde ifade edilen genlerin daha çok nöronal ve bağışıklık ilişkili olduğunu ortaya koymaktadır. Son olarak XIST'nin susturulmasının serebral organoidlerde enflamasyon, miyelinasyon ve nöronal büyüme ve farklılaşmada etkili olması XIST'nin MS patojenezindeki etkisini göstermektedir.
Gıda Uygulamaları İçin Gümüş nanopartikül İçeren Karabuğday Nişastası Esaslı Aktif Ambalaj Malzemelerin Geliştirilmesi
(2025) Severcan, Solmaz Şebnem; Kahraman, Kevser; Aydemir, Levent Yurdaer
Sürdürülebilir ambalajlara artan talep, biyobozunur malzemelere ilgiyi artırsa da bu malzemelerin mekanik ve bariyer özellikleri plastiklerin gerisinde kalmaktadır. Bu tez çalışmasında, karabuğday nişastası ve proteini esaslı, yeşil sentezle elde edilen gümüş nanoparçacıklar (AgNP'ler) ile güçlendirilmiş aktif, biyobozunur kompozit filmler geliştirilmiş ve Kaşar peyniri ambalajlamasında uygunlukları incelenmiştir. Kompozit filmler, Yanıt Yüzey Yöntemi ile optimize edilmiştir. Optimum kompozit film, tek polimerli filmlere kıyasla daha yüksek dayanım ve daha düşük hidrofiliklik göstermesine rağmen, bariyer özelliklerinin daha da iyileştirilmesine ihtiyaç duyulmuştur. Bu nedenle, karabuğday nişastası sodyum trimetafosfat ile çapraz bağlanmıştır. Çapraz bağlı karabuğday nişastası ve karabuğday proteini içeren kompozit filmin mekanik ve bariyer özelliklerinde iyileşmeler gerçekleşmiş; çapraz bağlanmamış kompozit filme kıyasla çekme dayanımı %81 artarken (4,2 MPa'dan 7,6 MPa'a), su buharı geçirgenliği %47 azalmıştır. Sentezlenen AgNP'ler, çapraz bağlı kompozit filme %0,5-2,5 (w/w) ilave edilerek nanokompozit filmler üretilmiştir. AgNP ilavesi filmlere antimikrobiyal özellik kazandırmış, ancak yüksek konsantrasyonlar mekanik ve bariyer performansı ile biyobozunurluğunu azaltırken suya dayanımı artırmıştır. Sitotoksisite analizleri, düşük ve orta AgNP yüklemelerinin sitotoksik olmadığını, en yüksek düzeyin (%2,5) ise doza bağlı sitotoksik etki oluşturduğunu göstermiştir. Bu filmler ile ambalajlanan Kaşar peynirleri 60 gün izlenmiştir. Çapraz bağlı kompozit filmler, biyobozunur seçenekler arasında en iyi bariyer performansını sağlamış; AgNP içeren filmler ise daha yüksek nanoparçacık düzeylerinde maya, küf ve toplam aerobik mezofilik bakteri gelişimini inhibe etmiştir.
Bileşenlerin Özel Uyumluluğuna Sahip Düşük Karbonlu Yüksek Performanslı Katkılı Portland Çimentoları
(2025) Argın, Gizem; Uzal, Burak
Bu tez çalışması, PÇ–ilave bağlayıcı malzemeler–SP bileşenlerinin çok boyutlu etkileşimlerini bütüncül biçimde inceleyerek düşük karbon salınımlı ve yüksek performanslı katkılı çimentoların geliştirilmesini amaçlamaktadır. İzotermal kalorimetri, termal analiz ve basınç dayanımı verilerinden oluşan kapsamlı bir veri seti oluşturulmuş; farklı PÇ türleri, ikame oranları, ilave bağlayıcı malzeme inceliği, su/bağlayıcı oranı, SP tipi ve dozajı sistematik olarak değiştirilmiştir. Bu veriler regresyon tabanlı makine öğrenmesi modelleriyle analiz edilerek yüksek doğrulukta tahminler elde edilmiştir. Erken yaş basınç dayanımı gibi fiziksel parametre ağırlıklı çıktılarda doğrusal modeller başarılı olurken, hidratasyon kinetiği, CH içeriği ve geç yaş basınç dayanımı gibi karmaşık ve yüksek varyanslı çıktılarda doğrusal olmayan modellerin (özellikle Gauss süreç regresyonu ve yapay sinir ağları) çok daha yüksek doğruluk (R2 ≈ 0.90–0.97) ve düşük hata ile çalıştığı görülmüştür. Farklı kriterlerin normalize edilip ağırlıklandırılmasıyla geliştirilen Çok Kriterli Uyumluluk İndeksi, 1602 karışımdan oluşan sentetik veri setine uygulanmıştır. Sonuçlar, yüksek uyumluluk gösteren sistemlerin düşük PÇ–yüksek ilave bağlayıcı oranına, düşük w/b oranına ve yüksek SP dozajına sahip olduğunu; ayrıca düşük–orta CaO ve yüksek SiO2+Al2O3 içeren ilave bağlayıcı malzemelerin uyumluluğu artırdığını göstermiştir. Sonuç olarak, makine öğrenmesi yöntemleri süperakışkanlaştırılmış katkılı çimentolardaki çok değişkenli etkileşimleri yüksek doğrulukla modellemiş; geliştirilen uyumluluk indeksi ise düşük karbonlu, yüksek performansa sahip karışımların ön tasarımında kullanılabilecek yenilikçi ve esnek bir araç olarak öne çıkmıştır. Bu yaklaşım, çevresel, ekonomik ve toplumsal açıdan sürdürülebilir bir çimento endüstrisine katkı sağlamaktadır.
Biyomedikal Görüntülerin Segmentasyonu için Derin Öğrenme Yaklaşımları
(2025) Güzel, Yasin; Aydın, Zafer
Bu tez çalışması, biyomedikal görüntü segmentasyonunun tanısal süreçlerdeki kritik rolünden hareketle, derin öğrenme tabanlı modellerin potansiyelini üç farklı ve zorlu tıbbi alanda araştırmaktadır. Üç farklı klinik senaryoda yürütülen çalışmalarda, sırasıyla; intraoral kamera görüntülerinden mikrobiyal dental plak, MR görüntülerinden düşük dereceli glioma tümörler ve PET/BT görüntülerinden prostat bezi segmentasyonu gerçekleştirilmiştir. Her bir problem için derin öğrenme mimarileri ile klasik bilgisayarlı görü yöntemleri karşılaştırılmış; hiperparametre optimizasyonları yapılarak adil bir değerlendirme zemini oluşturulmuştur. Bulgular, derin öğrenme modellerinin her üç alanda da klasik yöntemlere ezici bir üstünlük sağladığını tutarlı bir şekilde göstermiştir. Özellikle, diş plağı segmentasyonunda U-Net Transformer modelinin, üç uzman diş hekiminden istatistiksel olarak anlamlı düzeyde daha başarılı sonuçlar elde etmesi, bu teknolojinin klinik potansiyelini vurgulamaktadır. Benzer şekilde, düşük dereceli glioma için UNet++ ve prostat segmentasyonu için Attention U-Net mimarileri en yüksek performansı sergilemiştir. Grad-CAM ve Saliency Map ile açıklanabilirlik teknikleri ile bu yüksek skor veren modellerin karar mekanizmalarının hedeflenen anatomik bölgelere doğru odaklandığı doğrulanmış ve modelleri, kara kutu algısının ötesine taşımıştır. Bu tez, farklı tıbbi görüntüleme modalitelerinde probleme özgü önerilen derin öğrenme çözümlerinin, hem otomasyonu sağlayarak verimliliği artırma hem de uzman performansını aşarak tanısal doğruluğu iyileştirme gücünü kanıtlamaktadır.
Multipl Skleroz ve Bilişsel Bozuklukta Çok Hedefli Farmasötik İlaçları Test Etmek için Beyin Organoidi Modelinin Geliştirilmesi ve Beyin Organoidi Oluşturulması için Alternatif Ekstraselüler Matrisin İncelenmesi
(2025) Acar, Büşra; Şen, Alaattin; Demirtaş, Tuğrul Tolga
Beyin organoidleri, immün aracılı nörodejeneratif hastalıkların modellenmesi için değerli bir platform sunar. Merkezi sinir sistemini hedef alan otoimmünite, nöroenflamasyon ve demiyelinizasyon ile karakterize edilen multipl skleroz (MS), güçlü in vitro modellerden ve etkili tedavi seçeneklerinden yoksundur. Bu eksiklikleri gidermek amacıyla, ticari ekstraselüler matriks (Matrigel) ve metakrilatlı jelatin (JelMA) kullanılarak MS modellenmiş beyin organoidleri oluşturulmuş; LPS uygulaması ile MS patolojisi indüklenmiş ve fingolimod türevleri terapötik potansiyelleri açısından incelenmiştir. Bulgular ışık ve immünofloresan mikroskobu, Raman spektroskopisi, qRT-PCR ve ELISA ile analiz edilmiştir. Sonuçlara göre, JelMA'nın, farklı hücre organizasyonları sergilemesine rağmen, astrositler, nöral projenitör hücreler ve olgun nöronlar gibi çeşitli nöron tiplerine sahip beyin organoidleri oluşturmakta Matrigel kadar etkili olduğu belirlenmiştir. LPS ile MS modeli başarıyla indüklenmiş; bu da miyelinleşmede azalma (CNPaz'da 2,4 kat) ve inflamasyonda artış (IBA1'de 1,7 kat, GFAP'ta 1,6 kat, NF-κB'de 4,4 kat ve IL-6'da 6,7 kat) ile sonuçlanmıştır. Test edilen bileşiklerden en az biri, ST-1505, miyelinleşmeyi artırdığı (MBP'de 2,9 kat), inflamasyonu azalttığı (GFAP'ta 2,6 kat, TNF-α'da 4 kat, FOXP3'te 2,3 kat, CSF-1'de 2,5 kat) ve bilişsel bozulma ile ilişkili belirteçlerini düşürdüğü (TAU, 1,9 kat) için umut verici bir ilaç adayı olarak öne çıkmıştır.
Akut Miyeloid Lösemiyi Hedeflemek için in Silico ve in Vitro Çalışmalar Kullanılarak Dalak Tirozin Kinaz Enziminin SH2 Alanının Araştırılması
(2025) Şansaçar, Merve; Akçok, Emel Başak Gencer
Akut Miyeloid Lösemi (AML), genetik ve epigenetik anormalliklerle karakterize klonal bir malignitedir ve bu karmaşık hastalıkta potansiyel bir terapötik hedef olarak ortaya çıkan moleküllerden biri, amino terminalinde iki SH2 alanı ve bunu takip eden katalitik olarak aktif bir kinaz alanından oluşan Dalak Tirozin Kinaz'dır (Syk). Kansere yol açan anormal proteinlerin aktivasyonunu önlemek için kanser tedavi yöntemlerinde yapılan son çalışmalar, aktif kinaz alanlarına ek olarak SH2 alanlarının da önemli hedefler olduğunu ortaya koymuştur. Bu çalışmada, aday inhibitörler, COCONUT ve ENAMINE olmak üzere iki kütüphanenin taranmasıyla in silico çalışmalar yoluyla tanımlanmıştır. Daha sonra ENAMINE kütüphanesinden seçilen iki aday inhibitör (Z260816155 ve z2155444005) için in vitro bağlanma testleri yürütülmüş ve bağlanma, FRET teknolojisi ve Diferansiyel Taramalı Florimetri Testi (DSF) kullanılarak HEK293 hücrelerinde in vitro olarak doğrulanmıştır. Son olarak, amaç, AML hücrelerinde Syk'nin SH2 bölgelerini hedef alarak protein-protein etkileşimlerini inhibe etmenin biyolojik aktivitelerini araştırmaktır. Aday inhibitörler, THP-1 ve HL-60 hücrelerinde düşük mikromolar konsantrasyonlarda (1-25 µM) hücre canlılığını azaltmış ve kontrol hücrelerine kıyasla ilişkili bir şekilde apoptozu indükleyerek hücre döngüsünün durmasına neden olmuştur Ayrıca, TNF-α ve IL-1β gen ekspresyonunu modüle etmiş ve anti-apoptotik proteinler Bcl-2 ve Bcl-xL'yi etkili bir şekilde baskılamışlardır.
Kayseri'nin 'Yilli'lerinin Konut Kültürü: Habitus Temelli Bir Çalışma
(2025) Özmen, Nihan Muş; Asiliskender, Burak
Bu çalışma, Kayseri'deki yilli (yerli) topluluğunun mekânsal pratiklerini kimlik ve aidiyet perspektifinden ele almakta; konutun kentsel aidiyet ve toplumsal kimliği nasıl şekillendirdiğine odaklanmaktadır. Konut, yalnızca fiziksel bir yapı olarak değil; kültürel sürekliliğin, toplumsal bağların ve aidiyet duygusunun maddi olarak ifade bulduğu bir mekânsal çerçeve olarak değerlendirilmektedir. Analiz, kent ölçeğinden evin iç mekânına kadar uzanan çok ölçekli bir yaklaşım benimseyerek, yilli ailelerin ev içi mekânı kültürel olarak miras alınmış eğilimlere göre nasıl düzenlediklerini incelemektedir. Pierre Bourdieu'nün habitus kavramına dayanan bu kuramsal çerçevede, tarihsel olarak biçimlenmiş pratik ve değerlerin gündelik mekânsal düzenlemelere nasıl gömüldüğü araştırılmaktadır. Bu bağlamda yilli olmak, yalnızca soy bağına ya da mahalle kökenine dayanan bir kimlik değil; konut tercihleri, mahalleye aidiyet ve kuşaklar arası kültürel aktarım yoluyla yeniden üretilen toplumsal olarak konumlanmış bir kimlik biçimi olarak ortaya çıkmaktadır. Bu dinamikler, gündelik rutinlerde, mahremiyet anlayışında ve estetik tercihlerde somutlaşmaktadır. Çalışma, sözlü tarih, etnografik gözlem, mekânsal haritalama ve tematik analiz gibi nitel yöntemlere dayanmaktadır. Farklı kuşaklardan katılımcılarla yapılan görüşmeler, geleneksel evlerden modern apartmanlara geçişin hem bir uyum sürecini hem de kültürel sürekliliği yansıttığını göstermektedir. Bu dönüşümler, teknik değişiklikler olarak değil, toplumsal olarak gömülü süreçler olarak yorumlanmaktadır. Sonuç olarak, bu çalışma yerellik, kimlik ve kentsel belleğin, daha geniş bir kentsel dönüşüm süreci içinde, konut aracılığıyla nasıl yeniden üretildiğini anlamaya yönelik kültürel temelli bir çerçeve sunmaktadır.
Optimal Decision-Making for Operations of Smart Grids and Microgrids
(2025) Şahin, Kübra Nur; Sütçü, Muhammed
Yenilenebilir enerji kaynaklarının artan entegrasyonu ve elektrik üretiminin merkeziyetsizleşerek dağıtık hale gelmesi, güç sistemlerinde koordinasyon ve sistem güvenilirliği açısından önemli zorlukları beraberinde getirmiştir. Bu çalışma, akıllı enerji toplulukları için, olasılıksal modelleme, merkezî optimizasyon ve uyarlanabilir kontrol yaklaşımlarını bir araya getiren çok katmanlı bir metodolojik çerçeve sunmaktadır. İlk aşamada, meteorolojik değişkenler arasındaki karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilen ve rüzgâr enerjisi potansiyelini belirsizlik altında değerlendirebilen, kopula teorisi, derin öğrenme ve karar ağaçlarını birleştiren hibrit bir yöntem geliştirilmiştir. İkinci aşamada, farklı hane yapılarını içeren bir şebekede, dağıtık enerji kaynaklarının zamanlaması ve eşler arası (P2P) enerji ticaretinin optimizasyonu için Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama (MILP) tabanlı model tasarlanmıştır. Son aşamada ise, kural tabanlı karar verme yapısı, Derin Deterministik Politika Gradyanı (DDPG) algoritması ile geliştirilerek, gerçek zamanlı fiyatlandırma ve merkezsiz karar alma yeteneklerine sahip bir operasyonel kontrol ortamı oluşturulmuştur. Geliştirilen model, değişken sistem koşullarına uyum sağlamakta, enerji yönetimini optimize etmekte ve belirsizlik altında uzun vadeli sistem performansını artırmaktadır. Bu çalışma, enerji sistemlerinde kaynak değerlendirmesinden operasyonel kontrole uzanan; deterministik planlamayı gerçek zamanlı, öğrenen yapılarla bütünleştiren kapsamlı bir karar destek mimarisi sunmaktadır. Elde edilen bulgular, dağıtık yenilenebilir kaynakların entegrasyonunu destekleyen, esnek, dayanıklı ve sürdürülebilir enerji sistemlerinin geliştirilmesine katkı sunmaktadır.
Malzemelerin Mekanik Özellikleri Üzerinde Hidrojenin Etkisi
(2024) Baltacıoğlu, Mehmet Furkan; Bal, Burak
Bu çalışmada, hidrojenin farklı mekanik yükleme koşulları ve gerinim hızları altında alüminyum alaşımları ve hacim merkezli kübik (HMK) demir üzerindeki etkisini incelemektedir. İlk olarak, Al 7075'in hidrojen duyarlılığı, yavaş ve orta gerinim hızlarında yapılan çekme testleri ile değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre, daha yüksek gerinim hızlarında hidrojen gevrekliği, yavaş gerinim hızlarına göre daha baskındır. Hidrojen gevrekliği mekanizması, düşük hızlarda hidrojenle desteklenen lokalize plastisite (HELP) iken, orta hızlarda HELP ve hidrojenle desteklenen ayrışmanın (HEDE) bir arada bulunması yönünde değişiklik göstermektedir. İkinci çalışmada, Al 5083'ün hidrojen duyarlılığı, balistik testler altında deneysel ve sayısal yöntemler kullanılarak incelenmiştir. Sonuçlara göre, artan deformasyon hızlarında HEDE'nin HELP üzerindeki baskınlığı artmaktadır. Sonlu elemanlar yöntemi, Johnson-Cook modeli ile birleştirilerek deneysel sonuçları doğrulamış ve balistik uygulamalarda hidrojenle yüklenmiş koşullar için öngörücü bir model sunmuştur. Son olarak, moleküler dinamik simülasyonları kullanılarak, hacim merkezli demirdeki kenar dislokasyon hareketliliği, geniş bir sıcaklık, hidrojen konsantrasyonu ve gerilme seviyesi aralığında değerlendirilmiş ve hidrojen duyarlılığı araştırılmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgular sonucunda fenomenolojik hareketlilik yasaları önerilmiştir. Bu çalışmalar, hidrojenin metaller üzerindeki etkisini değişen mekanik koşullar altında anlamaya katkıda bulunarak, hidrojen maruziyetinin söz konusu olduğu mühendislik uygulamaları için önemli çıktılar sunmaktadır.
Beyin-Bilgisayar Arayüzlerine Yönelik Riemann Geometrisi ile İleri Sinyal İşleme Yaklaşımı
(2023) Altındiş, Fatih; Yılmaz, Bülent
Bu tezde, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzlerinde (BBA) Riemann geometrisine dayalı öğrenme transferi kullanımına dayalı gelişmeleri incelemekteyiz. Seçilen EEG sinyal epoklarının sınıflandırma performansına katkısını göstermek adına kayan pencere yaklaşımı geliştirdik. Bunun yanında, sinyal işleme adımlarına filtre bankasının eklenmesinin sınıflandırma doğruluğunu daha fazla arttırdığını gözlemledik. Açık veristelerinden motor-niyet dalgaları içeren verisetlerini kullanarak, klasik Tanjant Uzay Haritalama yöntemine kıyasla sınıflandırma performanısı ortalama % 7 iyileştirdik. Çalışmanın en önemli çıktısı, 'grup öğrenmesi' adlı yeni bir transfer öğrenme yaklaşımı ve bu yaklaşımın uzantısı olan, 'hızlı hizalama' yöntemidir. Grup öğrenmesi, klinik olmayan BBA açık verisetlerinde sınıflandırma performansından ödün vermeden çoklu alan uyarlaması yapmaktadır. Hızlı hizalama, alan uyarlamasını daha önce kullanılmamış yeni veriler için kullanmayı sağlamaktadır. Önerilen grup hizalama algoritması (GALIA), farklı kişilerden ve farklı oturumlardan alınan EEG verileri ile test edilmiştir. Sınıflandırma performansı ve hesaplama maliyeti için optimal hiper-parametre değerleri incelenmiştir. Çalışma, birçok kişiden kayıt edilen verileri kullanarak tek bir makine öğrenimi modelinin oluşturulmasını ve eğitilmiş modelin yeniden eğitilmesine gerek kalmadan yeni veriler üzerinde kullanılabileceğini göstermiştir. Bulgular, birçok kişi üzerinde öğrenme transferi gerçekleştirebilen bütünsel bir sinyal işleme akışı sağlayarak güçlü, genelleştirilebilir, ve yüksek sınıflandırma performansına sahip BBA sistemleri tasarlanmasına olanak sağlamaktadır.
Yeni Nesil Bir Kardiyak Yamanın Hazırlanması ve Karakterizasyonu
(2024) Yürük, Adile; İşoğlu, İsmail Alper
Dünya genelinde ölümlerin büyük çoğunluğunu kardiyovasküler hastalıklar (KVH) oluşturmaktadır, KVH kaynaklı miyokard hasarları kalpte mekanik, elektriksel ve yapısal işlev bozukluklarına sebep olmaktadır. Bu sebepten kardiyak yamalar miyokard hasarlarının tedavisinde umut vadetmektedir. Bu tez çalışmasında, ilk katmanı hücresizleştirilmiş perikardın poli-anilin (PANI) nanopartikülleri ile kaplanması ile, ikinci katman ise büyüme faktörü ve alıç özütü içeren poli (laktik-ko-glikolik asit (PLGA))/jelatin elektroeğrilmiş membrandan oluşmaktadır. İkinci katman için membranların fiber çapları 850-1200 nm arasında elde edilmiş ve 28 gün boyunca kontrollü salınım davranışı sergilemişlerdir. Katmanlar hazırlanıp karakterize edildikten sonra biyouyumlu bir doku yapıştırıcısı ile entegre edilmiştir. Çift katmanlı kardiyak yama, 9.093±8.6x10⁻⁴ S/cm iletkenlik, 331±65.1 APTT süresi antikoagülan özellik, 22.70±6.33 MPa çekme dayanımı, %53.58±10.63 uzama oranı, %0.421±0.191 hemoliz oranı ve kardiyomiyosit hücreleri ile %90'dan fazla hücre canlılığı göstermiştir. Tezin son bölümünde, kardiyak yamanın etkinliği sıçan miyokard enfarktüsü (MI) modelinde 28 gün için incelenmiştir. Yama uygulanan gruplar MI grubu ile karşılaştırıldığında fraksiyonel kısalma oranının %44.35'ten %50.46'ya ve ejeksiyon fraksiyonunun %80.73'ten %87.99'a yükseldiğini gösteren kardiyak fonksiyonlarda iyileşme sergilemiştir. Kalp kesitleri, Hematoksilen-Eozin (H&E) ve Masson Trikom boyama yöntemleriyle histolojik olarak incelenmiş, tüm gruplar için miyokard hasar boyutları ve sol ventrikül duvar kalınlıkları belirlenmiştir. Damar oluşumlarını, kas hücrelerinin aktin filamentlerini, kardiyak hücreleri ve makrofaj işaretçilerini belirlemek için von Willebrand Faktörü (vwf), αSMA, CD31, GATA4, CD34 ve CD68 antikorları kullanılarak immünofloresan boyama yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen kardiyak yamanın miyokard hasarlarının tedavisi için umut verici bir aday olabileceğini desteklemektedir.
Development of Novel Functional Organic Materials for Optoelectronic Applications
(2024) Deneme, İbrahim; Usta, Hakan
İlk bölümde, organik yarı iletkenlerin tasarımı ve uygulanmasındaki ve bunların (opto)elektronik uygulamalarındaki tarihsel ve güncel gelişmeleri gözden geçiriyoruz. Bu tezin ikinci bölümünde, π-elektron eksikliği olan düşük LUMO'lu bir BTBT molekülü olan 1,10-(benzo[b]benzo[4,5]thieno[2, 3-d]tiyofen-2,7-diil)bis(oktan-1-on) (D(C7CO)-BTBT), ki bu, n-heptil (-n-C7H15) süpstitüe edicileri ile birlikte 2,7-dikarbonil fonksiyonel grupları içeren bu molekül, herhangi bir yüksek maliyetli geçiş metali katalizörü ve uğraştırıcı kromatografik/süblimasyon bazlı saflaştırma gerektirmeden, kolay Friedel-Crafts asilasyonu ve çökeltme/çözücü yıkama yoluyla, hava ortamında gram ölçeğinde hazırlanmıştır. Bu tezin üçüncü bölümünde, ortam kararlı bir n-tipi yarı iletken olan 2,2'-(2,8-bis(3-dodesiltiofen-2-il)indeno[1,2-b]floren-6,12-diyliden)dimalononitrilin (β,β'-C12-TIFDMT) çözünürlük davranışını incelemek ve ince film işleme için potansiyel yeşil çözücüleri analiz etmek için Hansen çözünürlük yaklaşımını gösterdik. Bu tezin dördüncü bölümünde, bir heksil (n-C6H13) sübstitüenti ile mono-(aril)karbonil fonksiyonelleştirmesi kullanılarak BTBT π-sistemi üzerinde benzersiz bir moleküler mühendislik sunulmuş ve yeni bir asimetrik BTBT yarı iletkeni olan m-C6PhCO-BTBT'nin tasarımı, sentezi ve karakterizasyonu gösterilmiştir. Yeni molekül, iki aşamalı geçiş metali içermeyen bir sentez yoluyla gram ölçeğinde üretildi ve (opto) elektronik karakterizasyonlar gerçekleştirildi.
Toplu Taşıma Planlaması için Matematiksel Modeller
(2023) Benli, Abdulkerim; Akgün, İbrahim
Bu tezde, toplu taşıma ağı tasarım problemi (TATP) ve toplu taşıma ağı tasarımı ve frekans ayarlama problemi (TATFAP) için matematiksel programlama modelleri ve çözüm metodolojileri önerilmektedir. TATP, yolcu talebini karşılamak için bir rota ağı tasarlamayı amaçlarken, TATFAP, rota tasarımına ek olarak bu rotalar için yapılan frekans ayarlanması problemini de ele almaktadır. TATP (ve TATFAP) için önerilen modeller, gerçek hayattaki toplu taşıma ağı sistemlerini gerçekçi bir şekilde modelleyebilmekte ve araç-içi seyahat süresi, aktarma, (ve ilk biniş ve aktarma duraklarındaki bekleme süreleri, araç filosu büyüklüğü, araç kapasite aşımı ve araçların verimsiz kullanımı) gibi bir çok faktörü dikkate alarak, hem yolcuların hem de toplu taşıma kuruluşunun bakış açılarını yansıtabilmektedir. Her iki problem çeşitli şekillerde daha basit ve sade hale getiren literatürdeki çalışmalardan farklı olarak, bu çalışmada önerilen modeler, yukarıda belirtilen aktarma gibi hususları dikkate alan ve bir hat (ve frekans) havuzu kullanmadan, hatları ve (frekansları) sıfırdan belirleyebilmektedir. TATP için önerilen model, Benders ayrıştırmasına dayalı bir algoritma ve Gurobi çözücüsü kullanarak çözülmüştür. TATFAP için önerilen model ise Gurobi tabanlı Düğüm Gevşetme Sezgiseli kullanılarak çözülmüştür. Önerilen modellerin geçerliliği, literatürdeki kıyaslama amaçlı kullanılan veri kümeleri esas alınarak doğrulanmıştır. Ayrıca, Türkiye'nin Kayseri şehrindeki halk otobüsü ulaşım ağı esas alınarak oluşturulan senaryolar için modeller kullanılarak elde edilen analiz sonuçları sunulmuştur. Sonuçlar, önerilen modellerin literatürdeki çoğu algoritmadan daha iyi çözümler üretildiğini ve toplu taşıma planlamacıları tarafından bir karar destek mekanizması olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Kanserin Moleküler Mekanizmalarını Aydınlatmak için Multi-Omik Verilerin Entegrasyonu: Meme Kanseri Alt Tip Tanımlaması Üzerine Bir Vaka Çalışması
(2023) Yazıcı, Miray Ünlü; Güngör, Burcu
Gelişmiş genomik ve moleküler profilleme teknolojileri, kanser gelişimi ve ilerlemesinin arkasındaki düzenleyici mekanizmaların aydınlatılmasını hızlandırmış ve hedefe yönelik tedavilerin geliştirilmesini kolaylastırmıştır. Bu bağlamda, omik veri türleri arasındaki olası sistematik bağlantıların ve bunların tümör ilerlemesine katkılarının çözümlenmesi oldukça önemlidir. Bu tezde, meme kanserinde (BRCA) genomik ve epigenetik faktörlerin aydınlatılması, hastalık mekanizmalarının ortaya çıkarılması için çoklu omik veri analizine dayanan makine öğrenimi (ML) tabanlı bütünleştirici yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bu bütünleştirici yaklaşımlar, gen ifadesi (mRNA), mikroRNA (miRNA) ve metilasyon verilerinden gelen bilgileri birleştirmektedir. Önerilen yöntemler, teşhis ve prognozu içeren hastalık mekanizmaları arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır. İlk çalışmamızda (3Mint), omik biyobelirteç gruplarının tespiti yoluyla gen seçimini iyileştirmek için biyolojik bilgiyi kullanarak grupların oluşturulmasını ve puanlanmasını gerçekleştirmeyi amaçlıyoruz. İkinci çalışmada (3Mont), yeni geliştirilen pro-gruplama ve önemli belirteçlerin puanlanması bileşenleri ile seçilen özellikler, makine öğrenmesi model geliştirme aşamasında kullanılmaktadır. Sonuç olarak bu tez çalışması, metilasyon verisini 2'li omik veriye (miRNA ve mRNA) dahil ederek daha az biyobelirteç ile BRCA moleküler alt tiplerinin benzer performans metrikleri ile sınıflandırılmasını amaçlamaktadır.
Gen İfade Miktarı Verisi Analizi için Yinelemeli Öbek Eliminasyon Yöntemlerinin İyileştirilmesi
(2024) Kuzudişli, Cihan; Güngör, Burcu
Yeni teknolojilerle üretilen biyolojik verilerin giderek artan boyutluluğunun neden olduğu hesaplama ve yorumlama güçlükleri önemli bir zorluk oluşturmaktadır. Özellik seçimi (FS) yöntemleri boyutu azaltmayı amaçlar ve özellik gruplaması, özellikler arasında güçlü korelasyonları tespit etmeyi ve ilgisiz özellikleri belirlemeyi amaçlayan FS teknikleri için bir temel olarak ortaya çıkmıştır. Bu tezde, gözetimli bir bağlamda özellik gruplandırmasını kullanan yöntemler geliştirilmiştir. Başlangıçta farklı kümeleme algoritmalarının SVM-RCE üzerindeki etkilerini test ettik ve K-means ile en iyi performansı gözlemledik. Geliştirilen ilk yöntem olan Öbek İçi Özellik Eleme ile Yinelemeli Öbek Eleme (RCE-IFE) yönteminde, her öbek azaltma adımında hem öbek hem de öbek içi eleme yinelemeli olarak gerçekleştirilir. Deneysel bulgularımız, RCE-IFE'nin güçlü bir sınıflandırıcı performansı sağladığını ve özellik ilgisini ve tutarlılığını korurken özellik boyutunu önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. İkinci geliştirilen Gruplama – Puanlama – Model (G-S-M) tabanlı çalışma olan G-S-M_Rep'de, hastalık gruplarını oluşturmak için ön bilgileri kullanıyoruz ve her grubu temsil edecek en iyi özellikleri seçiyoruz. Bu temsili özellikler model tarafından kümülatif bir şekilde öğrenilir. Sonuçlar G-S-M_Rep'in az sayıda özellikle tatmin edici bir model performansına ulaştığını göstermektedir. Sonuç olarak, bu tez özellik gruplandırmaya dayalı yöntemleri sunmakta ve özellik azaltma yeteneğini, sınıflandırma performansını, özellik alaka düzeyini ve özellik tutarlılığını iyileştirmeye odaklanmaktadır.
IPMSM’in HF Sinyal Enjeksiyonu ve Kayan Kipli Gözlemci Tabanlı Sensörsüz Kontrolü
(2024) Ateş, Ertuğrul; Tekgün, Burak; Barut, Murat
Bu çalışmada, gömülü mıknatıslı senkron makinede (GMSM) genişletilmiş elektromotor kuvveti (GEMK), rotor pozisyonu ve rotor hızının gerçek zamanlı kestirimi için faz kilitli döngü (FKD) ile birleştirilmiş yüksek frekans (YF) gerilim sinyali enjeksiyonuna dayalı bir kayma modlu gözlemci (KMG) tanıtılmaktadır. Bu yaklaşım, özellikle düşük hızlarda ve durma anında rotor pozisyonu ve hız kestirimlerinde zorlanan geleneksel KMG ve FKD tekniklerinin sınırlamalarını ele almak üzere tasarlanmıştır. GMSM kontrolünde bu durumlar, rotor pozisyonu tespiti için kritik olan zıt EMK sinyallerinin zayıflama veya belirsiz hale gelme eğiliminde olması nedeniyle önemli zorluklar ortaya çıkarır, bu da geleneksel yöntemler kullanıldığında yanlış kestirimlere yol açar. Bu sorunları çözmek için önerilen KMG, makineyi uyararak motorun gerçek hızına daha az bağımlı olan belirgin GEMK sinyalleri üreten YF gerilim enjeksiyonundan yararlanır. Bu yenilik, sıfır veya sıfıra yakın hızlarda dahi tutarlı ve gürültüye dayanıklı GEMK kestirimine olanak tanıyarak rotor pozisyonu ve hızının doğru şekilde kestirilmesi için bir temel oluşturur. FKD, bu GEMK kestirimlerini rafine ederek rotorun hız ve pozisyon bilgilerinin hassas bir şekilde elde edilmesini sağlar. GEMK sinyaliyle stabil bir faz kilidini koruyarak, FKD gürültüyü filtreler ve rotor pozisyonu ve hız ölçümlerinin doğruluğunu artırır. Bu temel üzerine, önerilen KMG-FKD kombinasyonunu kullanarak GMSM için sensörsüz hız kontrol sistemi geliştirdik ve uyguladık. Gerçek zamanlı sistem, düşük hız ve durma durumları dahil olmak üzere geniş bir çalışma aralığında test edilmiştir. 8 kutuplu, 0,4 kW'lık bir GMSM motorundan elde edilen deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin geleneksel KMG ve FKD tekniklerine kıyasla üstün verimlilik ve sağlamlığını doğrulamaktadır.
Yeni benzothieno[3,2-b]benzothiophene (BTBT)-Temelli Moleküler Yarıiletkenler ve Organik Alan Etkili Transistör Uygulamaları
(2021) Özdemir, Resul; Usta, Hakan
Son on yılda yüksek mobilite veren p-tipi moleküler yarı iletkenlerin geliştirilmesinde mükemmel bir π-çerçevesi olan DAcTTs'ler baş rolü oynamıştır. Bununla birlikte, n-tipi DAcTT'ler literatürde son derece nadirdir ve elektron taşıma özellikleri büyük ölçüde keşfedilmemiştir. Bu tezin ikinci bölümünde, literatürdeki ilk N-tipi BTBT tabanlı yarıiletken olan D(PhFCO)-BTBT, iki aşamada geçiş metali ve kromatografik saflaştırma kullanılmadan elde edilmiştir. Organik alan etkili transistör cihazları μe (max) = ~ 0.6 cm2/V.s ve Ion/Ioff = 107-108 oranı göstermiştir. Bu sonuçlar, geniş bant aralıklı BTBT π-çerçevesinin yüksek yük taşıma kabiliyetine sahip n-tipi organik yarı iletkenlerin geliştirilmesi için ümit verici bir aday olduğunu göstermiştir. Bu yarıiletkenin sunduğu yüksek yük taşıma kapasitesi ile optik şeffaflığın birleşimi, (opto) elektronik uygulamalara yeni bir bakış açısı getirebilir. Bu tezin üçüncü bölümünde bir dizi BTBT-temelli küçük molekül, D(C7CO)-BTBT, C7CO-BTBT-CC(CN)2C7 ve D(C7CC(CN)2)-BTBT, 'S-F-BTBT-F-S (F/S: fonksiyonel grup/sübstitünet)' moleküler mimarisinde dizayn edildi ve sentezlendi. D(PhFCO)-BTBT ile birleştirildiğinde, düşük LUMO'lu DAcTT'ler için sistematik olarak çeşitli kimyasal yapılara sahip bir moleküler kitaplık burada ilk kez geliştirildi ve temel ilişkiler açıklığa çıkarıldı. Bu çalışmada sunulan moleküler mühendislik perspektifleri, optoelektronikler için yeni elektron taşıyan tiyenoasenlerin tasarımına benzersiz bir bakış açısı sağlayabilir.
Kuantum Nokta Işık Saçan Diyotlar için Kuantum Nokta Mimarisi ve Ara Katmanların Mühendisliği
(2024) Yazıcı, Ahmet Faruk; Mutlugün, Evren; Erdem, Talha
Bu tez kapsamında kuantum nokta mimarilerinin optimizasyonu ve ara katmanların kullanımıyla kuantum nokta ışık yayan diyotların(QLED) cihaz performansını artırmak için yeni stratejileri ortaya konmuştur. Bu kapsamda iki temel strateji kullanılmıştır: İlk çalışma, evrik QLED'lerde kuantum nokta (QD) kabuk kalınlığının ve polietilenimin (PEI) ara katmanlarının etkisini incelemektedir. İkinci çalışma, oktantiyol kaplı çekirdek-kabuk-kabuk kuantum noktalarının geliştirilmesini ve uygulanmasını açıklamaktadır. İlk bölümde, ağırlıkça %0,025 konsantrasyondaki PEI ara katmanlarına sahip kalın kabuklu kuantum noktaların kullanıldığı (10,3 nm) QLED'lerde %17'lik maksimum dış kuantum verimine (EQE) ve 91.174 cd/m²'lik bir tepe parlaklığına ulaşılmıştır. Zaman çözünürlüklü fotolüminesans (TRPL) ölçümlerinin sonuçları, PEI'nin kuantum noktaların pasivasyonundaki ve eksitonların sönümlenmesinin bastırılmasındaki rolünü açıklamaktadır. İkinci çalışma, çekirdek/kabuk/kabuk kuantum noktaların optik özelliğini iyileştirmek için hem kükürt kaynağı hem de ligand olarak görev yapan oktantiyol ile yeni bir sentez yöntemini içermektedir. %88,7'lik bir PLQY ve 20,8 nm'lik bir ışıma genişliği elde edilmiştir. Bu kuantum noktalar QLED uygulamalarında %4,1 maksimum EQE ve 85.000 cd/m²'lik maksimum parlaklık performansına sahiptir. Bu sonuçlar, QLED cihaz performansında kuantum nokta yüzey mühendisliğinin, katmanlar arası optimizasyonun ve yük taşıma katmanlarının dikkatli seçiminin önemini kritik bir şekilde vurgulamaktadır. Bu çalışmalar ile verimli, parlak ve renk açısından saf kuantum nokta ekranlarının geliştirilmesine yönelik önemli adımlar atılmıştır.
EEG Sinyallerinden Disfaji Hastalığının Karakteristiklerinin Belirlenmesi ve Analizi
(2025) Aslan, Sevgi Gökçe; Yılmaz, Bülent
Disfaji, genellikle nörolojik hastalıklarla ilişkilendirilen ve özellikle yaşlı bireylerde yaşam kalitesini olumsuz yönde etkileyen bir yutma bozukluğudur. Bu çalışma, EEG verileri kullanılarak yutma ve yutmayı hayal etme süreçlerinin nörofizyolojik analizini yapmayı ve bu verilerin disfaji rehabilitasyonunda nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Otuz adet sağ elini kullanan birey üzerinde gerçekleştirilen deneylerde, doğal yutma, indüklenmiş tükürük yutma, indüklenmiş su yutma ve indüklenmiş dil dışarı çıkarma gibi farklı deneysel paradigmalar kullanılmıştır. Verilerin ön işlenmesinde Bağımsız Bileşen Analizi (ICA), Empirik Mod Ayrıştırma (EMD), bant geçiren filtreleme ve Ortak Uzamsal Desen (CSP) analizi gibi teknikler uygulanmıştır. Bu ön işleme yöntemleri, EEG verilerindeki gürültüyü azaltarak daha doğru bir analiz sağlamak amacıyla kullanılmıştır. Geleneksel makine öğrenmesi teknikleri ve derin öğrenme yöntemleriyle yapılan sınıflandırma görevlerinde, dinlenme ve hayal etme evreleri arasındaki farklar belirgin bir şekilde ayrılmıştır. Random Forest, AdaBoost ve Bagging gibi topluluk tabanlı algoritmaların yanı sıra, derin öğrenme yöntemlerinden Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) da uygulanmıştır. Ayrıca, çok ölçekli mekânsal dikkat ağı (MS-SAN) modeli, özellikle delta ve teta frekans bantlarında hareketi hayal etme ile dinlenme durumları arasındaki nörofizyolojik farkları yüksek doğrulukla ayırt etmiştir. Sonuçlar, hareketi hayal etme ve dinlenme evrelerinin EEG verileriyle tespit edilmesinin disfaji tedavisinde ve motor rehabilitasyon uygulamalarında büyük bir potansiyel taşıdığını göstermektedir. Bu çalışma, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri (BBA) teknolojilerinin, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinin disfaji rehabilitasyonundaki potansiyelini vurgulamakta ve bu alandaki araştırmaların klinik uygulamalar açısından önemini ortaya koymaktadır. Anahtar kelimeler: Elektroensefalografi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, BBA, Yutkunma
Çoklu Robot Sistemleri için Lokalizasyon Algoritması Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi
(2024) Kabore, Kader Monhamady; Güler, Samet
Çok robotlu sistemler (MRS), tek bir robot için son derece zorlayıcı olan karmaşık görevleri gerçekleştirebilir. Örneğin, iş birliğiyle taşıma, alan kapsama ve arama-kurtarma operasyonları gibi uygulamalarda, MRS en iyi seçenek olabilir. MRS, görevleri daha basit komutlara bölerek bireysel robotlara atar. Bu yapı, ölçeklenebilirlik ve tek bir hata noktasına karşı dayanıklılık gibi önemli avantajlar sağlayan merkezi olmayan yaklaşımlara ilgiyi artırmıştır. MRS'deki formasyon kontrolü, özellikle GPS'in bulunmadığı ve dış altyapının olmadığı ortamlarda güçlü robot konumlandırmasına dayanır. Dış ortamlarda GPS mutlak konumlandırma sağlayabilir ancak kapalı alanlar veya tüneller gibi ortamlarda sürü robotları için yetersiz kalabilir. Hareket yakalama sistemleri gibi kapalı alan konumlandırma çözümleri, yüksek maliyetli olup ek altyapı kurulum prosedürleri gerektirir. Bu sınırlamalar, sürü robotikleri uygulamaları için uygun, dayanıklı ve dahili konumlandırma sistemlerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu çalışma, tamamen dahili yeteneklere dayanan, dış altyapıya bağımlılığı ortadan kaldıran yeni bir merkezi olmayan, işaretleyicisiz konumlandırma çerçevesi sunmaktadır. MRS için bir konumlandırma çözümü bulmak amacıyla, yöntemimiz, derin öğrenme ile güçlendirilmiş iş birliği temelli konumlandırma algoritmalarını formasyon kontrol mekanizmalarıyla birleştirmektedir. Önerilen çerçevenin etkinliğini doğrulamak için kapsamlı simülasyonlar ve gerçek dünya deneyleri gerçekleştirilmiştir. Sistem ölçeklenebilirliği, farklı ekip boyutlarına uyum sağlayarak test edilmiştir ve uygulamalardaki etkinliği gösterilmiştir. Bu çalışma ayrıca yer robotları için açık kaynaklı bir veri seti sunarak MRS alanında daha fazla araştırmayı teşvik etmektedir.

Browse

Recent Submissions