Doktora Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5800
Browse
64 results
Search Results
Doctoral Thesis Uzun Kodlanmayan rna X-Inaktif Spesifik Transkriptin (XIST) Beyin Organoidlerinde Nöroinflamasyon ve Miyelinleşmedeki Rolü(2025) Pepe, Nihan Aktaş; Şen, Alaattin; Güner, Şerife AyazX-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.Doctoral Thesis Gıda Uygulamaları İçin Gümüş nanopartikül İçeren Karabuğday Nişastası Esaslı Aktif Ambalaj Malzemelerin Geliştirilmesi(2025) Severcan, Solmaz Şebnem; Kahraman, Kevser; Aydemir, Levent YurdaerSürdürülebilir 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.Doctoral Thesis Bileşenlerin Özel Uyumluluğuna Sahip Düşük Karbonlu Yüksek Performanslı Katkılı Portland Çimentoları(2025) Argın, Gizem; Uzal, BurakBu 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.Doctoral Thesis Biyomedikal Görüntülerin Segmentasyonu için Derin Öğrenme Yaklaşımları(2025) Güzel, Yasin; Aydın, ZaferBu 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.Doctoral Thesis 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 TolgaBeyin 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.Doctoral Thesis 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 GencerAkut 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.Doctoral Thesis Kayseri'nin 'Yilli'lerinin Konut Kültürü: Habitus Temelli Bir Çalışma(2025) Özmen, Nihan Muş; Asiliskender, BurakBu 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.Doctoral Thesis Optimal Decision-Making for Operations of Smart Grids and Microgrids(2025) Şahin, Kübra Nur; Sütçü, MuhammedYenilenebilir 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.Doctoral Thesis Malzemelerin Mekanik Özellikleri Üzerinde Hidrojenin Etkisi(2024) Baltacıoğlu, Mehmet Furkan; Bal, BurakBu 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.Doctoral Thesis Beyin-Bilgisayar Arayüzlerine Yönelik Riemann Geometrisi ile İleri Sinyal İşleme Yaklaşımı(2023) Altındiş, Fatih; Yılmaz, BülentBu 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.