TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
2 results
Search Results
Article Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 1RPI-1 (Human DCDC2) Displays Functional Redundancy With Nephronophthisis 4 in Regulating Cilia Biogenesis in C. Elegans(Tubitak Scientific & Technological Research Council Turkey, 2023-01-01) Kaplan, Oktay I.Projecting from most cell surfaces, cilia serve as important hubs for sensory and signaling processes and have been linked to a variety of human disorders, including Bardet-Biedl Syndrome (BBS), Meckel-Gruber Syndrome (MKS), Nephronophthisis (NPHP), and Joubert Syndrome, and these diseases are collectively known as a ciliopathy. DCDC2 is a ciliopathy protein that localizes to cilia; nevertheless, our understanding of the role of DCDC2 in cilia is still limited. We employed C. elegans to investigate the function of C. elegans RPI-1, a Caenorhabditis elegans ortholog of human DCDC2, in cilia and found that C. elegans RPI-1 localizes to the entire ciliary axoneme, but is not present in the transition zone and basal body. We generated a null mutant of C. elegans rpi-1, and our analysis with a range of fluorescence-based ciliary markers revealed that DCDC2 and nephronophthisis 4 (NPHP-4/NPHP4) display functional redundant roles in regulating cilia length and cilia positions. Taken together, our analysis discovered a novel genetic interaction between two ciliopathy disease genes (RPI-1/DCDC2 and NPHP-4/NPHP4) in C. elegans.Article Multilevel Thresholding for Brain MR Image Segmentation Using Swarm-Based Optimization Algorithms(2024-09-03) Sahin, Omur; Kurban, Rifat; Toprak, Ahmet NusretBir görüntüyü bölüt adı verilen çeşitli piksel kümelerine ayırma işlemi olan görüntü bölütleme, görüntü işlemede önemli bir tekniktir. Görüntü bölütleme, görüntünün karmaşıklığını azaltmakta ve görüntüyü bölütlere ayırarak analiz edilmesini kolaylaştırmaktadır. Görüntü bölütlemenin en basit ancak etkin yollarından biri, piksellerin değerlerine göre birden çok bölgeye ayrıldığı çok düzeyli eşiklemedir. Bu çalışma, yaygın kullanılan sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarının beyin MR görüntülerinde çok düzeyli eşikleme tabanlı görüntü bölütleme performansını araştırmayı ve karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Yedi sürü zekâsı temelli optimizasyon algoritması: Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Yapay Arı Kolonisi (ABC), Gri Kurt Optimize Edici (GWO), Güve Alevi Optimizasyonu (MFO), Karınca Aslanı Optimizasyonu (ALO), Balina Optimizasyonu (WOA) ve Denizanası Arama Optimizasyon (JS) eşik seviyelerini belirlemek üzere beyin MR görüntülerine uygulanarak karşılaştırılmaktadır. Bahsi geçen algoritmalar ile yapılan deneylerde minimum çapraz entropi ve sınıflar arası varyans amaç fonksiyonları kullanılmıştır. Kapsamlı deneyler, JS, ABC ve PSO algoritmalarının daha iyi performans sergilediğini göstermektedir.