GCRIS

Now showing 1 - 2 of 2

Protein İkincil Yapı Tahmini için Boyut Küçültme
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017) Görmez, Yasin; Aydın, Zafer; Kaynar, Oğuz
Gerekli metabolik süreçleri yürüten proteinler insan hayatı için büyük önem taşımaktadır. Proteinlerin fonksiyonları ile üç boyutlu yapıları arasında yakın bir ilişki bulunmaktadır. Dört yapı düzeyi olan proteinlerin bir çoğunun, birincil yapı olarak da adlandırılan amino asit dizilimi bilinmekte ancak üçüncül yapıları bilinmemektedir. Üçüncül yapıların laboratuvar ortamında tespit edilmesinin çok maliyetli ve zor olması, amino asit dizilimini kullanarak yapı tahmini yapan sistemlerin geliştirilmesine neden olmuştur. Protein yapı tahmini yapan sistemlerin en önemli aşamalarından biri ise ikincil yapı etiketlerinin tanımlanması işlemidir. Yeni öznitelik çıkarma yaklaşımları geliştirildikçe yapısal özelliklerin tahmini için kullanılan veri setleri yüksek boyutlara sahip olabilmekte ve kullanılan özniteliklerden bazıları gürültülü veri içerebilmektedir. Bu nedenle uygun sayıda ve doğru öznitelikleri seçmek, iyi bir başarı oranı elde etmek için önemli aşamalardan biridir. Bu çalışmada iki farklı veri seti üzerinde derin oto kodlayıcı kullanılarak boyut düşürme işlemi uygulanmış, temel bileşen analizi, ki-kare, bilgi kazancı, kazanım oranı, korelasyon tabanlı öznitelik seçim teknikleri ve minimum fazlalık maksimum ilgi algoritması gibi çeşitli öznitelik seçim ve boyut düşürme teknikleri ayrıca genetik algoritma, aç gözlü algoritma ve en iyi ilk önce algoritması gibi çeşitli arama stratejileri ile birlikte kullanılarak elde edilen veri setleri ile karşılaştırılmıştır. İkincil yapı tahmin başarısının karşılaştırılması için destek vektör makinası kullanılmıştır.
Makine Öğrenmesi ile Protein Parçacık Seçimi
(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) EMRE ULUTAŞ, ALPEREN; Ulutaş, Alperen Emre; Aydın, Zafer
Protein parçacık seçimi proteinlerin üç boyutlu yapılarının tahmin edilmesindeki önemli adımlardan biridir. Doğru parçacık yapılarının seçilmesi üç boyutlu yapının doğru tahmin edilmesi için gereklidir. Bu tezde verilen iki protein parçacığının üç boyutlu yapılarının birbirine benzer olup olmadığını tahmin eden çeşitli yapay öğrenme yöntemleri geliştirilmiştir. Bu sayede yapısı bilinmeyen bir hedef protein için parçacık yapılarının seçilmesi mümkün olacaktır. Tahmin yönteminin girdi olarak kullanacağı öznitelik parametrelerinin tasarlanması için bir konsept hiyerarşi yaklaşımı izlenmiştir. Bunun için dizi profil matrisleri, ikincil yapı, çözücü erişilirlik ve bükülme açı sınıfı tahminleri çeşitli kombinasyonlarda ve izdüşüm uzaylarında incelenmiştir. Üç ve dokuz amino asitlik parçacıkların yapısal benzerlik tahmini için çeşitli sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilmiş ve optimize edilmiştir. Bunlar arasında lojistik regresyon, AdaBoost, karar ağacı, en yakın komşu, sade Bayes, rastgele orman, destek vektör makinası ve çok-katmanlı algılayıcı bulunmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre farklı öznitelik kümelerinin konsept hiyerarşi yaklaşımı ile birleştirilmesi ve model optimizasyonları tahmin başarısını önemli oranda iyileştirmiştir. Ayrıca çapraz doğrulama deneyleri neticesinde parçacık benzerliğinin yüksek başarı oranları ile tahmin edilebildiği gösterilmiştir. Parçacık benzerliği sınıflandırma problemi olarak tanımlandığı zaman tahmin yöntemlerinin başarı oranları birbirine yakın olarak elde edilmiştir. Regresyon modelleri arasında ise rastgele orman yöntemi en yüksek tahmin başarısına ulaşmıştır.

Yüksek Lisans Tezleri

Browse

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Search Results