Search Results

Now showing 1 - 2 of 2

Biyomedikal Bilgi Tabanları Üzerinde Hesaplamalı İlaç Yeniden Konumlandırması İçin Bilgi Grafiği Temsil Yaklaşımları
(2026) Erkantarcı, Betül; Bakal, Mehmet Gökhan; Köse, Abdulkadir
Drug repositioning, or the strategy of finding new medical applications to an existing drug, is a safer and cheaper alternative to development of a new drug. The thesis constructs a unified biomedical knowledge graph by integrating biomedical information resources such as SemMedDB, repoDB, and UMLS, and presents a comprehensive evaluation of seven knowledge graph embedding models: TransE, TransH, TransR, TransD, TransF, ProjE, and RESCAL. To have a biological relevance, a semantic validation pipeline was created by refining the PubMed-based biomedical language model to an accuracy of around 96% in order to determine the plausibility of the suggested drug-disease associations. TransF had the best quantitative performance with a macro area under the precision-recall curve of 0.767, whereas ProjE produced the largest number of semantically plausible hypotheses with 14 literature-supported drug-disease pairs. Moreover, an automated update system, which leverages internet of things, is used to retrieve fresh PubMed evidence on a daily basis to update semantic plausibility scores. Altogether, the knowledge graph embeddings and semantic validation workflow showed numerous new and literature-based drug-disease relations and indicated its potential to become a strong, explainable and data-driven model in computational drug repositioning. Keywords: Computational Drug Repositioning, Knowledge Graph Embedding, Biomedical Knowledge Graph, Semantic Validation, Internet of Things
Biyomedikal Varlıklar Arasındaki İlişkilerin Biyomedikal Makaleler Aracılığıyla Keşfedilmesine Dair Bir Sistem Geliştirilmesi
(2025) Altuner, Osman; Güngör, Burcu; Bakal, Mehmet Gökhan
Günümüz dünyasında dijitalleşme hızla yayılmaktadır. Bu yayılma, bir yandan hayatımızı kolaylaştırırken diğer yandan büyük miktarda dijital verinin analizi ve işlenmesi gibi yeni zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bu durum özellikle akademik araştırmalar bağlamında belirgindir. Akademik araştırmalar, gelişmiş değerlendirme süreçlerine ihtiyaç duymaktadır. Bu bağlamda, hastalıklar üzerine yapılan araştırmaların etkili bir şekilde değerlendirilmesi gerektiği bilinmektedir. Bu çalışmada, hastalıklarla ilgili yayınlar metin analizi yöntemlerine tabi tutulmuş ve ardından verilerin önemli biyomedikal bağlantılarla ilişkilendirilmesini sağlayan bir ağ yapısına dönüştürülmüştür. Amaç, tedavi edici ve sebep verici gibi önemli bağlantılara sahip iki biyomedikal varlığın karmaşık ağ yapısını incelemektir. Bu durumda, manuel arama yöntemleriyle elde edilen varlık ikililerinin gerçek bağlantılar olduğu doğrulanmıştır. Bu çalışma, mevcut bilinen biyomedikal varlıkların bulunmasında sıklıkla zaman alan manuel arama sürecini başarıyla çözmüştür. Ayrıca, bu yöntem sayesinde birden fazla ikili bağlantı örüntüsü aracılığıyla bilinmeyen veya henüz keşfedilmemiş olası yeni ilişkilerin (tedavi edici, sebep verici vb.) keşfedilme potansiyeli bulunmaktadır. Sonuç olarak, çizge analizi, bilgi keşfi ve metin madenciliği gibi tekniklerin bir araya getirilmesi, biyomedikal araştırmalarda potansiyel olarak önemli yeni sonuçların keşfedilmesine yol açmaktadır.

Yüksek Lisans Tezleri

Browse

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Search Results