Yüksek Lisans Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5799

Browse

Filters

2022 - 20265

Settings

Department: search.filters.department.Abdullah Gül UniversityLanguage: search.filters.language.en

Search Results

Now showing 1 - 5 of 5
  • Master Thesis
    Üç boyutlu kültürde mezenkimal kök hücre ile diyabetik ülser iyileşmesinin moleküler temelinin ortaya çıkarılması
    (2026) Öztürk, Esengül; Çalışkan, Mesude Biçer
    Diyabetik ayak ülserleri (DFU), diyabetin uzun vadede oluşturduğu bir rahatsızlık türüdür ve kalıcı inflamasyona, bozulmuş anjiyogeneze ve ekstrasellüler matriks (ECM) disfonksiyonuna neden olur, hatta ampütasyon ile sonuçlanabilir. Mezenkimal kök hücrelerin (MKH) rejeneratif ve immünomodülatör yetenekleri sayesinde diyabetik yara tedavisinde güçlü stratejilerden biri olarak önerilmektedir; ancak, bu iyileşmeyi sağlayan moleküler yollar hala belirsizdir. Bu tez, NCBI-GEO veri tabanından elde edilen (GSE143735, GSE199939 ve GSE217709) transkriptomik veri kümelerinin analizini içermektedir. Birincil amaç, DFU'lar ve MKH aktivitesiyle ilişkili, farklı şekilde ifade edilen genlerin (DEG'ler) belirlenmesidir. İleri biyoenformatik analizler, temel olarak inflamatuar düzenleme ECM yeniden şekillenmesi ve anjiyogenezde rol oynayan dört çekirdek merkez genin (CXCL1, MMP9, THBS1 ve POSTN) tanımlanmasını sağladı. Bu sonuçları doğrulamak için, L929 fare fibroblastları yüksek glikoz (YG) ortamında kültürlendi. Ardından yalnızca MKH ve MKH+üç boyutlu (3B) bir kültür platformuyla tedavi edildi. HG, fibroblast fonksiyonunu ve merkez genlerin ekspresyonu inhibe ederken, MKH'ler, özellikle 3B ortamda fibroblast canlılığını ve genlerin ekspresyonunu önemli ölçüde geri kazandırdı. Genel olarak, bu çalışma, DFU'ların bir özelliği olan bozulmuş fibroblast fonksiyonuna yeni bir bakış açısı sunmakta ve 3B-MKH tabanlı sistemlerin hücresel onarım yanıtlarını etkili bir şekilde artırabileceğini göstermektedir.
  • Master Thesis
    Sürdürülebilir kompozit floresan malzemelerin tasarimi
    (2026) Al-dhubhanı, Areg Khaled Abdulwasea; Erdem, Zeliha Soran
    Geleneksel renk dönüştürücülerin yüksek maliyeti, toksisitesi ve sınırlı bulunabilirliği, doğal kaynaklara dayalı yeni nesil renk dönüştürücülerin geliştirilmesine dikkat çekmiştir. Bu tez, Hypericum perforatum bitkisinden elde edilen doğal biyomoleküllerin katı hâl geçişine yönelik yeni bir yaklaşım sunmakta olup, %20'nin üzerinde kuantum verimi (QY) ve %25'i aşan bir ekstraksiyon verimi elde edilmiştir. Öncelikle, tez kapsamında Hypericum perforatum bitkisinin maserasyon ve Soxhlet ekstraksiyonu olmak üzere iki farklı yöntem kullanılarak verimli bir şekilde ekstrakte edilmesine odaklanılmıştır. Ekstraktın sakkaroz matrisi içerisinde homojen bir şekilde dağılmasını sağlamak amacıyla, yeni bir yaklaşım olarak, farklı ekstrakt konsantrasyonlarını içeren triblok polimer miseller hazırlanmış ve ardından kristalize edilmiştir. Elde edilen kristaller, saçılımı azaltmak, daha homojen bir yapı oluşturmak ve LED uygulamalarına uygun taşınabilir yapılar elde etmek amacıyla, önce tozlaştırılmış ve ardından yalnızca basınç uygulanarak pelet hâline getirilmiştir. Oluşan peletlerin optik karakterizasyonları, maserasyon yöntemiyle elde edilen 0,125 mL ekstrakt kullanılarak hazırlanan örnekte (C-M5) en yüksek kuantum veriminin (yaklaşık %24) elde edildiğini göstermiştir. Bu performansa örnek LED çalışmalarında kullanılmak üzere seçilmiştir. Son olarak, C-M5 renk dönüştürücü sistemi mavi ve yeşil LED'ler ile entegre edilmiş ve yeşil LED uyarımı altında 118,44 lm/W ışınımsal ışık verimi (LER) ile (0,69, 0,31) kromatisite koordinatları, mavi LED uyarımı altında ise 112,41 lm/W LER ile (0,69, 0,31) kromatisite koordinatları elde edilerek umut verici bir performans sergilemiştir.
  • Master Thesis
    Chebyformer: Düğüm Bazlı Filtreleme ile Trafik Akış Tahmini
    (2026) Kayapınar, Ahmet; Coşkun, Mustafa; Güngör, Burcu
    Akıllı Ulaşım Sistemleri (AUS) için doğru trafik akışı tahmini, tıkanıklığı ve karbon emisyonlarını azaltmak için olmazsa olmaz bir kilometre taşıdır. Uzaysal-Zamansal Grafik Sinir Ağları (STGNN'ler) bu görev için standart haline gelmiş olsa da, mevcut modellerin çoğu, trafik düzenlerinin tüm trafik ağı boyunca homojen olduğunu varsayarak küresel spektral filtrelere dayanmaktadır. Bu yaklaşım, farklı sensörlerin farklı fiziksel davranışlar gösterdiği trafiğin heterofilik doğasını yakalamada başarısız olmaktadır. Bu sınırlamayı azaltmak için, bu tez yeni bir hibrit mimari olan ChebyFormer'ı önermektedir. Model, sayısal olarak kararlı spektral özellik çıkarımı sağlamak için Chebyshev-Garnoldi algoritmasını ve uyarlanabilir, düğüm bazlı spektral filtreleri öğrenmek için PolyFormer dikkat mekanizmasını entegre etmektedir. Model, iki genel veri kümesi (PeMSD4, PeMSD8) ve Kayseri'den yeni toplanan bir gerçek dünya veri kümesi üzerinde değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, ChebyFormer'ın kısa ve uzun vadeli tahminlerde Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Karesel Ortalama Hata (RMSE) açısından en son temel modellerden (APPNP, GPRGNN) sürekli olarak daha iyi çalıştığını göstermektedir. Öğrenilen filtrelerin ek nitel analizi, modelin farklı trafik düzenleri arasında ayrım yapma yeteneğini doğrulayarak, kentsel trafik tahmininde düğüm bazlı filtrelemenin gerekliliğini doğrulamaktadır.
  • Master Thesis
    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
  • Master Thesis
    Kanser Alt Tipi Tanımlama Problemi için Bir Etiket Yayma Yaklaşımı Geliştirme
    (Tubitak Scientific & Technological Research Council Turkey, 2022) Guner, Pinar; Bakir-Gungor, Burcu; Coskun, Mustafa; Güner, Pınar; Güngör, Burcu; Coşkun, Mustafa
    Kanser terimi, anormal hücrelerin kontrolden çıkıp diğer dokuları istila ettiği hastalıkları tanımlamak için kullanılır. Çok sayıda kanser türü vardır ve birçok kanser türü, farklı klinik ve biyolojik etkileri olan çeşitli alt tiplere sahiptir. Bu farklılıklar, kanserin farklı alt tiplerinin tedavisi için farklı yöntemlerin izlenmesi gerektiğini göstermektedir. Kişiselleştirilmiş tıbbın geliştirilmesine yardımcı olabileceğinden, kanser alt tiplerini keşfetmek biyoinformatikte önemli bir problemdir. Kanserin alt tipinin bilinmesi, tedavi basamaklarının ve öngörünün belirlenmesinde faydalıdır. Hesaplamalı biyoinformatik yöntemler, farklı kanser alt tiplerinin ortak moleküler patolojisini ortaya çıkararak hedeflenen tedavileri tasarlamak için kanser analizi yapmaya yardımcı olur. Şimdiye kadar, kanser alt tiplerini keşfetmek veya kanseri bilgilendirici alt tiplere ayırmak için çeşitli hesaplamalı yöntemler önerildi. Ancak, mevcut çalışmalar verilerin seyrekliğini dikkate almamakta ve kötü koşullu (tersi alınamayan) çözümle sonuçlanmaktadır. Bu eksikliği gidermek için, bu tezde, uygulamalı sayısal cebir tekniklerini kullanarak kanseri alt tiplerine ayırmak için alternatif bir denetimsiz hesaplama yöntemi öneriyoruz. Daha detaylı olarak, bu etiket yayma tabanlı yaklaşımı kolon, baş ve boyun, rahim, mesane ve meme tümörlerinin somatik mutasyon profillerini sınıflandırmak için uyguladık. Sonra, yöntemimizin performansını temel yöntemlerle karşılaştırarak değerlendirdik. Kapsamlı deneyler, yaklaşımımızın, modern denetimsiz ve denetimli yaklaşımlardan büyük ölçüde daha iyi performans göstererek tümör sınıflandırma görevlerini yüksek oranda yerine getirdiğini kanıtlamaktadır.