Classification of microarray gene expression cancer data by using artificial intelligence methods

dc.contributor.authorMumbuçoğlu, Mehmet Şükrü
dc.contributor.institutionauthorMumbuçoğlu, Mehmet Şükrü
dc.date.accessioned2020-03-19T13:35:44Z
dc.date.available2020-03-19T13:35:44Z
dc.date.issued2019en_US
dc.departmentHKÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik-Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalıen_US
dc.description.abstractGünümüzde bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi ile birçok alanda yapılan çalışmaları etkilemiştir. Moleküler biyoloji ve bilgisayar teknolojilerinde meydana gelen gelişmeler biyoinformatik adlı bilimi ortaya çıkarmıştır. Biyoinformatik alanında meydana gelen hızlı gelişmeler, bu alanda çözülmeyi bekleyen birçok probleme çözüm olma yolunda büyük katkılar sağlamıştır. DNA mikroarray gen ekspresyonlarının sınıflandırılması da bu problemlerden birisidir. DNA mikroarray çalışmaları, biyoinformatik alanında kullanılan bir teknolojidir. DNA mikroarray veri analizi, kanser gibi genlerle alakalı hastalıkların teşhisinde çok etkin bir rol oynamaktadır. Hastalık türüne bağlı gen ifadeleri belirlenerek, herhangi bir bireyin hastalıklı gene sahip olup olmadığı büyük bir başarı oranı ile tespit edilebilir. Bireyin sağlıklı olup olmadığının tespiti için, mikroarray gen ekspresyonları üzerinde yüksek performanslı sınıflandırma tekniklerinin kullanılması büyük öneme sahiptir. DNA mikroarray’lerini sınıflandırmak için birçok yöntem bulunmaktadır. Destek Vektör Makinaları, Naive Bayes, k-En yakın Komşu, Karar Ağaçları gibi birçok istatistiksel yöntemler yaygın olarak kullanlmaktadır. Fakat bu yöntemler tek başına kullanıldığında, mikroarray verilerini sınıflandırmada her zaman yüksek başarı oranları vermemektedir. Bu yüzden mikroarray verilerini sınıflandırmada yüksek başarı oranları elde etmek için yapay zekâ tabanlı yöntemlerin de kullanılması yapılan çalışmalarda görülmektedir. Bu çalışmada, bu istatistiksel yöntemlere ek olarak yapay zekâ tabanlı ANFIS gibi bir yöntemi kullanarak daha yüksek başarı oranları elde etmek amaçlanmıştır. İstatistiksel sınıflandırma yöntemleri olarak K-En Yakın Komşuluk, Naive Bayes ve Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. Burada Göğüs ve Merkezi Sinir Sistemi kanseri olmak üzere iki farklı kanser veri seti üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Sonuçlardan elde edilen bilgilere göre, genel olarak yapay zekâ tabanlı ANFIS tekniğinin, istatistiksel yöntemlere göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.en_US
dc.identifier.citationMumbuçoğlu, M. Ş. (2019). Classification of microarray gene expression cancer data by using artificial intelligence methods. Hasan Kalyoncu Üniversitesi. 1-127en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11782/1960
dc.identifier.yoktezid568154en_US
dc.language.isoen
dc.publisherHasan Kalyoncu Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectMikrodizi gen ifadelerien_US
dc.subjectVeri madenciliğien_US
dc.subjectÖznitelik seçimien_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.subjectANFISen_US
dc.titleClassification of microarray gene expression cancer data by using artificial intelligence methods
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
Classification Of Microarray Gene Expression Cancer Data By Using Artificial İntelligence Methods.pdf
Boyut:
3.02 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Yayıncı Sürümü - Tez

Lisans paketi

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:

Koleksiyon