Analysis of genetic data via data mining methods and its applications

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2011

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SEZİN TUNABOYLU

Danışman: EFENDİ NASİBOĞLU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Özellikle ökaryotlarda gen yapılarının tahmin edilmesi biyoenformatiğin önemli konularından biridir. Gen yapılarının tahmin edilmesindeki en önemli konu kodlanan bölgelerdeki kesim bölgeleridir. Kesim bölgelerinin belirlenmesi de verilen DNA dizisindeki ekzonlar ve intronlar arasındaki bölgelerin doğru tanımlanmasına bağlıdır. Bu problem dizi elementlerinin `exon-intron' (EI), `intron-exon' (IE) or `None' (N) sınıfları olarak sınıflandırılması olarak tanımlanabilir.Bu tez çalışmasında, kesim bölgelerini belirlemek için geliştirilen yeni bir yöntem olan ve nükleotit baz frekanslarından oluşan spesifik pozisyonel skorlama matrisini kullanan Ağırlıklandırılmış Pozisyonel Skorlama Metodu (WPSSM) önerilmiştir. Ayrıca optimal ağırlıkların ve eşik değerinin belirlenmesinde genetik algoritma kullanılmıştır. Bu metod öğrenme, tanımlama ve geçerlilik aşamaları olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. Önerilen WPSS metodu literatürdeki pek çok metodun performansıyla karşılaştırıldığında etkili sonuçlar vermiştir. Hesaplamalar, `UCI Repository of machine learning databases' veri tabanından alınan DNA dizileri üzerinde gerçekleştirilmiştir.