On clustering and classification methods in biosequence analysis

---

Tezin Türü: Doktora

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

Tezin Onay Tarihi: 2010

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ

Danışman: EFENDİ NASİBOĞLU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

İnsan genom çalışmaları çok fazla sayıda biyosekans verileri ortaya çıkarttığı için, bu verilerin işletim sürecinde maliyet ve zaman kaybını önleyen hesapsal teknikler geliştirilmektedir. Bu tezde, biyosekans analizinde ?protein, enzim sekansları- kümeleme ve sınıflama üzerine yeni yaklaşımlar çalışılmıştır.Sınıflandırma, bir uzman görüşü altında desen kümesine sınıf etiketleri atama ya da sınıflandırma yapmayı amaçlayan öğreticili bir öğrenme algoritmasıdır. Bu tezde, proteinlerin hücre içi yer tahmin etme problemi en uygun ağırlıklandırılmış bulanık k-NN (OWFKNN) kullanılarak çözülmüştür.Kümeleme, verilen elemanlar kümesini benzerlikleri temel alınarak kümelere ayırmayı amaçlayan denetimsiz öğrenme tekniğidir. Bu noktada, protein sekanslarının evrimsel ilişkilere sahip olmaları nedeniyle, bütün protein sekansları sekans benzerlikleri bakımından düzenlenebilmektedir. Filogenetik ağaç olarak adlandırılan grafiksel gösterim protein sekansları arasındaki ilişkiyi özetlemektedir. Filogenetik ağaç oluşturulması, bağlantı yöntemi olarak çok kriterli karar verme probleminde sıkça kullanılan Sıralı Ağırlıklı Ortalama (OWA) kullanılması önerilmiştir. OWA tabanlı hiyerarşik kümelemenin performansı ortalama karekök standart sapma (RMSSTD) ve R-kare (RS) küme geçerlilik indisleriyle incelenmiştir.