Learning-based approaches in protein motif extraction

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ÇAĞLA ÇINAR

Danışman: ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Biyoenformatikte motif çıkarımı zor bir problemdir. Bunun nedeni biyolojik sekanslarda belirli bölgelerin yapısal ve işlevsel olarak tanımlanmasının ve tahminlenmesinin büyük önem taşımasından kaynaklanmaktadır. Motif çıkarımı için çeşitli istatiksel yöntemler ve makine öğrenimi tabanlı yaklaşımlar kullanılabilir. Sinirsel bulanık sistemler bulanık sistemlerin yapay sinir ağlarının öğrenme yeteneğine sahip olduğu karma yapılardır. Uyarlanabilir sinirsel bulanık çıkarım sistemleri (USBÇS), uyarlanabilir sinirsel ağlarda bulanık konseptlerin uygulandığı entegre sistemlerdir. Bu tez çalışmasında motif çıkarımında öğrenme-tabanlı yaklaşımlar incelenmiştir. Manganez ve Demir SüperOksit Dismutaz enzim ailesinden motif çıkarmak için bir yöntem geliştirilmiştir. Yöntemin aşamaları şöyledir; frekansı yüksek kısa örüntülerin özellik olarak seçilmesi, daha sonra seçilen özelliklerden motif adaylarının üretimi ve en son motif çıkarımıdır. Çıkarılan motife ait eğitim ve test veri seti toplam karesel hata kullanılarak oluşturulmuştur. Daha sonra, sınıflandırma performansı bir tür sinirsel-bulanık sistem çeşidi olan USBÇS ile test edilmiştir.