Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13091/2532
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorArslan, Ahmeten_US
dc.contributor.authorDelibaş, Emreen_US
dc.date.accessioned2022-07-05T21:02:59Z-
dc.date.available2022-07-05T21:02:59Z-
dc.date.issued2020en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.13091/2532-
dc.description.abstractTeknolojinin hızlı gelişiminin bir sonucu olarak ortaya çıkan büyük boyutlardaki biyolojik verinin işlenmesinde geleneksel biyolojik ve istatistik metotlarının yetersiz kalması, konuyu bilgisayar biliminin çalışma alanları arasında odak noktalarından biri haline getirmiştir. Benzerlik, hesaplamalı biyoloji ve biyoinformatikte DNA dizi analizinin anahtar süreçlerinden biridir. Evrimsel ilişkileri, gen fonksiyon analizini, protein yapı tahminini ve dizi eşleşmelerini araştıran neredeyse tüm araştırmalarda, benzerlik hesaplamaları yapmak gerekmektedir. Yüksek hesaplama maliyetiyle sonuçlanan hizalamaya dayalı dizi karşılaştırma yöntemlerine bir alternatif olarak, diziyi farklı bir uzayda sayısallaştırarak, tanımlanan yeni matematiksel tanımlayıcılarla benzerliği hesaplayan hizalamasız yöntemler ortaya çıkmıştır. Bu tez çalışmasında hizalamasız DNA dizi benzerlik analizinde yeni yaklaşımlar önerilmiştir. Önerilen metotlarla DNA dizileri arasındaki benzerliklerin tespitinde kullanılmak üzere özellik çıkarım süreçleri tasarlanmıştır. Uzunluktan bağımsız olarak çalışan metotların farklı uzunluktaki DNA dizileri üzerindeki etkisini test etmek üzere, literatürde kullanılmış üç farklı veri seti ele alınmıştır. Elde edilen özellik vektörlerinin benzerlik metrikleri ile ilişkileri tanımlanmış ve referans olarak kullanılan filogenetik ağaçlarla karşılaştırılmıştır. Testler neticesinde önerilen metotların elde ettiği sonuçların başarılı ve kabul edilebilir oldukları görülmüştür.en_US
dc.description.abstractThe fact that traditional biological and statistical methods are insufficient in the processing of large-scale biological data, which has emerged as a result of the rapid development of technology, has made the subject one of the focal points of the field of computer science. Similarity is one of the key processes of DNA sequence analysis in computational biology and bioinformatics. In nearly all research that explores evolutionary relationships, gene function analysis, protein structure prediction, and sequence retrieving, it is necessary to perform similarity calculations. As an alternative to alignment-based sequence comparison methods that have high computational costs, alignment-free methods have emerged that by digitizing the sequence in a different space, calculate the similarity with the new mathematical identifiers utilized. In this thesis, novel approaches are proposed in alignment-free DNA sequence similarity analysis. With the proposed methods, feature extraction processes are designed to be used to determine similarities between DNA sequences. Three different datasets used in the literature are discussed to test the effect of methods analysing independently of length on different sequences of DNA. The relations of the feature vectors obtained with similarity metrics are defined and compared with phylogenetic trees used as reference. As a result of the tests, it is seen that the results obtained by the proposed methods are successful and acceptable.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherKonya Teknik Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectDizi analizi-DNAen_US
dc.subjectSequence analysis-DNAen_US
dc.titleDNA dizi analizinde hizalamasız karşılaştırma için yeni yaklaşımlaren_US
dc.title.alternativeNovel approaches to alignment-free comparison in DNAen_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US
dc.contributor.affiliationEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.startpage1en_US
dc.description.endpage114en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.institutionauthorDelibaş, Emreen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
item.openairetypeDoctoral Thesis-
item.languageiso639-1tr-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
724891.pdfTam Metin / Full Text7 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

296
checked on Mar 25, 2024

Download(s)

58
checked on Mar 25, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.