Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/678
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTan, Mehmet-
dc.contributor.authorKılıç, Cumhur-
dc.date.accessioned2019-03-12T13:54:39Z
dc.date.available2019-03-12T13:54:39Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.citationKılıç, C.(2012).Protein etkileşimlerinin tahmininde pozitif etiketlenmemiş öğrenme.Ankara:TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü.[Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi]
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11851/678-
dc.description.abstractBir veri kümesindeki örneklerin belli bir özelliğe sahip olup olmayışlarına göre etiketlendirilmeleri işlemine ikili sınıflandırma adı verilir. Bir ikili sınıflandırıcı eğitebilmek için, genel yaklaşımda, hem pozitif hem de negatif örnekler içeren bir eğitim verisine ihtiyaç duyulur. Ancak bazı çalışma alanlarında negatif örneklerin elde edilmesi zor, hatta imkansız olabilir. Bu durumlarda veri kümesi sadece pozitif örnekler ve üye oldukları sınıfların belirlenmesi hedeflenen etiketlenmemiş örneklerden oluşur. Bu tür problemlere bir örnek protein-protein etkileşim ağlarının tahminidir. Bir canlı vücudunda hayati işlemlerin devamlılığı proteinlerin çalışmasına bağlıdır ve proteinler bu işlemler sırasında birbirleriyle etkileşime girerler. Hangi proteinlerin birbirleriyle etkileştiğinin bilinmesi tıbbi açıdan önemli bir bilgidir. Proteinlerin etkileştiği laboratuar deneyleri ile tespit edilebilirken, aksi durum kesin bir şekilde belirlenemez. Deneyler sırasında bir protein çiftinin etkileştiğine şahit olunmaması, bu çiftin başka bir zaman ve durumda etkileşmeyeceğinin kanıtı olamaz. Bu çalışmamızda negatif eğitim verisinin mevcut olmadığı bu durumlarda kullanılabilinecek olan algoritmaları özetledik ve bu algoritmaların bir kısmını protein-protein etkileşimlerinin tahmininde kullanarak test edip karşılaştırdık. Böylece protein-protein etkileşim ağlarının tahmininde kullanılabilecek veya bu işlem için ümit vadeden algoritmaları belirledik.en_US
dc.description.abstractBinary classification is the process of labeling the members of a given data set on the basis of whether they have some property or not. To train a binary classifier, normally one needs two sets of examples from each group, usually named as positive and negative examples. However, in some domains, negative examples are either hard to obtain or even not available at all. In these problems, data consist of positive and unlabeled examples. An example to this kind of problems is derivation of protein-protein networks. Biological processes in a living organism depend on proteins and mostly interactions of proteins. It is important to determine which proteins interact to understand how an organism survives. While it is possible to derive by experiments that two proteins interact with each other, it is much harder to conclude that they do not. Even if we do not observe the interaction of two proteins during an experiment, they may interact in a different time or condition. In this thesis we first present a survey of algorithms which can handle such problems, and then provide a comparison of some of these algorithms on the protein-protein interaction derivation problem by using the available (positive) interaction information. Thus we identify which algorithms can be used or have potential to be used for deriving protein-protein interaction networks.en_US
dc.language.isotren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBiyoinformatiktr
dc.subjectData miningtr
dc.titleProtein Etkileşimlerinin Tahmininde Pozitif Etiketlenmemiş Öğrenmeen_US
dc.title.alternativePositive Unlabeled Learning for Deriving Protein Interaction Networksen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dcterms.rightsYazarına aittir / Belongs to author
dc.departmentInstitutes, Graduate School of Engineering and Scienceen_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
item.openairetypeMaster Thesis-
item.languageiso639-1tr-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Computer Engineering Master Theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
316534.pdfCumhur Kılıç_tez391.28 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

56
checked on Dec 23, 2024

Download(s)

16
checked on Dec 23, 2024

Google ScholarTM

Check





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