Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/9069
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorTan, Mehmet-
dc.contributor.authorÖzadali Sari, Keriman-
dc.date.accessioned2022-11-30T19:27:15Z-
dc.date.available2022-11-30T19:27:15Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/621817-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11851/9069-
dc.description.abstractİlaç tasarımı ciddi miktarda masraf ve zaman gerektiren karmaşık bir süreçtir. Tasarlanan yeni ilacın yan etkilerini anlamak ve etki mekanizmalarını ortaya çıkarmak ilaç tasarımının en önemli problemlerinden biridir. Son zamanlarda büyük ivme kazanan yapay öğrenme çalışmaları bu problem için de çözümü kolaylaştıran bir etkiye sahip olabilir. Bu alanda araştırmacıların kullanımına sunulan veri kümelerinin de artmasıyla, yapay zeka destekli ilaç tasarımı araştırmaları dikkate değer ölçüde artmıştır. Bu proje de, yakın zamanda bilim insanlarının kullanımına sunulan LINCS (Library of Integrated Network-Based Cellular Signatures) veri tabanında yer alan, kimyasalların gen ifadesine etkisini içeren bir veri kümesinin yapay öğrenme yöntemleri ile modellenmesine dayanmaktadır. Proje iki bölümden oluşmakta, ilk bölümde, bileşikleri girdi olarak alan yapay öğrenme modelleri kullanarak, bileşiklerin yol açtığı anlamlı gen ifadesi değişikliklerini tahmin etmek amaçlanmaktadır. Farklı bileşik gösterimleri ve yapay öğrenme modelleri kullanılarak bunun belli bir seviyenin üzerinde başarılabileceği gösterilmiştir. Çoklu iş öğrenmenin yapay sinir ağları özelinde doğru şekilde kullanımının performansı iyileştirdiği gözlenmiştir. Projenin ikinci bölümünde ise, eğitilen modeller kullanılarak verilen bir gen ifadesi değişikliği vektörüne yol açabilecek ilaçlar tasarlanması hedeflenmiştir. Farklı eniyileme yöntemleri kullanılarak verilen gen ifadesini çıktı olarak verebilecek kimyasallar tasarlanmış ve bunlar değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda kimyasalların gen ifadeleri üzerindeki etkisinin belli bir başarı oranı ile tahmin edilebildiği, veri miktarının artması ile tahmin başarısının daha da yükselebileceği sonucuna varılmıştır. Ayrıca bu tahmin modelleri kullanılarak, belli koşullar altında, gen ifadesi değişiklikleri üzerinden ilaç öncülleri tasarlanabileceği gösterilmiştir.en_US
dc.language.isotren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectFenen_US
dc.subjectMühendisliken_US
dc.subjectBilgisayar Bilimlerien_US
dc.subjectTeori ve Metotlaren_US
dc.subjectilaç tasarımıen_US
dc.subjectyapay sinir ağıen_US
dc.subjectbileşik parmak izien_US
dc.subjectgen ifadesien_US
dc.titleİlaç Kaynaklı Gen İfadesi Değişimlerinin Tahmini ve İlaç Tasarımında Kullanımıen_US
dc.typeArticleen_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.endpage62en_US
dc.institutionauthorTan, mehmet-
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.identifier.trdizinid621817en_US
dc.ozel2022v3_Editen_US
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextnone-
item.fulltextNo Fulltext-
item.openairetypeArticle-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1tr-
crisitem.author.dept02.3. Department of Computer Engineering-
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Department of Computer Engineering
TR Dizin İndeksli Yayınlar / TR Dizin Indexed Publications Collection
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

42
checked on Mar 25, 2024

Google ScholarTM

Check





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