Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/914
Title: Biyolojik veritabanlarında etkin benzerlik hesaplama
Other Titles: Effective similarity calculation in biological databases
Authors: Abul, Osman
Söylev, Arda
Keywords: Biyoinformatik
Bionformatic
Grafikler
Graphics
Paralel hesaplama
Parallel computing
Issue Date: 2013
Publisher: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Source: Söylev, A.(2013).Biyolojik veritabanlarında etkin benzerlik hesaplama.Ankara:TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü.[Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi]
Abstract: It is possible to explain the events occurring inside the cell, the smallest unit in living things, by observing biological networks. Similarity-based analysis is one of the techniques for biological network analysis. In this context, a database consisting of biological networks is aligned with a query network, and the networks having a similarity score higher and lower than a predefined cut-off value are separated. The exact similarity score of two networks needs to be known in the solution of this problem. Unfortunately, because of the NP-complete sub-graph isomorphism problem, this is computationally too expensive. Several methods are proposed in the literature to solve the graph alignment problem. QNET, which is one of these methods, is coded in Java using Hadoop framework in the scope of this thesis. For query networks with 7 nodes, Hadoop implementation with 10 machine cluster (18 cores) achieved 11,42 speedup. A new method called ESBiD, taking the "reference based indexing method" approach has been developed. Particularly, ESBiD focused on the weaknesses of RINQ, another reference based indexing method. To this end, by using heuristics, the number of networks in the twilight zone has been reduced by 29,85% with 93,22% accuracy, the reference network selection strategy has been changed and a new technique called "highest degree node" has been proposed in order to align the networks in the twilight zone faster. This technique reached 89,74% effectiveness in 51,14% runtime with respect to the QNET's exact alignment method.
Canlının temel özelliklerini taşıyan en küçük birim olan hücrenin içerisinde meydana gelen olayların açıklanması biyolojik ağlarının incelenmesiyle mümkün olur. Bu inceleme için kullanılan tekniklerden biri benzerlik tabanlı analizdir. Bu kapsamda, bir sorgu ağıyla biyolojik ağlardan oluşan bir biyolojik veritabanı karşılaştırılmakta, sorgu ağıyla benzerliği belli bir eşik değerinin üzerinde ve aşağısında olan ağlar ayrışmaktadır. Bu problemin çözümü, iki ağın benzerliğinin bulunmasını gerektirir. Literatürde NP-tam olarak geçen alt çizge eşleniği problemi sebebiyle problemin çözümü hesaplamsal olarak çok maliyetlidir. Çözüm için literatürde çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden biri olan QNET yöntemi, bu tez çalışması kapsamında Java diliyle ve Hadoop çatısında kodlanmıştır. 7 düğümlü sorgu ağları için Hadoop gerçekleştirimi 10 makinalı (18 çekirdekli) bir öbekte 11,42 hızlanma sağlamıştır. Ayrıca literatürde yer alan "referans tabanlı indeksleme yöntemi" incelenerek ESBiD yöntemi geliştirilmiş, bir referans tabanlı indeksleme yöntemi olan RINQ' nun zayıflıkları üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu kapsamda sezgisel yöntemler kullanılarak belirsizlik setindeki ağ sayısı %29,85 oranında, %93,22 doğruluk payıyla azaltılmış, referans ağların seçim yöntemi değiştirilmiş ve belirsizlik setinde biriken ağların daha hızlı hizalanması için "en yüksek dereceli düğüm" tekniği geliştirilmiştir. Bu teknik, QNET' le yapılan tam hizalamanın %89,76 etkinliğine %51,14 daha kısa sürede ulaşmıştır .
URI: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
https://hdl.handle.net/20.500.11851/914
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Computer Engineering Master Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
346549.pdfArda Söylev_tez7.73 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

14
checked on Dec 26, 2022

Download(s)

6
checked on Dec 26, 2022

Google ScholarTM

Check


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