Inferring phylogenetical tree by using hierarchical self organizing maps

Abstract

ÖZET HİYERARŞİK KENDİ KENDİNE ÖĞRENEN SİNİR AĞLARIYLA FİLOGENETİK AĞAÇ YAPISININ OLUŞTURULMASI Hayretdin Bahsi Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticileri: Yrd. Doç. Dr. Atilla Gürsoy, Yrd. Doç. Dr. Rengül Çetin Atalay Ocak, 2002 Biyoloji alanında fılogenetik ağaç yapılan, şu anda varolan türlerin ortak atalarının belirlenerek bu türlerin evrimsel geçmişinin açıklanması amacıyla oluşturulur. Özellikle moleküler biyoloji alanında, bu ağaç yapıları, proteinlerin veya DNA dizilerinin evrimsel ilişkilerini ortaya çıkarmak için kullanılır. Çoğu zaman, fılogenetik ağaç yapılarının oluşturulması zor ve karmaşık bir işlem gerektirmektedir. Örneğin, 30 DNA dizisine sahip bir girdi için 1036,dan fazla farklı ağaç yapısının arasından en iyisini seçmek gerekir. En iyi olan ağaç yapısının uygun bir zaman içinde belirlenebilmesi için literatürde bir çok hiyerarşik kümeleme teknikleri mevcuttur. Diğer yandan, kendi kendine öğrenen sinir ağları, girdi türleri hakkında her hangi bir bilgi sahibi olmadan çok boyutlu girdilerin iki boyutlu çıktı uzaylarına indirgenmesinde çok başarılı olmaktadır. Bu çalışmada, kendi kendine Öğrenen sinir ağları yöntemi ard arda kullanılarak ağaç yapıları oluşturulmaktadır. Bu amaçla, iki farklı algoritma tasarlanmıştır. Birincisi, ağacı kökten başlayıp yapraklara doğru giderek oluşturmaktadır. İkincisi ise ağacı oluşturmaya yapraklardan başlamakta ve köke doğru ilerlemektedir. Tasarlanan algoritmalar ağaç topolojisinin doğruluğu göz önüne alınarak test edilmiştir. Bu algoritmalar, çok kullanılan UPGMA ve Komşu birleştirme metotlarından çok daha iyi sonuç vermektedir. Ayrıca bu çalışma, ağaç kollarının uzunluklarını tahmin etme problemi için de bazı çözümler sunmaktadır. Anahtar Kelimeler: Fılogenetik Ağaç Yapısı, Kendi Kendine Öğrenen Sinir Ağları, Evrim, DNA

ABSTRACT INFERRING PHYLOGENETICAL TREE BY USING HIERARCHICAL SELF ORGANIZING MAPS Hayretdin Bahsi M.S in Computer Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Atilla Gürsoy Co-supervisor: Assist. Prof. Dr. Rengül Çetin Atalay January, 2002 In biology, inferring phylogenetical tree is an attempt to describe the evolutionary history of today's species with the aim of finding their common ancestors. Specifically in molecular biology, it is used in understanding the evolution relationships between proteins or DNA sequences. Inferring phylogenetical tree can be a very complicated task since even for the input data having thirty sequences, the best tree must be chosen among 1 036 possible trees. In order to find the best one in a reasonable time, various hierarchical clustering techniques exist in the literature. On the other side, it is known that Self Organizing Maps (SOM) are very successful in mapping higher dimensional inputs to two dimensional output spaces (maps) without having any priori information about input patterns. In this study, SOM are used iteratively for tree inference. Two different algorithms are proposed. First one is hierarchical top-down SOM method which constructs the tree from the root to the leaves. Second one uses a bottom-up approach that infers the tree from the leaves to the root. The efficiency of Hierarchical SOM is tested in terms of tree topology. Hierarchical SOM gives better results than the most popular phylogeny methods, UPGMA and Neighbor-joining. Also this study covers possible solutions for branch length estimation problem. Keywords: Phylogenetic Tree, Self Organizing Map, Kohonen Map, Evolution, DNA /^>