Show simple item record

dc.contributor.advisorAbul, Osman
dc.contributor.authorSöylev, Arda
dc.date.accessioned2021-05-08T11:22:14Z
dc.date.available2021-05-08T11:22:14Z
dc.date.submitted2013
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/683376
dc.description.abstractCanlının 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 probleminçözümü 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' nunzayıflıkları 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` tekniğigeliştirilmiştir. Bu teknik, QNET' le yapılan tam hizalamanın %89,76 etkinliğine %51,14 daha kısa sürede ulaşmıştır .Anahtar Kelimeler: Biyolojik ağ hizalama, biyolojik veritabanı hizalama, çizge hizalama, referans tabanlı indeksleme, QNET, Hadoop, ESBiD, en yüksek derecelidüğüm
dc.description.abstractIt 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.Keywords: Biological network alignment, biological database alignment, graph alignment, reference based indexing, QNET, Hadoop, ESBiD, highest degree nodeen_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectBiyolojitr_TR
dc.subjectBiologyen_US
dc.titleBiyolojik veritabanlarında etkin benzerlik hesaplama
dc.title.alternativeEffective similarity calculation in biological databases
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.subject.ytmGraphics
dc.subject.ytmBioinformatics
dc.subject.ytmParallel computing
dc.identifier.yokid10013034
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityTOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid346549
dc.description.pages72
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess