Show simple item record

dc.contributor.advisorDağ, Tamer
dc.contributor.authorKulan, Handan
dc.date.accessioned2020-12-06T09:46:21Z
dc.date.available2020-12-06T09:46:21Z
dc.date.submitted2020
dc.date.issued2020-12-01
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/96476
dc.description.abstractDS protein profilleri laboratuvarda biyokimyasal teknikler uygulayarak gözlemlenmektedir. Fakat, elde edilen protein listesi uzundur ve listedeki her protein DS ile alakalı değildir. Bu yüzden, DS analizi ve tedavisinde, protein ifade miktarları istatiksel metodlar ve makine öğrenmesi teknikleri uygulayarak analiz edilmektedir. Bu tezde, önceki çalışmalara kıyasla, farklı öndeğerlendirme adımları, özellik seçimi ve sınıflandırma teknikleri, farklı veri setleri için protein altkümeleri belirlenmesi için uygulanmıştır. Bu protein altkümeleri fareleri daha doğru şekilde ayrıştırır. Spesifik DS özelliklerinin kritik yolaklara etki eden bu altkümelerdeki proteinler tek tek analiz edildiğinde, seçilmiş proteinlerin öğrenme ve hafıza, sinyal yolakları, Alzheimer hastalığı, bağışıklık sistemi ve hücre ölümü gibi önemli süreçlerde rol aldığı gözlemlenmiştir. Bu tezde seçilen protein alt kümelerinden DS un farklı semptomlarını anlamak için yararlanılabilinir ve DS tedavisinde etkili ilaçlar geliştirmek için kullanılabilinir.
dc.description.abstractThe protein profiles of people with DS are observed by applying biochemical tech niques in laboratory. However, the list of analyzed proteins is long and not all proteins in list are not related to DS. Thus, for the analysis and the treatment of DS, protein expression levels have been analyzed by applying statistical procedures and machine learning techniques. In this thesis, compared to previous works, different preprocessing steps, feature selection and classification techniques are applied to define the subsets of proteins for datasets. These subsets differentiate mice more accurately. When these subsets which affect the critical pathways of specific DS aspects are analyzed, it is monitored that selected proteins have vital roles in the processes, such as apoptosis, learning and memory, signaling pathways, immune sys tem and Alzheimers disease (AD). The subsets of proteins selected in this thesis canbe applied to interpret the causes of different symptoms in DS and can be utilized to foster effective drugs for the cure of DS.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectGenetiktr_TR
dc.subjectGeneticsen_US
dc.subjectMühendislik Bilimleritr_TR
dc.subjectEngineering Sciencesen_US
dc.titleIdentification of critical proteins associated with learning process for Down syndrome
dc.title.alternativeDown sendromunda öğrenme sureci ile ilişkili kritik proteinlerin belirlenmesi
dc.typedoctoralThesis
dc.date.updated2020-12-01
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10335798
dc.publisher.instituteLisansüstü Eğitim Enstitüsü
dc.publisher.universityKADİR HAS ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid648184
dc.description.pages140
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