Epicometis (Tropinota) hirta poda (Coleoptera: Scarabaeidae) bireylerinin cinsiyetlerinin veri madenciliği algoritması ile ayrılması
Classifying the gender of Epicometis (Tropinota) hirta poda (Coleoptera: Scarabaeidae) individuals via data mining algorithm
Yazar: BEYZA NUR DOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. COŞKUN GÜÇLÜ ; DOÇ. DR. YASİN ALTAY
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarımsal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı / Enzim ve Mikrobiyal Biyoteknoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Genetik = Genetics

Özet:
Epicometis (Tropinota) hirta (Poda) meyve ağaçları, çilek, gül, buğdaygil gibi 
bitkilerin çiçeklerinde beslenir, erkek ve dişi organları yerler. Bazen körpe sürgün, yaprak, 
hatta meyveyle beslendikleri de olmaktadır. Uçma kapasiteleri yüksek olduğu için değişik 
bitkilere geçer ve zararlarını devam ettirirler. Bunun sonucu olarak zarar görmüş çiçekler 
meyve bağlayamazlar. Tarımsal açıdan önemli zararlı konumundadırlar. Bu çalışma, ağaç 
temelli veri madenciliği algoritmaları kullanılarak bazı taksonomik karakterler üzerinden 
T. hirta'nın böcek türlerinin cinsiyetlerinin belirlenmesi için yeni bir morfometrik 
karakterizasyon geliştirmeyi amaçlamıştır. Çalışmada, 516 dişi ve 504 erkek böcek
türlerine ait bazı morfometrik özellikleri bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Veri 
madenciliği algoritmalarının bağımlı değişkeni ise böceklerin türlerinin cinsiyetleri (erkek 
ve dişi) ikili yanıt değişkeni olarak tanımlanmıştır. Chi-Square Automatic Interaction 
Detector (CHAID), Exhaustive CHAID, Classification and Regression Tree (CART) ve 
Quick Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST) algoritmalarının cinsiyet ayrımındaki 
test set başarısı sırasıyla %96,20, %92,20, %%94,20 ve %93,20 iken, ROC eğrisi altında 
kalan alan ise sırasıyla 0,913, 0,922, 0,925 ve 0,931, Matthews korelasyon (Phi) katsayıları 
0,829, 0,844, 0,850 ve 0,864 ve Cohen's Kappa katsayıları (κ) 0,823, 0,843, 0,849 ve 0,863 
olduğu tespit edilmiştir. CHAID, Exhaustive CHAID, CART ve QUEST 
algoritmalarındaki ağaç yapısındaki ilk dallanma Filagellum Uzunluğu (FU) olup, kesim 
noktaları sırasıyla 0,830-0,950 mm, 0,830-0,910 mm, 0,875-0,915 mm ve 0,895-0,944 mm 
arasındaki olduğu saptanmıştır. Sonuç olarak, T. hirta böcek türleri cinsiyetlerinin
morfometrik ayrımlarının ele alınan tüm algoritmalar tarafından başarı ile yapılabileceği 
kanıtlanmıştır. Bu çalışma, T. hirta böcek türleri cinsiyetlerinin taksonomik karakterlere 
dayalı uygun istatistiksel algoritmalarla ayırt edilebileceğini ve cinsiyetlerin tespit etmek 
için taksonomi çalışmaları ile entegre edilebileceğini göstermiştir.

Abstract:
Tropinota (Epicometis) hirta (Poda) fruit trees, strawberries, roses, wheatgrass feed 
on the flowers of plants such as wheatgrass, eat male and female organs. Sometimes they 
feed on shoots, leaves or even fruit. Since their ability to fly is high, they migrate to 
different plants and continue their damage. As a result, damaged flowers cannot set fruit. 
They are important pests related to agriculture. This study aimed to develop a 
morphometric characterization method to determine the gender of the beetle species T.
hirta using tree-based data mining algorithms based on certain taxonomic characteristics. 
A total of 516 female and 504 male individuals were used in the study, and their 
morphometric features were used as independent variables. The dependent variable for the 
data mining algorithms was the gender of the individuals, defined as a binary response 
variable. The performance of the algorithms- Chi-Square Automatic Interaction Detector 
(CHAID), Exhaustive CHAID, Classification and Regression Tree (CART), and Quick 
Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST)- in differentiating the sexes was evaluated 
using several metrics such as the area under the ROC curve, Matthews correlation 
coefficient, and Cohen's Kappa coefficient. The results showed that all algorithms were 
able to successfully distinguish the sexes of the individuals with high accuracy. The first 
branching of the tree structure generated by the algorithms was based on the Filagellum 
Length (FU) of the individuals, with specific cut-off points identified for each algorithm. 
The findings of this study demonstrated the potential of using morphometric characteristics 
and tree-based data mining algorithms to determine the sexes of T. hirta individuals, and 
suggested that such methods can be integrated into taxonomic studies to improve the 
accuracy of species identification.