İkili kümeleme algoritmalarının görsel ve sayısal açıdan karşılaştırılması
Visual and numerical comparison of biclustering algorithms
Yazar: AHMET KOCATÜRK
Danışman: DOÇ. DR. BÜLENT ALTUNKAYNAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Gen açıklama verilerinde benzer ifade yapılarına göre gen gruplarını belirlemek oldukça
önemlidir. Bu veriler için yapılacak kümeleme analizlerinde son zamanlarda popüler olan
ikili kümeleme yöntemleri kullanılmaktadır. İkili kümeleme yöntemlerinde farklı gen
açıklama veri yapıları için çok sayıda algoritma önerilmiştir. Araştırmanın amacına göre
elde edilecek ikili kümelerin etkinliğini ölçmek için bu algoritmaların performanslarına
bakılması gerekir. Bu çalışmada en yaygın olarak kullanılan CC, Bimax, Plaid, Spectral,
Quest ve Xmotif algoritmalarının performansları görsel ve sayısal olarak karşılaştırılmıştır.
Bu algoritmaların görsel karşılaştırmasında ikili kümelerin ısı grafiklerine bakılmıştır.
Sayısal karşılaştırılmasında ise varyans ölçüsü (VAR), ortalama karesel artık skoru (MSR),
uygunluk indeksi (UI), ölçeklenen ortalama karesel artık skoru (SMSR), Chia ve Karuturi
ikili küme skoru (CKSB), ortalama korelasyon ölçüsü (ACV), alt matris korelasyon ölçüsü
(SCS), ortalama Spearman korelasyon değeri (ASR), Spearman ikili küme ölçüsü (SBM)
ve sanal hata (VE) ikili küme değerlendirme ölçüleri hesaplanmıştır. Değerlendirme
ölçüleri hesaplaması R fonksiyonları ile oluşturulmuş ve analizler bu kodlara uygulanarak
gerçekleşmiştir. Farklı veri yapılarında karşılaştırma yapmak için yapay ve gerçek veriler
kullanılmıştır. Yapay veri seti uygulamasında dört farklı senaryo ile ikili kümeler
oluşturulmuştur. Bunlar ikili kümeler arasında örtüşme ve aykırı değerlerin olup olmadığı
durumlardır. Gerçek veri seti uygulamasında ise maya verisi, lenf hücrelerinin gen
ifadesini içeren insan verisi ve protein-protein etkileşim skorlarını içeren fare verisi
kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda hangi algoritmanın hangi veri setinde daha
anlamlı ikili kümeler elde ettiği belirlenmiştir.

Abstract:
It is very important to identify gene groups according to similar expressions in gene
expression data. Biclustering methods, which are popular recently, are used in the
clustering analysis for this data. Numerous algorithms have been proposed for different
gene expression data structures in biclustering methods. The performance of these
algorithms needs to be examined in order to measure the effectiveness of the biclusters
obtained for the purpose of the study. In this study, the performances of the most
commonly used CC, Bimax, Plaid, Spectral, Quest and Xmotif algorithms are visually and
numerically compared. In the visual comparison of these algorithms, the heatmaps of
biclusters are looked at. In numerical comparison, variance measure (VAR), mean squared
residual score (MSR), fitness index (UI), scaled mean squared residual score (SMSR),
Chia and Karuturi bicluster score (CKSB), average correlation measure (SPS), Spearman
correlation coefficient (ASR), Spearman bicluster measure (SBM), and virtual error (VE)
bicluster evaluation measures were calculated. Calculation of evaluation measures was
made with R functions and analyzes were applied to these codes. Artificial and real data
are used to compare different data structures. In the application of artificial data set,
biclusters were formed with four different scenarios. These are cases where there is overlap
between the biclusters and whether there are outliers. In the real data set, yeast, human data
containing the gene expression of lymphoma cells and mouse data containing proteinprotein
interaction scores were used. As a result of the analysis, it was determined which
algorithm obtained more meaningful biclusters in which data set.