Genomik veri tabanlarında metin tabanlı deney geri getirimi
Text-based experiment retrieval in genomic databases
Yazar: SELEN BAŞAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU DEDE ŞENER
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Genomik veriden biyolojiksel bilginin çıkarımı biyoinformatik alanında oldukça önemlidir. 
Genomik veri deneysel ölçümler, sekans verileri, network olmak üzere farklı veri 
formatlarında saklanmaktadır. Bu veri yapılarının GEO (Gene Expression Omnibus),
ArrayExpress ve GenBank gibi veri tabanlarında hızla artan miktarları ile birlikte doğru ve 
ilgili veriye ulaşmak önemli bir konu haline gelmiştir. Çalışmada veri tabanlarının deney 
benzerliklerini bulma yetersizliğinin giderilmesi amacı ile genomik veri tabanlarından ilgili 
deneylerin geri getirimi için metin tabanlı bir geri getirim alt yapısı geliştirilmesi 
hedeflenmiştir. Geliştirilen alt yapıda sözcük tabanlı (lexical) ve anlam (semantic) tabanlı
benzerlik bulma yöntemleri kullanılıp, yöntem performansları kıyaslanmıştır. Sözcük tabanlı 
yöntem olarak Jaccard benzerlik metriği kullanılırken, anlam tabanlı benzerlik yöntemleri 
olarak Latent Semantic Analysis (LSA), Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) ve 
Latent Dirichlet Allocation (LDA) yöntemleri kullanılmıştır. Bildiğimiz kadarıyla, bu 
çalışma ilk kez anlamsal benzerlik yöntemlerini zaman serisi mikrodizi deneylerinin geri 
getiriminde kullanan çalışmadır. Sistem performansı, GEO veri tabanından alınan
Arabidopsis Thaliana bitkisine ait 120 farklı zaman serisi deneyinin açıklama metinleri ile 
test edilmiş ve elde edilen deneysel sonuçların biyolojiksel ve istatiksel anlamlılıkları 
doğrulanmıştır. Sonuçlara göre anlam tabanlı yöntemlerin ilgili deneyleri tespit etmede 
sözcük ve içerik-tabanlı geri getirim yöntemlerine göre daha başarılı olduğu
gözlemlenmiştir. Geliştirilen sistemin mevcut deney geri getirim alt yapılarına göre daha 
başarılı performans elde etmesi ile gelecek çalışmalara ışık tutması beklenmektedir. Aynı 
zamanda geliştirilen alt yapı farklı türdeki genomik verilerin benzerliklerini bulmak için 
kolaylıkla uyarlanabilecek bir sistemdir.

Abstract:
Extraction of biological information from genomic data is very important in the field of 
bioinformatics. Genomic data is stored in different data formats such as experimental 
measurements, sequence data and network. With the rapid growth of these data structures in 
databases such as GEO (Gene Expression Omnibus), ArrayExpress and GenBank, reaching 
accurate and relevant data has become an important issue. In thisstudy, it is aimed to develop 
a text-based experiment retrieval framework for the retrieval of relevant experiments from 
genomic databases. In the proposed framework, Jaccard similarity metric was used as a 
lexical similarity method, Latent Semantic Analysis (LSA), Probabilistic Latent Semantic 
Analysis (PLSA) and Latent Dirichlet Allocation (LDA) methods were used as semantic
similarity methods. To the best of our knowledge, this is the first study to use semantic 
similarity methods in the retrieval of time-series microarray experiments. The system 
performance was tested with the textual information of 120 different time series experiments 
of Arabidopsis Thaliana plant obtained from the GEO database. With the biological and 
statistical significance tests, obtained results were verified. As a result, it was observed that 
semantic similarity approaches were more successful than text-based and content-based 
retrieval methods in identifying relevant experiments. It is expected that the developed 
system will shed light on future studies by achieving a successful performance in retrieving 
relevant experiments. Moreover, the framework can be easily adapted to different types of 
genomic data.