16S rRNA  taksonomik sınıflandırmasında yapay sinir ağlarına dayalı taksonomik metrik öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi
The development of ann based taxonomic metric learning for 16s rRNA  taxonomic classification
Yazar: SAMED SAKA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoinformatik Sistemler Biyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyoteknoloji = Biotechnology
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Gastrointestinal mikrobiyom = Gastrointestinal microbiome ; Mikrobiyota = Microbiota ; RNA = RNA ; Taksonomi = Taxonomy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Öğrenme = Learning

Özet:
Yeni nesil sekanslama yöntemlerinin maliyetlerinin azalması ve kullanımının yaygınlaşması ile mikrobiyota çalışmaları hız kazanmıştır. Hastalık ve sağlık durumlarının, mikrobiyota ile ilişkilendirildiği çalışmalarda, ortamın mikrobiyal çeşitliliğinin profillenmesi amacıyla 16S rRNA geni kullanılmaktadır. Bütün bakterilerde evrimsel olarak korunmuş olarak bulunan 16S rRNA geni ile taksonomik atama yapılabilmektedir.

Bu tez çalışmasında, 16S rRNA veri sınıflandıma problemi için derin öğrenme ve derin meta-öğrenme yöntemlerini içeren algoritmalar kullanılmıştır. Literatürde kullanılan yöntemlerin, sınıflandırma yaparken kullandıkları referans veri tabanlarında bulunmayan örneklerin taksonomik seviyeleri doğru modelleme konusunda performanslarının düştükleri gözlemlenmiştir. Sınıflandırma yapılırken sekans benzerliği ve taksonomik sevilerin daha başarılı sınıflandırılması amacı ile çeşitli veri madenciliği yöntemleri kullanılmış ve derin yapay öğrenme metotları ile sınıflandırma yapılmıştır.

Sonuç olarak, derin öğrenme yöntemleri ile literatürdeki yöntemlere göre, taksonomik ayrım yapılmadan ve yapılarak test edilen veri setlerinde daha başarılı sonuçlara ulaşılmıştır. Eğitim için kullanılan veri setinin daha başarılı şekilde modellendiği gözlenmiş, derin yapay öğrenme metotlarının biyolojik veri analizlerinde başarılı şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir. 16S rRNA geni ile yapılan mikrobiyom çalışmalarında kullanılabilecek yeni ve başarılı bir yöntem önerilmiştir.

Abstract:
Microbiota studies have increased with the spread of next generation sequencing technologies and reduction of their costs. 16S rRNA gene is used to profile the microbial diversity of the environment in studies where disease and health conditions are associated with microbiota. Taxonomic assignment can be made with the 16S rRNA gene, which is evolutionarily preserved in all bacteria.

In this master thesis, algorithms including deep learning and deep meta-learning methods are used for 16S rRNA data classification problem. It has been observed that the performance of the methods used in the literature decreased in terms of accurate modeling of taxonomic levels of the samples which are not in the reference databases used in classification. Various data mining methods were used in order to classify taxonomy and sequence similarity. Deep learning methods were used for classification.

As a result, more successful results were obtained in the data sets tested with deep learning methods compared to the methods in the literature. It was observed that the data set used for training was modeled more successfully and it was shown that deep learning methods could be used successfully in biological data analysis. And a new and successful method for microbiome studies with 16S rRNA gene, has been proposed with this study