Yapay zeka tabanlı yöntemler kullanılarak mikroarray gen verilerinin sınıflandırılması
Classification of microarray gene data using artificial intelligence based methods
Yazar: MUSTAFA TURAN ARSLAN
Danışman: PROF. DR. ADEM KALINLI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Teknolojinin hızla ilerlemesiyle mikroarray çalışmalarına olan ilgi de günden güne artmaktadır. DNA mikroarray çalışmaları, moleküler biyoloji ve tıp alanlarında kullanılan çok kapsamlı bir teknolojidir. DNA mikroarray veri analizi; kanser gibi genlerle ilişkili hastalıkların belirlenmesinde önemli rol oynamaktadır. Hastalık türüne ilişkin ilgili genler belirlenerek, herhangi bir bireyin hasta ya da sağlıklı olduğu yüksek olasılıklarda hesaplanabilir. Bunun için mikroarray verilerinde yüksek performanslı sınıflama yöntemleri oldukça önemlidir.
DNA mikroarray teknolojisindeki hızlı gelişmeye bağlı olarak mikroarray'leri sınıflandırmak için birçok sınıflandırma metodu kullanılmaya başlanmıştır. Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, k-En Yakın Komşu, Karar Ağacı, Torbalama ve Rastgele Orman gibi istatistiksel yöntemler yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Fakat bu yöntemler, çok boyutlu problemler olan mikroarray verilerini sınıflandırmada bazen başarısız olabilmektedir. Bu yüzden mikroarray problemleri üzerinde başarılı sonuçlar verebilen yapay zekâ tabanlı yöntemler ile ilgili son yıllarda araştırmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada bizde istatistiksel yöntemlerin dışında yapay zekâ tabanlı yöntemler olan Tek Katmanlı Algılayıcılar, Çok Katmanlı Algılayıcılar, Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağları, Karınca Koloni Algoritması ve Bulanık k-NN yöntemleri kullanılmıştır.
Sınıflandırma yöntemlerinin doğrulukları 10-katlı çapraz doğrulama yöntemi ile test edildi. Sonuçlardan elde edilen bilgilere göre, genel olarak yapay zekâ tabanlı yöntemler, istatistiksel yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar vermiştir.

Anahtar Kelimeler: DNA mikroarray, Sınıflandırma, 10-katlı Çapraz Doğrulama, İstatistiksel Yöntemler, Yapay Zekâ tabanlı Yöntemler

Abstract:
The interest in working with the rapid advancement of microarray technology is increasing day by day. DNA microarray studies is a comprehensive technology used in molecular biology and medicine. DNA microarray data analysis, the identification of genes associated with diseases such as cancer, plays an important role. It can be calculated in high probability that any individual is ill or healthy by identifying disease-related genes. Therefore, high performance classification methods are very important for microarray datasets.
Depending on the rapid development of DNA microarray technology, many classification methods has been used to classify microarray data. SVM, Naive Bayes, k-NN, Decision Trees, Bagging, Random Forest method are used widely. However, these methods sometimes cannot be successful on microarray cancer datasets. Therefore, it has been studied on artificial intelligence-based methods which can be successful on microarray datasets in recent years. In this study, we have used Single Layer Perceptron, Multi-Layer Perceptron, Radial Basis Function Network, Ant Colony Optimization Algorithm and Fuzzy k-Nearest Neighbor approaches that artificial intelligence based classification methods excluding conventional methods.
In addition; we have tested accuracy of the classification method using 10-fold cross validation. Artificial Intelligence-based methods have given better results than the statistical methods.

Keywords: DNA microarray, Classification, 10-fold Cross Validation, Statistical Methods, Artificial Intelligence-based Methods