Protein etkileşim tahmini için pozitif etiketsiz öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi
Improving positive unlabeled learning algorithms for protein interaction prediction
Yazar: DORUK PANCAROĞLU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET TAN
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Protein etkileşim tahmini için ikili sınıflandırmada, mevcut iki adet proteinin negatif
(etkileşime girmeyen) olduğunu tespit edebilmek zor bir işlemdir. Bu zorluğun
sebeplerinden biri bu sınıflandırmayı yapmaya yardımcı olacak eğitim kümesi için
hiçbir zaman etkileşmeyen örnekleri temin etmenin güç olmasıdır. Ayrıca, bir protein
çiftinin etkileşmediği ispatlanmış olsa bile, protein etkileşim veri tabanlarında bu
negatif örneklere yer verilmez. Bu durum sebebiyle gerçek negatif örnek kullanmayan
öğrenme algoritmalarına bir ihtiyaç doğmuştur. Bu çalışmada, yüksek performansları
sebebiyle seçilen iki adet pozitif etiketsiz öğrenme algoritması, AGPS ve Roc-SVM
için geliştirmeler yapılması hedeflenmiştir. Bu algoritmalara iki adet geliştirme
yapılacaktır: algoritmaların sınıflandırma için kullandığı support vector Machines
(SVM) sınıflandırıcısı yerine Random Forest sınıflandırıcısını kullanmak (AGPS-RF
ve Roc-RF) ve iki algoritmayı birleştirerek sonuçlarını bir oylama sistemine sokmak
(Karma Algoritma). Bu geliştirmeler yapıldıktan sonra algoritmalar önceki halleri ile
ve yaygın olarak kullanılan iki adet sınıflandırma algoritması (CLR ve ARACNE) ile
karşılaştırılarak performansları incelenmiştir. Yapılan karşılaştırmalarda, AGPS-RF,
Roc-RF ve Karma Algoritma, SVM kullanan seleflerine göre daha iyi performans
vermiştir. CLR ve ARACNE ile yapılan karşılaştırmalarda ise Roc-RF ve Karma
Algoritma'nın daha performanslı olduğu görülmüştür.

Abstract:
In binary classification for protein interaction prediction, labeling two proteins as
negative (not interacting) is a hard task. This problem is caused by the difficulty of
obtaining two training samples that would never interact. Furthermore, the protein
interaction databases do not include negative samples, even if the samples have been
shown to be non-interacting. The aforementioned difficulty in obtaining true negative
samples created a need for learning algorithms that does not use negative samples.
This study aims to improve upon two well-performing positive unlabeled learning
algorithms, AGPS and Roc-SVM for protein interaction prediction. Two extensions to
these algorithms is proposed; the first one is to use Random Forests as the classifier
instead of support vector Machines (AGPS-RF and Roc-RF) and the second is to
combine the results of AGPS and Roc-SVM using a voting system (Hybrid
Algorithm). After these two approaches are implemented, the results were compared
to the original algorithms as well as two well-known learning algorithms, ARACNE
and CLR. In the tests and comparisons, both Random Forest algorithms and the
Hybrid algorithm performed well against the original SVM-classified ones. The
improved Roc-RF and Hybrid Algorithms also performed well against ARACNE and
CLR.