Makine öğrenmesi yöntemleri ile kovid-19 transkriptomik biyobelirteçlerin belirlenmesi
Determination of kovid-19 transcriptomic biomarkers using machine learning methods
Yazar: HATİCE YILDIZ
Danışman: PROF. DR. MURAT GÖK
Yalova Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification ; Öznitelik seçimi = Attribute selection

Özet:
Aralık 2019'da Çin'de ortaya çıkan, SARS-CoV-2 virüsünün neden olduğu salgın, dünya çapında kritik bir tehdit olmaya devam etmektedir. SARS-CoV-2 virüsü, insanlarda ölümcül bir hastalık olan kovid-19'a neden olmaktadır. Diğer viral göğüs hastalıklarında görülen semptomlar Kovid-19 hastalığını taşıyan kişilerde de görülebilmektedir. Kovid-19 için iki önemli konu ele alınabilir. Bunlar sırasıyla şunlardır; Birincisi hastada herhangi bir semptom olmayabilir fakat yine de diğer insanlara virüs bulaştırabilir, ikincisi de Kovid-19'lu hastalar diğer solunum yolu enfeksiyonları ile aynı semptomları gösterebilir. Bu sebeple Kovid-19'un teşhisi için geniş çaplı tarama ve çalışmalara ihtiyaç vardır. Günümüzde, kovid-19'un tanısı ve tedavisi için bilim insanları yoğun bir şekilde çalışmaktadır. Kovid-19'un tanısında, makine öğrenmesi yöntemleri ile yapılan çalışmalar önemli bir yere sahiptir. Bu konuda birçok çalışma yapılmıştır. Biz bu çalışmada, Kovid-19'un makine öğrenmesi yöntemleri ile tanısı için GEO veri tabanında elde ettiğimiz enfeksiyonlu ve sağlıklı hastalara ait kan ekspresyon verileri üzerinde Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Enyinileme Yöntemi, En İyi Öncelikli öznitelik seçimi yöntemleri ile öznitelik sayısını düşürdük ve sonrasında çeşitli sınıflandırma algoritmaları (Naif Bayes, Bayes Ağları, k-EYK, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, Doğrusal DVM, Radyal Tabanlı Fonksiyon DVM, Poliynomal DVM, Çok Katmanlı Algılayıcı ) ile hastalığı tahmin ettik.

Abstract:
The epidemic caused by the SARS-CoV-2 virus, which emerged in China in December 2019, remains a critical threat worldwide. The SARS-CoV-2 virus causes the deadly disease, covid-19, in humans. Symptoms seen in other viral chest diseases can also be seen in people with Kovid-19 disease. Two important issues can be addressed for Covid-19. These are as follows; First, the patient may not have any symptoms but can still infect other people, and secondly, patients with covid may show the same symptoms as other respiratory infections. For this reason, large-scale screening and studies are needed for the diagnosis of Covid-19. Today, scientists work intensively for the diagnosis and treatment of covid-19. Studies with machine learning methods have an important place in the diagnosis of Kovid-19. Many studies have been done on this subject. In this study, we used Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization Method, Best Priority feature selection methods on blood express data of infected and healthy patients that we obtained in Gene Expression Omnibus (GEO) database for the diagnosis of Kovid-19 with machine learning methods. We reduced the number of cases and then predicted the disease with various classification algorithms (Naive Bayes, Bayesian Networks, k-NN, Random Forest, Logistic Regression, Linear SVM, Radial Based Function SVM, Polynomial SVM, Multilayer Perceptron).