Yapay sinir ağları kullanarak deniz levreklerinde (Dicentrarchus labrax) hastalığa neden olan patojen bakterilerin tanımlanmadan ayrıştırılması tekniğinin geliştirilmesi
Developing a differentiation technique for the pathogenic bacteria causing disease in sea bass (Dicentrarchus labrax) by using artificial neural networks
Yazar: ECREN UZUN YAYLACI
Danışman: PROF. DR. HAMDİ ÖĞÜT
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Balıkçılık Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Balıkçılık Teknolojisi = Fisheries Technology ; Biyoloji = Biology ; Deniz Bilimleri = Marine Science
Dizin: Ayrıştırma = Decomposition ; Vibrio anguillarum = Vibrio anguillarum ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Karadeniz'de levreğin (Dicentrarchus labrax) yetiştirme evresi içinde olacak şekilde Haziran-Eylül arası aylık olarak Perşembe İşletmesi'nden 46 balığın böbrek, dalak, karaciğer ve derisinden, bunun yanında kafes suyundan bakteriyel izolasyon yapılmıştır. Toplamda izole edilen 1229 bakteriden rastgele seçilen 508 tanesinin antibiyogram profilleri çıkarılmış ve 397 tanesinin 16s rDNA dizi analizi ile türleri belirlenmiştir. İzole edilen 51 farklı bakteri türünden bölgemizde sıkça, balık patojeni olarak Aeromonas veronii (% 54,7), Vibrio anguillarum (% 6,03) ve Photobacterium damselae subsp. damselae (% 0,75) elde edilmiştir. Çalışmada fenotipik olarak birbirine yakın olan bu üç bakteri türünü ayırt etmek için antibiyotik yanıtlarının kullanım potansiyeli değerlendirilmiştir. Çeşitli antibiyotiklere verilen bakteriyel yanıtlara dayanarak Yapay Sinir Ağları aracılığıyla patojenik bakteriyel türlerin ayrıştırılması için bir yöntem geliştirilmiştir. Her üç bakteri türünü de doğru ayrıştırabilen %100'lük performansa sahip ağlar elde edilmiş ve kullanılabilir bir bilgisayar programı formatına dönüştürülmüştür. Bu çalışmada gerçekleştirilen Yapay Sinir Ağı sınıflandırması, araştırmacılara enfekte balıklarda patojenik bakteri çeşitliliği ve farklılaşması hakkında fikir edinme ve böylece hastalık epizootiği vakalarında daha iyi yönetim stratejileri geliştirmelerine yardımcı olma fırsatı sunabilecektir.

Abstract:
In the Black Sea, bacterial sampling of kidney, spleen, liver, skin and cage water of 46 sea bass (Dicentrarchus labrax) carried out monthly, from June and September, from Perşembe grow-out farm. Randomly selected 508 of 1229 bacteria were characterized by antibiogram profiles. 397 bacteria were identified by the help of 16s rDNA sequence analysis. Of the isolated 51 bacteria species, the most frequently isolated bacteria that are pathogenic to fish were Aeromonas veronii (% 54,7), Vibrio anguillarum (% 6,03) and Photobacterium damselae subsp. damselae (% 0,75). In this study, we assessed the potential for using antibiotic response data in differentiating three species of this bacteria which are phenotypically close to one another. Based on bacterial respective responses to various antibiotics, a method has been developed for differentiating pathogenic bacterial species through Artificial Neural Networks. In this study, species of all three bacteria were differentiated correctly by the modeled ANNs in the training with 100% confidence and converted into a usable computer program format. In brief, the artificial neural network classification demonstrated in this study may offer researchers the opportunity of gaining insight into pathogenic bacteria diversity and differentiation in infected fish, thus helping to develop better management strategies in cases of disease epizootics.