İnsan mikrobiyomu ve hastalık ilişkisinin tahmininde makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning approaches to predict the human microbiome and disease associations
Yazar: METEHAN ÜNAL
Danışman: DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI ; DOÇ. DR. CEREN ÖZKUL KOÇAK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnsan mikrobiyomu, insan sağlığına tesir eden, hastalıkların oluşmasında veya önlenmesinde etkisinin olduğu bilinen, mikrobiyota adı verilen trilyonlarca mikroorganizma ve onların genetik materyallerini barındırır. Buradan alınan genetik dizilim örnekleriyle oluşturulan veri setleri üzerinde yapılacak olan Makine Öğrenmesi analizleri, pek çok hastalığın erken teşhisine olanak sağlayacaktır. Bu amaç doğrultusunda bu çalışmada, insan bağırsak mikrobiyotasından alınmış ham dizilim örneklerini ile İnflamatuar Bağırsak Hastalığı ve onun alttürü Crohn Hastalığını tahmin etmek için, k-Nearest Neighbor, Light Gradient Boosting Machine, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine ve XGBoost gibi modern Makine Öğrenmesi tekniklerini kullanıldı. 
Halka açık veri bankalarından elde edilen veri seti ön işleme yapılarak ham dizilim verilerine dönüştürüldü. Bu genetik dizilimler bu tez çalışmasında geliştirilen yöntem ile önce k-mer tabanlı De Bruijn graflara daha sonra yapılandırılmış bir forma dönüştürüldü. Bu veri seti kullanılarak 3 analiz yapıldı. İlk analizde, sadece Crohn Hastalığına sahip bireyler hasta kabul edildi ve veri seti dengelenmemiş halde bırakıldı. İkinci analizde ise SMOTE algoritması ile ilk analizdeki veri seti dengeli hale getirildi. Son analizde ise İnflamatuar Bağırsak Hastalığı'nın tüm türlerine sahip örnekler hasta olarak kabul edildi ve veri seti buna göre dengelendi. 
Makine Öğrenmesi modellerinin performansları doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1 Skor ve AUC skoru olmak üzere toplam beş ayrı metrikle ölçüldü. Doğruluk skorları dikkate alındığında ilk analizde k-mer uzunluğu 5 için LGBM (%76,47), ikinci analizde k-mer uzunluğu 6 için RF (%79,52) ve son analizde k-mer uzunluğu 5 için SVM (%95,11) en yüksek performansı gösteren modeller oldu. En son kısımda gerçekleştirilen McNemar testi, yapılan analizlerin istatistiksel olarak anlamlı olduklarını gösterdi.

Abstract:
The human microbiome contains trillions of microorganisms and their genetic materials, called microbiota, that affect human health and are known to have an effect on the formation or prevention of diseases. Machine Learning analyzes to be performed on the data sets created with the genetic sequence samples taken here will enable the early diagnosis of many diseases. For this purpose, in this study, modern machine learning techniques including k-Nearest Neighbor, Light Gradient Boosting Machine, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine and XGBoost were used to predict Inflammatory Bowel Disease and its subtype Crohn's Disease with raw sequence samples taken from human gut microbiota.
The dataset obtained from public databases preprocessed and converted into raw sequence data. These genetic sequences were first converted into k-mer based De Bruijn graphs and then into a structured form with the method developed in this thesis. Three analyzes were performed using this data set. In the first analysis, only individuals with Crohn's Disease were considered patients and the data set was left unbalanced. In the second analysis, the data set in the first analysis was balanced with the SMOTE algorithm. In the final analysis, samples with all types of Inflammatory Bowel Disease were considered patients and the data set was balanced accordingly.
The performances of Machine Learning models were measured and compared with 5 separate metrics. Considering the accuracy scores, the highest performing models were LGBM (76.47%) for k-mer length 5 in the first analysis, RF (79.52%) for k-mer length 6 in the second analysis, and SVM (95.11%) for k-mer length 5 in the final analysis. The McNemar test performed in the last part showed that the analyzes were statistically significant.