C3NET algorithm using Dynamic Bayesian Network

dc.contributor.advisorAltay, Gökmen
dc.contributor.authorTaha, Abdulghani Mohammed
dc.date.accessioned2024-09-06T11:29:02Z
dc.date.available2024-09-06T11:29:02Z
dc.date.issued2013-04
dc.description.abstractGenler arasındaki nedensel ilişkileri bulma biyoinformatik’te en önemli konulardan biridir. Birçok gen düzenleyici ağ çıkarım (GRNI) algoritmasları bu amaçla gelişitirilmiştir. Bu çalışmada, C3NET algoritma ve G1DBN algoritması kullanırılıyor. C3NET algoritmanın anlaşılmaktadır gen ağı yönsüzdür. G1DBN algoritmanın anlaşılmaktadır gen ağı yönlüdür ama büyük veriler’de uygulandığında çok yavaş çalışıyor, yönlendirilmiş gen ağları bulması için çok fazla zaman gerektirir. Yaklaşımımız anlaşılmaktadır gen ağı yapmak için C3NET ve Dinamik Bayes Ağı uygulayarak yön ve zaman gecikmesini çözüyor. Bizim yaklaşım iki adımdan oluşuyor, ilk adımda C3NET algoritması tarafından genlerin etkileşimi olasılığı azalır, İkinci aşamada genlerin her çift etkileşimi Dinamik Bayes ağ geçerlidir ve yönsüz ağı yönlü ağa çevirir.tr_TR
dc.description.abstractFinding causal interactions between genes is one of the most important topics in bioinformatics. Many gene regulatory network inference (GRNI) algorithm has been introduced for this aim. In this study, we use C3NET algorithm and G1DBN algorithm. C3NET algorithm’s inferred gene network is undirected. G1DBN algorithm’s inferred gene network is directed but it’s too slow when applied to large expression data, it takes too much time to infer directed gene networks. Our approach solves both direction and time by applying Dynamic Bayesian Network to the inferred gene network of C3NET to make the inferred gene network directed. So our approach composed of two steps, in the first step decreases the interaction probability of genes by C3NET algorithm, in the second step applies Dynamic Bayesian network to each pair interaction of genes and make the undirected edges to directed edges.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14719/1632
dc.language.isoentr_TR
dc.publisherBahçeşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectDynamic bayesian networktr_TR
dc.subjectNetworks inferencetr_TR
dc.subjectConditional independencetr_TR
dc.subjectTime series modelingtr_TR
dc.subjectDinamik bayes ağtr_TR
dc.subjectYönetmen Mercury Graphtr_TR
dc.subjectÇıkarım ağlarıtr_TR
dc.subjectKoşullu bağımsızlıktr_TR
dc.subjectZaman serisi modellemetr_TR
dc.subjectDirected Acyclic Graphtr_TR
dc.titleC3NET algorithm using Dynamic Bayesian Networktr_TR
dc.typeThesistr_TR

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
133921.pdf
Size:
1.51 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections