Konak-patojen protein etkileşiminin hesaplamalı yöntemler ile tahmini

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Türler arası patojen-konak protein etkileşimlerin bilinmesi enfeksiyonel hastalıkların teşhis ve tedavisi için geliştirilecek çözüm stratejileri açısından hayati öneme sahiptir. Etkileşim tespitinde kullanılan deneysel yöntemlerin maliyetli olması ve uzun zaman almasından dolayı proteinler arası etkileşimlerin modellendiği hesaplamalı yöntemlerin bu alanda önemli bir yeri vardır. Hesaplamalı yöntemler, tespit süresinin kısaltılması ve maliyetin düşürülmesine ek olarak deneysel yöntemlerle yanlış tespit edilen etkileşimlerin kontrolünde de kullanılmaktadır. Veri seyrekliği, veri yetersizliği ve doğrulanmış negatif veri setinin olmaması, patojen-konak protein etkileşim tahmini için kullanılan hesaplamalı yöntemlerin ortak problemidir. Bu çalışmada amaç patojen-konak etkileşim tahmin doğruluğunu arttırmak ve veri yetersizliğinden kaynaklanan olumsuzlukları gidermektir. Bu kapsamda genişletilmiş ağ modeli ve lokasyon tabanlı kodlama yöntemleri önerildi. Genişletilmiş ağ modeli türler arası yeterli etkileşim verisinin olmadığı patojen konak etkileşimleri ile patojen ve konak proteinlere ait tür içi etkileşimlerin entegre edilmesi tahmin doğruluğunu arttırır hipotezinden esinlenerek geliştirildi. Lokasyon tabanlı kodlama, proteinlerin amino asit diziliminin kodlandığı bir öznitelik çıkarım yöntemidir. Makine öğrenmesi algoritmalarında patojen konak etkileşim tahmininde başarımı etkileyen faktörlerden biri kullanılan özniteliklerdir. Biyolojik veri tabanlarında proteinlere ait en fazla veri amino asit dizilim bilgisidir. Sadece amino asit dizilimini baz alarak geliştirilen güçlü bir öznitelik çıkarım yöntemi, patojen konak etkileşim tahmin doğruluğunu arttıracaktır. Ayrıca amino asit dizilim bilgisinin kullanılması sayesinde bilinen tüm etkileşimler için öznitelik vektörlerinin daha kolay çıkarılması sağlanır. Tezde protein kodlama ve protein etkileşim tahmini üzerine çalışan araştırmacıların kullanılabileceği, ücretsiz erişilebilen, kullanıcı dostu bir ara yüze sahip web tabanlı PROSES (Protein Sequencebased encoding system) yazılımı geliştirildi. Yazılım özellikle programlama bilgisi olmayan kişiler için faydalıdır. PROSES şu anda Yalova Üniversitesi web sunucusunda yer alan http://proses.yalova.edu.tr adresinde kullanılmaktadır.Knowledge of the pathogen-host protein interactions in the inter species has a vital prospect for a solution strategy to be developed against diagnosis and treatment of infectious diseases. Modeling interactions between proteins has necessitated the development of computational methods in this field, since detection of interactions by experimental methods is both time-consuming and costly. Computational methods are used in decreasing of the detection time and cost; in addition checking of the false detected interactions via experimental methods. Data scarcity, data inadequacy, and negative data sampling are the common problems of computational methods for used in prediction of pathogen-host protein interaction. In this study, the purpose is that prediction accuracy of the pathogen-host interaction increase and negativeness eliminate because of data inadequacy. Within thisframework, extended network model and location based encoding approaches are proposed. Firstly, the extended network model is created by inspired from the hypothesis of that integrating the known protein interactions within host and pathogen organisms improve the success of prediction of unknown pathogen-host interactions. Secondly, location based encoding is feature extraction method which is used for encoding of amino acid sequences. One of the important factors is feature which affects success in prediction of pathogen-host interaction within machine learning algorithms. In biological databases, the most data is the information of amino acid sequence regarding proteins. Prediction accuracy of pathogen-host interaction will be increased by that a robust feature extraction method is developed on the basis amino acidsequence. Furthermore, extraction of feature vectors for all the known interactions are provided in easier way by the sake of using the information of amino acid sequence. In this thesis, PROSES (Protein SequencebasedEncodingSystem) which is a user-friendly interface and freely accessible web server, has been designed for researchers, who are working on the field of protein encoding and prediction of protein interaction. The web server is especially useful for those who are not familiar with programming languages. PROSES is currently being used at http://proses.yalova.edu.tr which is storedin the web server of Yalova University

A new IHS based approach by using the eigenvectors to fuse satellite images

Yüksek Lisans TeziSon yıllarda uzay teknolojilerindeki gelişmelere paralel olarak sivil amaçlı yer gözlem uydularının sayısı, kullanımı ve bununla birlikte önemi askeri ve günlük hayatta giderek artmaktadır. Yer gözlem uydularındaki kullanılan elektro-optik algılayıcılar mekânsal ve spektral teknik özellikler bakımından birbirine farklı üstünlüklere sahiptirler. Bununla birlikte, araştırmacılar çalışmalarında daha verimli ve doğru sonuçlara ulaşabilmek için farklı algılayıcıların sahip olduğu mekânsal ve spektral bilgilerden optimum olarak faydalanabilme arayışına girmişlerdir. Dolayısıyla günümüzde literatürde bu ihtiyaca cevap vermek için mekânsal ve spektral çözünürlüğe sahip verileri birleştiren birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemler arasında özellikle IHS metodu mekânsal zenginleştirme ve işlem hızı açısından günümüzde gigabyte mertebesine varan IKONOS ve QuickBird gibi yüksek çözünürlüklü görüntülerle birlikte yaygın olarak kullanılmaya başlanan etkin yöntemlerden birisidir. Bu kapsamda son yıllardaki literatür çalışmalarında IHS dönüşümüne dayalı geliştirilen GIHSF, GIHS, GIHSA gibi yeni görüntü birleştirme yöntemleri IHS’nin görüntü birleştirmede hala etkin bir metot olduğunu göstermektedir. IHS yöntemi görüntü detay bilgisini yeterli derecede koruması ve hızlı bir yöntem olmasına rağmen birleştirme işlemi sonrası elde edilen zenginleştirilmiş görüntüdeki renk bozukluklarının oluşmasına dolayısıyla spektral kalitenin düşmesine sebep olmaktadır. Bu amaçla tez çalışmasında farklı spektral ve geometrik özelliklere sahip pankromatik ve çok bantlı uydu görüntülerini birleştirerek zenginleştirilmiş veri oluşturmaya yönelik IHS dönüşümüne dayalı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemde IHS’nin yoğunluk bileşenini bulmak için kullanılan katsayılar özvektörler yardımıyla elde edilmiştir. Görüntü bantlarına ait katsayıların bulunmasında iteratif bir özvektör bulma yöntemi olan kuvvet metodu kullanılmıştır. Yöntemin uygulamadaki başarısını test etmek için Kayseri ilinin kent ve kırsal alanına ait QuickBird görüntüleri kullanılmıştır. Önerilen yöntem ve diğer IHS’ye dayalı yöntemlerle elde edilen görüntüler görsel ve çeşitli istatistiksel spektral analiz metriklerine bağlı karşılaştırılarak değerlendirilmiştir.AbstractIn recent years, with the advances in sensor technology; the number of earth observation satellites, their usage in civil and military life together with their importance have been increased. Electro-optical sensors have different technical characteristics and capabilities in terms of spatial and spectral characteristics. Researchers need to use optimized spatial and spectral information of different sensors in order to achieve more accurate results. In the literature, many methods of combining data from different spectral and spatial resolution have been developed. IHS method is one of the most widely used algorithms in spatial enhancement and effective in processing the data with huge size reaching gigabytes such as Quickbird and Ikonos satellite images with comparable processing speed. In recent years, development of the modified IHS-based image fusion algorithms like Fast-IHS, GIHS, and GIHSA indicates that IHS method is still an effective method for image fusion. IHS method resulting in enhanced spatial resolution with fast processing causes spectral distortions reducing spectral quality. In this thesis, a new method based on IHS transform merging multispectral and panchromatic satellite images with different spectral and spatial resolution is proposed. With the proposed method, the coefficients to get the intensity component are found by the use of eigenvectors. Coefficients are found with power method which is an iterative Eigen value finding method. To test the success of the method multispectral and panchromatic images from rural and urban part of Kayseri province are used. The experimental results belonging to IHS based new method and other IHS-based methods are compared with visual analysis and other statistical spectral metrics

A Novel Data-Driven Attack Method on Machine Learning Models

With the increasing popularity and usage of artificial intelligence systems, it has become crucial to address their vulnerability to cyber-attacks. In this study, we propose a novel gradient descent-based method to generate fake data that can be accepted as positive by a targeted machine learning model. Our method is designed to generate a large number of positive samples with a minimal number of probes to the model, making it difficult to detect by security systems. Additionally, we develop an alternative model to the attacked model using a reverse engineering approach, trained on a dataset composed of the samples generated by our method. We evaluate the success of our proposed method and the alternative model through a series of experiments. We conducted experiments on six distinct datasets, each of which was trained using three separate machine-learning algorithms. This resulted in a total of eighteen unique models that were evaluated and compared in our analysis. In the evaluation of results, the most commonly used metrics in the literature, including effective attack rate (EAR), accuracy, precision, recall, and F1 score, were employed. Focusing particularly on EAR-oriented assessments, our method demonstrates its effectiveness with a notably high EAR of 97% in the combination of the kNN method and the Cancer dataset. According to the results of our experiments, the proposed method demonstrates high effectiveness as a data-driven attack method

A Novel Data-Driven Attack Method on Machine Learning Models

With the increasing popularity and usage of artificial intelligence systems, it has become crucial to address their vulnerability to cyber-attacks. In this study, we propose a novel gradient descent-based method to generate fake data that can be accepted as positive by a targeted machine learning model. Our method is designed to generate a large number of positive samples with a minimal number of probes to the model, making it difficult to detect by security systems. Additionally, we develop an alternative model to the attacked model using a reverse engineering approach, trained on a dataset composed of the samples generated by our method. We evaluate the success of our proposed method and the alternative model through a series of experiments. We conducted experiments on six distinct datasets, each of which was trained using three separate machine-learning algorithms. This resulted in a total of eighteen unique models that were evaluated and compared in our analysis. In the evaluation of results, the most commonly used metrics in the literature, including effective attack rate (EAR), accuracy, precision, recall, and F1 score, were employed. Focusing particularly on EAR-oriented assessments, our method demonstrates its effectiveness with a notably high EAR of 97% in the combination of the kNN method and the Cancer dataset. According to the results of our experiments, the proposed method demonstrates high effectiveness as a data-driven attack method

Microsoft Kinect V2 tabanlı yenilikçi bir yöntem ile ROM ölçümlerine ait geçerlilik ve güvenirlik çalışması

Hareket aralığı ölçümü fizik tedavinin ilk aşamasını oluşturmaktadır. Bu çalışmada, derinlik bilgisi veren bir kamera türü olan Kinect V2 kullanılarak yeni bir hareket aralığı ölçüm yöntemi önerilmiştir. İlgili uzva renkli işaretçiler yapıştırılıp bu işaretçilerin her birinin ağırlık merkezine ait kamera merkezli üç boyutlu dünya koordinatları bulunmuştur. Bu koordinatlar kullanılarak eklem açıları ve hareket aralığı ölçülmüştür. Yöntemin geçerlilik ve güvenirliğini test etmek amacıyla 10 katılımcının sağ ve sol dirsek açıları standart gönyometre ve Kinect ile ayrı ayrı ölçülmüştür. Gözlemci içi güvenirliklerin test edilmesi için ölçümler üç oturumda her biri en az 10 yıl tecrübeli üç fizik tedavi uzmanı ve Kinect ile alınmıştır. Güvenirlik analizlerinde ölçümlere ait sınıf içi korelasyon katsayısı (ICC), Ölçüm standart hatası (SEM) ve tespit edilebilir minimal değişim (MDC) hesaplanmıştır. Cihaz ile yapılan ölçümlerin mutlak doğruluğunu gözlemlemek için gönyometre üzerine işaretçiler yapıştırılıp dört farklı açıya (45, 90, 135 ve 180°) ayarlanarak altışar oturumda ölçüm alınmıştır. Her bir açı ve oturum için ölçümlere ait ortalama, standart sapma, ortalama karesel hata (RMSE) ve karar sınırları (LOA) bulunmuştur. Mutlak doğruluk için yapılan ölçümlerde kullanılan yöntemin 1-3° hata payı ve 1° altında standart sapması olduğu görülmüştür. Fizik tedavi uzmanlarının yaptığı ölçümlerde sağ ve sol kol için sınıf içi korelasyon katsayıları sırasıyla 0.78 ve 0.81 olarak bulunurken bu değerler Kinect için 0.94 ve 0.93 olarak elde edilmiştir. Bu çalışmada önerilen yöntemin yapılan analizler sonrası geçerli ve güvenilir olduğu anlaşılıp klinik uygulamalarda kullanılabileceği görülmüştür