Seed micromorphology and anatomy of 36 Muscari (Asparagaceae) taxa from Turkey with notes on their systematic importance

This study presents the first in-depth evaluation of the morphological and anatomical characters, as well as their taxonomic importance, of the seeds of 36 taxa in subgenera Muscari, Leopoldia, Pseudomuscari and Botryanthus of the genus Muscari in Turkey, where 24 of the taxa are endemic. The results indicate that the taxa generally differ from each other in terms of seed shape and dimension. Seed dimensions vary between 1.66 mm and 3.21 mm in length, and between 1.12 mm and 2.63 mm in width. The seed surface ornamentation is grouped into nine forms: ruminate, reticulate, reticulate-areolate, reticulate-foveate, alveolate, scalariform, rugose, verrucate and areolate. The most common type is ruminate, while areolate, reticulate-foveate and scalariform ornamentation forms were found to be taxon-specific. Testa structures of the taxa examined consist in general of two different layers: the epidermis and the subepidermis in scleranchymatous or parenchymatous structures. The subepidermis may be absent in some of taxa. The structure and thickness of the epidermis and the subepidermis are very important characteristics that disclose interspecific relations among the examined taxa. We also provide a key for the identification of the studied taxa based on seed features

The impact of hybrid capture-based comprehensive genomic profiling on treatment strategies in patients with solid tumors

Objective: The development of bioinformatics and comprehensive genomic profiling (CGP) has provided insights into the ap-plicability and functionality of the genomic alterations (GA). In this study, we evaluated the impact of CGP on the treatment plan and outcomes in a significant number of patients. Material and Methods: We carried out a retrospective case-control study on 164 adult patients with advanced solid tumors from 15 oncology centers in Türkiye. Results: In all cases, CGP was performed within 23.8 [standard deviation (SD)±32.1] months of initial diagnosis. Non-small cell lung carcinoma, breast cancer, unknown primary carcinoma, colorectal carcinoma, and sarcoma were among the most common tumor types, accounting for 61.5% of all cases. CGP was performed immediately after the diagnosis of advanced cancer in 13 patients (7.9%). In 158 patients (96.4%), at least one GA was found as per the CGP report. Also, in the reports, the average tumor mutational burden (TMB) and GAs were 7.3 (SD±8.7) mut/Mb and 3.5 (SD±2.0), respectively. According to CGP reports, 58 patients had 79 evidence-based drug suggestions for their particular tumor type, whereas 97 patients had 153 evidence-based drug suggestions for another tumor type. After the primary oncologist interpreted the CGP reports, significant changes were made to the treatment of 35 (21.3%) patients. Conclusion: We strongly believe that in the future, high-TMB or other tumor-agnostic biomarkers will become much more afford-able, and CGP will serve as one of the major decision-making tools for the treatment of patients along with pathological, radiological or lab-oratory tests

Sıcak hava-mikrodalga kombinasyonu ile kurutulan aronya meyvesinin kuruma karakteristiklerinin belirlenmesi ve optimizasyonu

Bu araştırmada, aronya meyvesinin sıcak hava, mikrodalga ve sıcak hava-mikrodalga kombinasyonlarına ait kuruma karakteristikleri araştırılmıştır. 50, 60 ve 70°C sıcaklıklar ile 90, 180 ve 360W mikrodalga güçleri olmak üzere toplamda 15 kombinasyonla kurutma işlemleri yapılmıştır. Bu farklı kombinasyonların kuruma süresi, kuruma hızı ve meyvenin kalite parametreleri üzerine olan etkileri incelenmiştir. Aronya meyvesine ait kurutma kinetiği çalışmasında yararlanılan modellerden en uygun modelin Page ve Modifiye Page model olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada aronya meyvesinin antioksidan aktivite, toplam fenolik madde ve toplam monomerik antosiyanin içeriklerindeki değişimler belirlenip, farklı kombinasyonlarda yapılan kurutmaların meyvelerin kalitesi üzerinde etkisi araştırılmıştır. Sıcak hava ve mikrodalganın renk üzerine etkileri gözlemlenmiştir. Çalışmada ayrıca sıcaklık (50, 60 ve 70 ?C), mikrodalga gücü (0, 180, 360 W) gibi kurutma faktörleri bağımsız değişken olarak ve toplam fenolik madde değişimi, toplam antioksidan aktivite değişimi, toplam monomerik antosiyanin içeriği değişimi ve kuruma süresi cevap olarak belirlenerek yanıt yüzey yöntemi ile kurutma işleminin optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Kurutulan aronya meyvesinin optimum koşul olarak 50 °C sıcaklık ve 357 W mikrodalga gücü olarak hesaplanmıştır. Sonuç olarak, sıcak havayla beraber kombine edilen mikrodalga gücünün aronya meyvesinin kuruma süresini azalttığı, kuruma hızını ve etkin difüzyon katsayısını arttırdığı saptanmıştır. Meyvelerin kurutma işleminden sonra genel olarak rengini koruduğu görülürken, 360 W ve kombinasyonlarıyla yapılan tüm kurutmalarda aronya meyvesinde kararmalar görülmüştür. Aronya meyvesinin kurutulması sonucu antioksidan aktivite, toplam fenolik madde ve toplam monomerik antosiyanin değerlerinde azalma tespit edilmiştir.In this study, the drying characteristics of aronia fruit in hot air, microwave and hot air-microwave combinations were investigated. Drying processes were carried out with a total of 15 combinations of temperatures of 50, 60 and 70°C and microwave powers of 90, 180 and 360W. The effects of these different combinations on drying time, drying rate and fruit quality parameters were investigated. It has been determined that the most suitable model among the models used in the drying kinetics study of aronia fruit is the Page model and Modified Page model. In the study, the changes in antioxidant activity, total phenolic substance and total monomeric anthocyanin contents of aronia fruit were determined and the effect of drying made in different combinations on the quality of the fruits was investigated. The effects of hot air and microwave on color were observed. In the study, drying factors such as temperature (50, 60 and 70 ?C), microwave power (0, 180, 360 W) were used as independent variables, and total phenolic substance change, total antioxidant activity change, total monomeric anthocyanin content change and drying time were the responses. The drying process was optimized by the response surface methodology. The optimum condition of dried aronia fruit was calculated as 50 °C temperature and 357 W microwave power. As a result, it was determined that microwave power combined with hot air decreased the drying time of the aronia fruit, increased the drying rate and the effective diffusion coefficient. While it was observed that the fruits generally retained their color after drying, darkening of the aronia fruit was observed in all drying made with 360 W and combinations. Antioxidant activity, total phenolic substance and total monomeric anthocyanin values were decreased as a result of drying of aronia fruit

“Organizasyonlarda bilgi üretiminin desteklenmesi sürecinde etkili iletişimin rolü = The Role of effective communication in knowledge production supporting process in organizations ”

Öz Günümüzün toplumsal yapısını etkileyen enformasyon çağında ve bilgiye dayalı ekonomi döneminde organizasyonların rekabet sürecinde fark yaratacak en önemli unsur bilgidir. Bir bilgi kaynağı olarak nitelendirilebilecek insan kaynakları, organizasyonun teknoloji vb. gibi “sahip olduğu” kaynaklardan farklıdır. Enformasyon çağında yoğun bir rekabete sahne olan organizasyonların varlıklarını devam ettirebilmesi ve rekabet sürecinde yer alabilmesi bakımından Bilgi Yönetimi çok önemli bir noktada bulunmaktadır. Çünkü her organizasyonun kendine özgü bilgi üretimi ve paylaşımı yapısı organizasyon kültürü) Bilgi Yönetiminin kilit noktasını oluşturmaktadır. Bilgi Üretimindeki ve paylaşımındaki en önemli rol, organizasyonun insan kaynaklarına aittir. Bununla birlikte, organizasyonun teknolojik altyapısı, ekonomik kaynakları vb. bu süreci destekleyici rol oynamaktadır. Organizasyonun insan kaynaklarının çeşitli nedenlerle başka organizasyonlara yapmış olduğu geçişler ile bilginin değişimi de söz konusu olmaktadır. “Organizasyonların, Bilgi Yönetimi politikalarını etkili iletişim süreçleriyle desteklemesi, Bilgi Üretimi ve paylaşımı sürecini olumlu yönde etkileyecek ve Bilgi Üretimi sürecinden beklenen yararı artıracaktır” hipotezine dayalı bu çalışmanın amacı, organizasyonlardaki Bilgi Yönetimine çok yönlü (sosyal, kültürel, öğrenme, ekonomik vd.) boyut kazandıran Bilgi Üretimi ve paylaşımı sürecinde etkili iletişimin rolünü ve boyutlarını ele alarak incelemektir. Bu amaç doğrultusunda, organizasyonun kurumsallaşmasında organizasyon çalışanlarının örtük bilgilerinin açığa çıkartılarak organizasyonun bilgi yapısına katılabilmesi ve yönetilebilmesinin önemi de vurgulanmaya çalışılacaktır. Ayrıca, organizasyon içindeki bilginin üretken kılınması için fırsatlar yaratarak Bilgi Yönetimine destek olabilecek bilgi profesyonellerinin bu süreçteki rolü de değerlendirilecektir. Çalışmada kullanılan araştırma yöntemleri betimleme ve belgesel analiz yöntemidir. Yararlanılan veri toplama tekniği ise belgelere dayalı veri toplama tekniğidir. Konu ile ilgili olarak yerli (Türk Kütüphaneciliği, Bilgi Dünyası) ve yabancı (ProQuest, EBSCO MegaFile, Google?da anahtar kelime taraması) literatür taranmıştır

“Elektronik öğrenme nesnelerine erişim ve metadata"

Özet: Bu çalışmada, Dünya için olduğu kadar Türkiye için de yeni ve gelişen bir konu olan “yeniden kullanılabilir öğrenme nesnesi” veya daha genel bir ifadeyle “öğrenme nesnesi”nin tanımı yapılmakta; temel yapısına, biçimine, içerik geliştiriciler açısından sağladığı kolaylıklara değinilmekte ve elektronik öğrenme nesnelerine erişimde metadataların sağladığı yararlar ve bu konudaki bazı örnekler genel bir çerçevede ele alınarak, Türkiye için gündeme getirilmektedir

Transfer Learning Using Twitter Data for Improving Sentiment Classification of Turkish Political News

In this paper, we aim to determine the overall sentiment classification of Turkish political columns. That is, our goal is to determine whether the whole document has positive or negative opinion regardless of its subject. In order to enhance the performance of the classification, transfer learning is applied from unlabeled Twitter data to labeled political columns. A variation of self-taught learning has been proposed, and implemented for the classification. Different machine learning techniques, including support vector machine, maximum entropy classification, and Naive-Bayes has been used for the supervised learning phase. In our experiments we have obtained up to 26 % increase in the accuracy of the classification with the inclusion of the Twitter data into the sentiment classification of Turkish political columns using transfer learning

Muscari botryoides (L.) Mill.: A New Record for the Family Asparagaceae from Turkey

In this study, Muscari botryoides (L.) Mill. (Asparagaceae) is recorded for the first time from the East Anatolia region (B9 Van) of Turkey. The description of Muscari botryoides is given and habitus photos of related species are presented. Geographical distribution is mapped, and IUCN (International Union for Conservation of Nature) threat categories at the regional scale of the populations are discussed

Muscari botryoides (L.) Mill.: A New Record for the Family Asparagaceae from Turkey

In this study, Muscari botryoides (L.) Mill. (Asparagaceae) is recorded for the first time from the East Anatolia region (B9 Van) of Turkey. The description of Muscari botryoides is given and habitus photos of related species are presented. Geographical distribution is mapped, and IUCN (International Union for Conservation of Nature) threat categories at the regional scale of the populations are discussed

Sentiment Analysis of Turkish Political News

In this paper, sentiment classification techniques are incorporated into the domain of political news from columns in different Turkish news sites. We compared four supervised machine learning algorithms of Naive Bayes, Maximum Entropy, SVM and the character based N-Gram Language Model for sentiment classification of Turkish political columns. We also discussed in detail the problem of sentiment classification in the political news domain. We observe from empirical findings that the Maximum Entropy and N-Gram Language Model outperformed the SVM and Naive Bayes. Using different features, all the approaches reached accuracies of 65% to 77%