Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
636923		Protein protein etkileşim ağlarında güvenilirlik analizleri / Protein interaction networks and network stability analysis Yazar:VOLKAN ALTUNTAŞ Danışman: DOÇ. DR. MURAT GÖK Yer Bilgisi: Yalova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2020 151 s.
Çoklu moleküllerin etkileşimleri biyolojik aktiviteleri ortaya çıkarmaktadır. Biyolojik ağlar, temel işlemlerin hücresel aktiviteleri nasıl kontrol ettiğini anlamak için, eşsiz bilgi birikimiyle büyük bir potansiyel sağlar. Gürültülü ağlardan elde edilen hesaplama bilgisi güvenilir değildir ve bilginin türüne göre ağ topolojisinin etkisi olabilmektedir. Protein-protein etkileşim (PPI) ağları, yüksek oranlarda yanlış pozitif ve yanlış negatif kenarlar içeren belirsiz topolojiler ve gürültüye sahiptir. Bu tez çalışmasında bir ağ topolojisindeki olası mutasyonların bu ağın içerdiği bilgiyi ve ağ üzerinde çalışan algoritmaları etkileyebileceği hipotezi önerilmektedir. Tezin amacı ağda bulunabilecek mutasyonların ağ güvenilirliğini nasıl etkilediğinin araştırılmasıdır. Tez çalışmasında, mutasyonların hem gerçek hem de sentetik ağlar üzerindeki etkisini göstermek amacıyla, belirli bir ağda etkisi yüksek yapay mutasyonlar oluşturmak için yöntem geliştirilmiştir. Hedef ağın mutasyonlar karşısındaki duyarlılığını değerlendirmek için uygunluk ölçümleri geliştirilmiştir. Ağların kırılganlığının veya kararlılığının matematiksel tanımlamasını yaparak sentetik ağların ve biyolojik PPI ağlarının mutasyonlar karşısındaki kıyaslamaları gerçekleştirilmiştir. Lypunov üstelleri ile ağ güvenilirliği arasındaki ilişkiler incelenerek, aralarındaki korelasyon varlığı araştırılmıştır. Yüksek işlem yükü gereksinimi olan ağda mutasyon oluşturma yöntemi ile elde edilen güvenilirlik sonuçlarının daha hızlı ve kolay tespit edilmesini sağlamak için Lypunov üstel temelli öz nitelik geliştirilmiştir.
Interactions of multiple molecules reveal biological activities. Biological networks provide great potential with unmatched knowledge to understand how basic processes control cellular activities. Computing information obtained from noisy networks is unreliable and depending on the type of information, network topology can have an effect. Protein-protein interaction (PPI) networks have indeterminate topologies and noise with high rates of false positive and false negative edges. In this thesis, it is suggested that possible mutations in a network topology may affect the information contained in this network and the algorithms running on the network. The aim of the thesis is to investigate how mutations in the network affect network reliability. In the thesis, in order to show the effect of mutations on both real and synthetic networks, a method has been developed to create highly effective artificial mutations in a particular network. Conformity measurements have been developed to evaluate the sensitivity of the target network to mutations. By comparing the fragility or stability of the networks, comparisons of synthetic networks and biological PPI networks against mutations have been performed. Relationships between Lypunov's exponentials and network reliability were investigated to see if there was a correlation between them. Lypunov's exponential-based attribute has been developed to ensure faster and easier detection of reliability results obtained by the method of generating a mutation in the network, which requires high processing load.