Tümör hücrelerin gen ifade imzalarinin siniflandirilmasina ilişkin farkli özellik seçim stratejilerinin etkisinin incelenmesi

Bu tez çalışması, göğüs kanseri mikrodizi gen ifade veri kümelerinde uzak metastaz tahminini ele almaktadır. Bunu başarmak için, bu meme kanseri mikrodizi veri kümelerinde gen seçimi ve sınıflandırılma algoritmalarından faydalanılmıştır. Veri kümeleri, binlerce genin eşzamanlı analizini mümkün kılan mikrodizi teknolojisi ile ölçülen çok sayıda genin sayısal ifade seviyelerini içermektedir. Bu tezde, çalışılan veri kümelerinden anlamlı ve güvenilir tahminler üretmek için gerçekleştirdiğimiz, veri kümelerinin elde edilmesi, veri örneklerinin etiketlenmesi, veri önişleme ve normalleştirme, diferansiyel ifade analiz prosedürleri, makine öğrenme gen seçimi ve sınıflandırma algoritmalarının uygulanması, bireysel gen seçimi algoritmalarından elde edilen gen alt kümelerinin sınıflandırma performansının analizi konularını ele aldık. Bunun yanında, kullandığımız farklı bireysel makine öğrenimi ve diferansiyel ifade öznitelik seçimi tekniklerinde yaygın olan genlerin örtüşen gen alt gruplarından kaynaklanan sınıflandırma doğruluğu konularını açıkladık.