Application of feature selection method on phylogenetic tree construction using molecular and morphological data

Bu tezde, Genetik Algoritmalar ? Karakter Seçimi metodu kullanılarak biyolojik veri öbegleri (morfolojik ve moleküler dizi) çözümlenmiştir. Verilerin bilgi içeriği araştırılmış ve tartışılmıştır. Bu tez, belirli bir veri öbeği içindeki uyum ve uyumsuzlukları incelemekle beraber özellikle taksonomik uygulamalarda istenen ağacı bulmak için en az kaç karakter kullanmalıdır veya veri kümesinin hangi kısmı nasıl bir bilgi içerir gibi soruların da cevaplarını aramaktadır.Bu çalışma iki kısımdan oluşmaktadır; morfolojik veri çözümlemesi ve moleküler dizi verisinin çözümlemesi. İlk kısımda, sayısal taksonomide referans noktası olarak da kabul edilen Hoplitis veri öbeğini ve daha önceki çalışmamda ortaya koymuş olduğum palamut veri öbeğinin çözümlemesini yaptım. Öne sürülen yöntem, Hoplitis veri öbeğini başarılı bir şekilde veri öbeğinin yazarlarının belirttiğine çok yakın olarak 67 karaktere eniyiledi. Palamut veri öbeğinin eniyilemesi ise kabul edilebilir derecede başarılı olarak mantıklı karakterlerle sonuçlandı.Bin nükleotide kadar olan daha kısa diziler aynı eniyileme algoritması kullanılarak çözümlendi. Heme Cupper Oxidase veri öbeği çözümlemesi sonucunda, önemli pozisyonlar çözüm kümelerindeki sıklıklarına göre belirlendi. Bu pozisyonlardan bazıları güncel çalışmalarla oldukça benzerlik gösterdi. Daha uzun diziler için, En Uzun Ortak Altdizi yöntemi kullanılarak benzer bir algoritma tasarlandı. Bu yöntemde tek fark, analizler karakterler ya da pozisyonlar yerine ortak bloklar tarafından ayrılan küçük altdiziler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bu kısımda iyi bilinen memeli mitokondri genom veri öbeği kullanıldı. Algoritma, aynı topolojiyi oluşturabilmek için, göreceli olarak oldukça küçük bir altdiziyi buldu.