Makine öğrenmesi yöntemleri ile kovid-19 transkriptomik biyobelirteçlerin belirlenmesi

Aralık 2019'da Çin'de ortaya çıkan, SARS-CoV-2 virüsünün neden olduğu salgın, dünya çapında kritik bir tehdit olmaya devam etmektedir. SARS-CoV-2 virüsü, insanlarda ölümcül bir hastalık olan kovid-19'a neden olmaktadır. Diğer viral göğüs hastalıklarında görülen semptomlar Kovid-19 hastalığını taşıyan kişilerde de görülebilmektedir. Kovid-19 için iki önemli konu ele alınabilir. Bunlar sırasıyla şunlardır; Birincisi hastada herhangi bir semptom olmayabilir fakat yine de diğer insanlara virüs bulaştırabilir, ikincisi de Kovid-19'lu hastalar diğer solunum yolu enfeksiyonları ile aynı semptomları gösterebilir. Bu sebeple Kovid-19'un teşhisi için geniş çaplı tarama ve çalışmalara ihtiyaç vardır. Günümüzde, kovid-19'un tanısı ve tedavisi için bilim insanları yoğun bir şekilde çalışmaktadır. Kovid-19'un tanısında, makine öğrenmesi yöntemleri ile yapılan çalışmalar önemli bir yere sahiptir. Bu konuda birçok çalışma yapılmıştır. Biz bu çalışmada, Kovid-19'un makine öğrenmesi yöntemleri ile tanısı için GEO veri tabanında elde ettiğimiz enfeksiyonlu ve sağlıklı hastalara ait kan ekspresyon verileri üzerinde Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Enyinileme Yöntemi, En İyi Öncelikli öznitelik seçimi yöntemleri ile öznitelik sayısını düşürdük ve sonrasında çeşitli sınıflandırma algoritmaları (Naif Bayes, Bayes Ağları, k-EYK, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, Doğrusal DVM, Radyal Tabanlı Fonksiyon DVM, Poliynomal DVM, Çok Katmanlı Algılayıcı ) ile hastalığı tahmin ettik.