İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2022 · article

DNA genom dizilimi üzerinde dijital sinyal işleme teknikleri kullanılarak elde edilen ekson ve intron bölgelerinin EfficientNetB7 mimarisi ile sınıflandırılması

Dergi Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi ISSN kaydı başka bir dergiye işaret ediyor; ad YÖKSİS kaydından.
ISSN1300-1884
YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · diamond TR Index
Yıl2022
Atıf8OpenAlex
Yüzdelik%62,3
FWCI0,631,00 = dünya ortalaması
Scopus (SJR)Q2
WoS (JCR)Q4

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİSYÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adıGazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
  • Katalog eşleşmesi (ISSN)Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University
  • OpenAlexOpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)

Özet

OpenAlex Türkçe

Organizmayı inşa etmek ve canlılığını sürdürmek için devasa bilgi barındıran DNA, önemli bir biyobelirteçtir. A,T,G ve C harflerinden oluşan sembolik bir dizilime sahip olan DNA genom parçası, protein üreten(ekson) ve protein üretmeyen(intron) kısımlardan meydana gelmektedir. Bu bölgelerin tanımlanması; kanserin gelişme durumunun incelenmesi, ilgili gen bölgelerinde mutasyonun gerçekleşip gerçekleşmediğinin izlenmesi ya da organizmanın büyüme ve gelişme durumlarının düzenlenmesi gibi farklı konuların aydınlatılmasında önemli bir role sahiptir. Bu kapsamda bilgisayar destekli sistemler ile ekson ve intron bölgelerinin doğru bir şekilde ayırt edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, farklı sayısal haritalama teknikleri ile sayısallaştırılan sembolik DNA dizilimleri üzerinde en başarılı sayısal haritalama tekniğine performans ölçütleri vasıtasıyla karar verilmiştir. Ardından ilk kısımda seçilen haritalama tekniği kullanılarak sayısallaştırılan DNA dizilimlerinin spektogram olarak ifade edilmesi sağlanmıştır. Zamanla değişen bir sinyalin frekans spektrumunun görsel bir temsili olan spektogramlar exon ve intron bölgeleri olarak etiketlendikten sonra öğrenme aktarımı olan EfficientNetB7 mimarisi ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sürecinin sonunda başarı oranı ve AUC değeri %100 olarak elde edilmiştir.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

8atıfOpenAlex · cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yerel katalogda bu makaleye atıf yapan 13 yayın (OpenAlex referans eşleşmesi; tam dünya listesi değildir).

  1. 2022 Detection and classification of white blood cells with an improved deep learning-based approachAtıf 22 · OpenAlex
  2. 2022 Detection and classification of white blood cells with an improved deep learning-based approachAtıf 22 · OpenAlex
  3. 2024 Classification of exon and intron regions on DNA sequences with hybrid use of SBERT and ANFIS approachesAtıf 9 · OpenAlex
  4. 2023 Classification of Exon and Intron Regions on DNA Sequences with Hybrid Use of SBERT and ANFIS ApproachesAtıf 9 · OpenAlex
  5. 2024 Survival Classification in Heart Failure Patients by Neural Network-Based Crocodile and Egyptian Plover (CEP) Optimization AlgorithmAtıf 6 · OpenAlex
  6. 2023 Survival Classification in Heart Failure Patients by Neural Network-Based Crocodile and Egyptian Plover (CEP) Optimization AlgorithmAtıf 5 · OpenAlex
  7. 2025 Detection and classification of enhanced periapical lesion images with YOLO algorithmsAtıf 4 · OpenAlex
  8. 2025 Detection and classification of enhanced periapical lesion images with YOLO algorithmsAtıf 4 · OpenAlex
  9. 2022 A Decision Support System For Detecting Stage In Hodgkin Lymphoma Patients Using Artificial Neural Network and Optimization AlgorithmsAtıf 2 · OpenAlex
  10. 2024 Synthetic Data Generation with Modified Artificial Bee Colony Optimization Algorithm and Statistical ModelingAtıf 0 · OpenAlex

Yazarlar

2
  1. FATMA AKALIN SAKARYA ÜNİVERSİTESİ 1
  2. NEJAT YUMUŞAK SAKARYA ÜNİVERSİTESİ 2