Repository logo
Communities & Collections
All of DSpace
  • English
  • العربية
  • বাংলা
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Ελληνικά
  • Español
  • Suomi
  • Français
  • Gàidhlig
  • हिंदी
  • Magyar
  • Italiano
  • Қазақ
  • Latviešu
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Српски
  • Svenska
  • Türkçe
  • Yкраї́нська
  • Tiếng Việt
Log In
New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Yıldız, Kerem"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • Thumbnail Image
    Item
    Düzenleyici DNA motiflerinin tahmini
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009) Yıldız, Kerem; Sert, Mustafa
    Gen ifadelerini düzenleyen mekanizmaların anlaşılması, moleküler biyolojideki önemli araştırma konularından birisidir. Bu konudaki önemli problemlerden birisi, transkripsiyon (yazım) faktörleri için Deoksiribonükleik Asit’te (DNA) bulunan bağlanma konumları gibi düzenleyici elemanları (motifleri) tanıma işlemidir. Son yıllarda bu amaç doğrultusunda birçok araç tasarlanmıştır. Önerilen bu araçlara rağmen DNA motiflerinin tahmini hala anlaşılmayan bir konu olarak kalmaya devam etmektedir. Bu çalışmada, Olasılıksal Sonek Ağacı (OSA) kullanılarak yeni bir motif tahmin yöntemi önerilmiştir. Deneysel sonuçlar başka motif bulma araçları ile karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin fare ve insan canlılarına ait motiflerde karşılaştırılan diğer yöntemlerden daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. A major study in molecular biology is to understand the mechanisms that regulate the expressions of genes. An important challenge in this study is to identify regulatory elements (motifs), notably the binding sites in deocsiribonucleic acid (DNA) for transcription factors. Over the past few years, numerous tools have become available for this task. Despite the large number of these proposed tools, the prediction of DNA motifs still remains as a complex challenge. In this study, a novel motif prediction method using Probabilistic Suffix Tree (PST) is proposed. Experimental results are evaluated comparatively with other motif prediction tools. Experimental results show that, the proposed method gives a better recognition rate than the compared motif prediction tools for human and mouse genomes.

| Başkent Üniversitesi | Kütüphane | Açık Bilim Politikası | Açık Erişim Politikası | Rehber |

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback
Repository logo COAR Notify