Tüm Kategoriler
Tüm Kategoriler
10 Roman
2017 Çok Satan
2018 KPSS Kitapları
Akademik
Aksesuar
Bilgisayar
Bilim - Mühendislik
Biyoloji
Çevre Yer Bilimleri
Çocuk Kitapları
Edebiyat
Eğitim
Ekonomi
Felsefe
Genel Konular
Gezi ve Rehber Kitapları
Hemingway Kitap
Hobi
Hukuk
İnanç Kitapları - Mitolojiler
İnsan ve Toplum
İslam
Mutlaka Okunması Gereken 20 Kitap
Müzik
Periyodik Yayınlar
Politika Siyaset
Psikoloji
Sağlık
Sanat
Sevgililer Günü Özel
Sosyoloji
Tarih
Yabancı Dilde Kitaplar
Yemek Kitapları
Ürünü İncele
BİYOENFORMATİK DNA MİKRODİZİ VERİ MADENCİLİĞİ ( BİYOENFORMATİK DNA MİKRODİZİ VERİ MADENCİLİĞİ )
Biyoenformatik DNA Mikrodizi Veri Madenciliği Biyoenformatik DNA Mikrodizi Veri Madenciliği
Yorumları oku
%15 İndirim
Basım Dili
: Türkçe
Ebatı
: 16,5*24
Sayfa Sayısı
: 432
Cilt Durumu
: Ciltsiz
Boyut
: Normal Boy
1-3 iş günü temin
Liste Fiyatı
: 37,00 TL
İndirimli Fiyatı
: 31,45 TL
Kazanılan Puan
: 94 NP
Barkod
: 9786054220892
Basım Yılı
: 2015
Kategoriler
Ürünün Tanıtımı
Bu kitap mikrodizi verisi üzerinde temel veri madenciliği analiz yöntemlerini uygulayarak, sınıflandırma ve kümeleme işlemlerinin nasıl yapılacağı ve birliktelik kurallarının nasıl elde edilebileceği konusunu ortaya koymak amacıyla hazırlanmıştır.

Mikrodizi analiz yöntemlerinin uygulanmasında R programlama dili yaygın biçimde kullanılmaktadır. Bu konuda araştırmacıların hazırladığı çok sayıda mikrodizi R paketi bulunmaktadır. Kitabımızda ele alınan veri madenciliği yöntemleri uygulamalarında R paketlerinden yararlanılmıştır. R diline alışkın olmayan okuyucular için kitabın birinci bölümü hazırlanmıştır. Bu bölümdeki bilgiler ele alınan uygulamaların anlaşılması açısından yeterli düzeydedir.

Kitabın ikinci bölümünde biyoloji konusunda eğitim almayan okuyucular için bazı temel bilgilere yer verilmiştir. Hücre bilgisi, DNA, RNA, protein ve kromozomlara ilişkin bilgilerin yanısıra bu kitapta yoğun biçimde kullanılan gen ifadesi kavramına açıklık kazandırılmaktadır. Bu bölümde mikrodizi teknolojilerinin neler olduğu hususuna değinilmektedir.

Üçüncü bölümde, mikrodizi veri yapıları üzerinde durularak yaygın biçimde kullanılan Affymetrix, Agilent ve Illumina platformlarında üretilen mikrodizi dosyaların, R ortamına nasıl yüklenebileceği ve kullanılabileceği konusu işlenmektedir.

Mikrodizi verilerinin analize tabi tutulabilmesi için bazı ön işlemlerden geçirilmesi gerekmektedir. Veri üzerindeki bozulmaların düzeltilmesi için arka plan düzeltme işlemleri yapılır. Bu işlemin ardından verinin normalize edilmesi söz konusudur. Affymetrix veri kümelerinde PM düzeltme aşaması gerçekleştirilir. Son olarak veri özetlenerek veri analizlerinde kullanılabilecek gen ifadeleri elde edilmektedir. Sözü edilen bu aşamalar dördüncü bölümde ayrıntılı biçimde incelenmektedir.

Beşinci bölümden itibaren veri madenciliği yöntemleri ele alınmaktadır. Veri madenciliği sürecinde verinin analizi için uygun hale getirilmesi gerekmektedir. Bu amaçla ön işleme yöntemleri uygulanır. Beşinci bölümde veri madenciliği ön işleme yöntemleri arasında yer alan ayrıklaştırma konusu ayrıntılı biçimde incelenmektedir. Bunun dışında nitelik seçme konusu gen seçimi kavramı içinde ele alınarak analiz edilmektedir.

Kitap içinde yer alan yöntemleri ortaya koymak amacıyla iki tür uygulama yapılmaktadır. Birinci tür uygulamalarda ele alınan bir algoritmayı açıklamaya yönelik az sayıda veriden oluşan bir veri kümesi ele alınmıştır. Sözü edilen veri kümeleri tarafımızdan oluşturulmuş, gerçek olmayan bir tür sanal veri kümeleridir. İkinci tür veri kümeleri ise R ortamında yaygın biçimde kullanılan gerçek veri kümeleridir. Bu veri kümeleri beşinci bölümde tanıtılmaktadır. Veri kümelerini Bioconductor ortamından seçmeye özen gösterdik.

Altıncı bölümde veri madenciliğinin sınıflandırma ile ilgili konusu ele alınarak çeşitli sınıflandırma algoritmalarına yer verilmiştir. Sınıflandırma ağaçlarının oluşturulması, veri madenciliğinde önemli bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Entropi tabanlı sınıflandırma ağaçları arasında yer alan C4.5 algoritması bu bölümde yer almaktadır. Bu yöntemin dışında sınıflandırma ağaçları kapsamında Gini algoritması, Regresyon ağaçları ve Rastgele Orman algoritmasına da yer verilmiştir. Sözü edilen yöntemler dışında En yakın k-komşu algoritması, Bayes sınıflandırıcılar ve Destek Vektör Makineleri ile sınıflandırma ayrıntılı biçimde incelenmiştir.

Mikrodizi verisini gen anlatım düzeylerine göre gruplandırma veya bir başka deyişle kümeleme yaygın biçimde uygulanmaktadır. Kitabın yedinci bölümü mikrodizi verisine, veri madenciliğinin kümeleme algoritmalarının nasıl uygulanabileceği konusuna ayrılmıştır. Bu kapsamda hiyerarşik olan ve hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemleri işlenmiştir. Hiyerarşik kümeleme yöntemleri arasında AGNES, DIANA, Ortalama Link, Ward ve Küme Merkezi; hiyerarşik olmayan yöntemler arasında K-ortalamalar, PAM ve CLARA algoritması ayrıntılı biçimde incelenmiştir.

Kitabın son bölümünü Birliktelik Kuralları konusu oluşturmaktadır. Olayların birlikte gerçekleşme durumlarını çözümleyen veri madenciliği yöntemlerine birliktelik kuralları XE “birliktelik kuralları“ adını veriyoruz. Genlerin ifade düzeyleri göz önüne alındığında, birlikte hareket eden ve etmeyen genlerin belirlenmesi birliktelik kuralları algoritmaları ile sağlanabilir. Bu bölümde birliktelik kuralları konusu Apriori ve Eclat algoritmaları yardımıyla açıklanmaktadır.
Bu ürünü 273 kişi görüntüledi.
Ürünü Oyla:
Tüm ürün yorumları listeleniyor.
Sırala: