GTÜ'lü akademisyene TÜBİTAK'tan proje desteği

GTÜ Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Araştırma Görevlisi Mehmet Burak Koca, TÜBİTAK ARDEB 1002-A Programı kapsamında proje desteği almaya hak kazandı.

Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK), Araştırma Destek Programları Başkanlığı (ARDEB), 1002-A Programı kapsamında, Gebze Teknik Üniversitesi (GTÜ) , Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Arş. Gör. Mehmet Burak Koca, ‘Tek-Hücre Seviyeli Proteomik Veri Kümelerinin Yatay Bütünleştirilmesi’ başlıklı projenin yürütücülüğünü yapacak. Projede, farklı deneylerden elde edilen tek-hücre seviyeli protein ölçümlerini bütünleştirme ve bu sırada ölçümler üzerindeki toplu-etkiyi kaldırma amacıyla, derin öğrenme tabanlı bir yöntem geliştirmek adına bir çalışma yürütülecek. Projenin akademik danışmanlığını, Boğaziçi Üniversitesi, Yapay Zekâ ve Veri Bilimi Enstitüsü Müdürü Prof. Dr. Fatih Erdoğan Sevilgen üstlenirken, Boğaziçi Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümünde görev yapmakta olan Dr. Öğretim Üyesi Fatih Yanar projeye araştırmacı olarak katkı sağlayacak.

ÇAPALAMA TABANLI YÖNTEM GELİŞTİRME AMAÇLANIYOR

Gebze Teknik Üniversitesi’nden proje detayları hakkında yapılan bilgilendirmede, “Söz konusu projede, insan hücrelerinden elde edilen tek-hücre seviyeli proteomik veri kümelerinin yatay bütünleştirilmesi amacıyla çapalama tabanlı bir yöntem geliştirmek amaçlanmaktadır. Geliştirilecek yöntem sayesinde, literatürde sınırlı olan tek-hücre seviyeli proteomik veri kümelerinin bütünleştirilerek birlikte kullanılabilmesi mümkün hale gelmektedir. Veri kümelerindeki protein ölçümlerinin doğruluğunu arttırmak amacıyla, bütünleştirme işlemi sırasında, ölçümler üzerindeki toplu-etkinin kaldırılması hedeflenmektedir. Toplu-etkinin kaldırılmasıyla, topluluk öğrenimi yönteminin kullanılması amaçlanmaktadır. Literatürde veri kümelerinde kullanılan toplu-etkiyi sabit kabul ederek, gürültüyü Gauss veya tekdüze çekirdek fonksiyonuna modellemeyi hedefleyen yöntemlerin aksine, önerilen topluluk öğrenimi modelinde, çapalanmış her bir hücrenin toplu-etkinin hesaplanmasına katkı sağlaması bir diğer hedeftir. Elde edilen düzeltilmiş kapsamlı veri kümeleri sayesinde, farklı türdeki hücre gruplarında bulunan proteinlerin, canlı vücudundaki yaşamsal faaliyetlere ve hastalık mekanizmalarına etkisini analiz etmek mümkün hale gelmektedir. GTÜ Ailesi olarak akademisyenimizi kutlar, başarılarının devamını dileriz” ifadelerine yer verildi