Journal Name:
- Çankaya University Journal of Science and Engineering
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author |
|---|---|
Abstract (2. Language):
Motif, a DNA particle, has an important role in the formation of DNA se-qüences or in the placement of the regülar DNA particles. The discovery of motif is the operation of finding oüt the potential DNA particles that are able to transform into motifs in a given DNA seqüence. In this stüdy, with the help of Sapling Growing üp Algorithm, Motif discovery has been realized on the DNA seqüences.
Sapling Growing üp Algorithm is an algorithm developed as a resült of the stüdy concerning sapling growth. In this method, the data that may be of help in solving the problem are püt into strings of solütion that are called "sapling". Sowing of the saplings, mating,branching, and vaccinating are taken as operators. Sowing of the saplings provides the formation of new saplings (solütions) in the search space. Branching provides the local searching, and mating provides the global searching. Vaccinating, however, provides the exchange of information between similar saplings.
In literatüre, some of the methods on motif discovery stüdies are as follows: AlignACE, MEME, MEME3, MotifSampler, Consensüs, Weeder, etc. The resülts attained in this stüdy have been compared with AlignACE, MEME, MEME3, MotifSampler, Consensüs, Weeder methods' resülts in the conclüsion part of the paper. The data in this paper have been obtained form TRANSFAC database.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Motif, DNA dizilerinde önemli bir görevi olan veya düzenli DNA parçalarının yerleşiminde önemli bir role sahip olan DNA parçacığıdır. Motif kesfi ise verilen DNA dizisi içerisinde potansiyel motif olabilecek DNA parçacıklarının bulunması işlemidir. Bü Çalışmada fidan gelisim algoritması yardımıyla DNA ardısılları özerinde motif kesfi islemi gerçcekleçstirilmiçstir.
Fidan gelisim algoritması fidanların gelisiminden esinlenerek gelistirilmis bir algoritmadır. Bü yöntemde problemin çözömünö teskil edebilecek olan degerler, fidan olarak adlandırılan çözüm dizilerine yerlestirilir. Fidan ekimi, eslestirme, dallanma ve asılama birer operatör olarak ele alınır. Fidan ekimi, arama üzayına dözgön dagılmıs yeni fidanların (cözümlerin) olüstürülmasını saglar. Dallanma yerel arama, eslestirme köresel aramayı saglar. Asılama ise benzer fidanlar arasında bilgi degisimini saglar.
Literatörde motif kesfi özerinde yapılan çalısmalarda küllanılan yontemlerin bir kısmı AlignACE, MEME, MEME3, MotifSampler, Consensüs, Weeder v.b. çalısmalardır. Bü çalısmada elde ettigimiz sonüdar AlignACE, MEME, MEME3, MotifSampler, Consensüs, Weeder yontemlerinin sonüdarıyla sonüc bölümönde karsılastırılmıstır. Veriler TRANSFAC veri tabanından elde edilmistir.
- 1
51-62