Affiliation:
1. YILDIZ TECHNICAL UNIVERSITY
2. ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ
3. EGE ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Biyoinformatik, biyolojik verilerin analizi ve kalıtsal ilişkilerin ortaya çıkarılması için matematik, biyoloji ve bilgisayar bilimlerini birleştiren bir disiplindir. Bu alandaki en kritik görevlerden biri, biyolojik dizilerin hizalanmasıyla ilgili olan dizi hizalama problemini çözmektir. Ancak, biyolojik verilerin hızla artması, bu problemi manuel olarak çözülemez hale getirmiş ve bilgisayar sistemlerinin biyoinformatikte daha yaygın bir şekilde kullanılmasına yol açmıştır. Bu çalışmada, mevcut Clustal algoritması ve benzetimli tavlama algoritması kullanılarak yeni bir dizi hizalama algoritması önerilmiştir. Clustal algoritmasının hız avantajını kullanarak ve benzetimli tavlama algoritmasını entegre ederek, Clustal'ın aç gözlü yaklaşımından uzaklaşılarak optimal hizalama skoru elde etmek amaçlanmıştır. Geliştirilen algoritmanın başarısını değerlendirmek için SP (Çiftlerin Toplamı) puanlama sistemi kullanılmış ve hizalama sonucunda sütun eşleşme sayısı dikkate alınmıştır. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen algoritmanın aynı uzunluktaki dizi veri kümeleri üzerinde ClustalW programından daha iyi performans gösterdiğini, MUSCLE programına göre ise bazı veri setlerinde daha başarılı olduğu veya yakın sonuçlar verdiğini ortaya koymuştur. Bu gelişme, biyoinformatik alanında dizi hizalama problemini çözmek için yeni ve daha etkili bir yaklaşımın potansiyelini vurgulamaktadır. Gelecekte, bu tür geliştirmelerin biyolojik veri analizi alanında daha geniş bir uygulama alanı bulabileceği düşünülmektedir.
Funder
Ege Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü