Filtreler

2019 - 201912020 - 20232
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Karadeniz, İlknur × Scopus Q: N/A ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Yayın
    Çizge evrişim ağı kullanarak patojen-konak ağlarında protein etkileşim tahmini
    (IEEE, 2021-06-09) Koca, Mehmet Burak; Karadeniz, İlknur; Nourani, Esmaeil; Sevilgen, Fatih Erdoğan
    Proteinler yaşamsal faaliyetlerin gerçekleşmesinde kritik rol oynayan biyolojik moleküllerdir. Konak canlı proteinleri ile patojen proteinleri arasındaki etkileşimler patojenkonak etkileşim (PHI) ağlarını oluşturmaktadır. Bu iki parçalı etkileşim ağları patojenin hangi yaşamsal faaliyetleri etkilediğini belirlemede ve dolayısıyla sebep olabileceği hastalıkların tespitinde büyük öneme sahiptir. Proteinler arası etkileşimlerin laboratuvar ortamında tespiti hem zaman alıcı hem de maliyetlidir. Deneysel olarak saptanabilen etkileşim sayısının kısıtlı olması ve bazı etkileşimlerin gözden kaçması hesaplamalı tahmin yöntemlerinin geliştirilmesine önayak olmaktadır. Bu çalışmada PHI ağlarında protein etkileşim tahmini yapmayı sağlayan çizge evrişim ağı (GCN) tabanlı bir yöntem sunulmaktadır. Gözetimsiz olarak eğitilen GCN modeli (GraphSAGE) topolojik bilginin yanı sıra temel öznitelik olarak amino asit dizilimlerini kullanmaktadır. Bu çalışma bildiğimiz kadarıyla PHI ağlarında GCN tabanlı etkileşim tahmini sağlayan ilk çalışmadır. Deneysel sonuçlar geliştirilen modelin kıyaslama için kullanılan PHI veri seti üzerinde yüksek performanslı algoritmalardan %10 daha iyi performans göstererek %96 oranında doğrulukla etkileşim tahmini yaptığını göstermektedir.
  • Küçük Resim
    Yayın
    ISIKSumm at BioLaySumm task 1: BART-based summarization system enhanced with Bio-entity labels
    (Association for Computational Linguistics (ACL), 2023-07-13) Çolak, Çağla; Karadeniz, İlknur
    Communicating scientific research to the general public is an essential yet challenging task. Lay summaries, which provide a simplified version of research findings, can bridge the gap between scientific knowledge and public understanding. The BioLaySumm task (Goldsack et al., 2023) is a shared task that seeks to automate this process by generating lay summaries from biomedical articles. Two different datasets that have been created from curating two biomedical journals (PLOS and eLife) are provided by the task organizers. As a participant in this shared task, we developed a system to generate a lay summary from an article’s abstract and main text.
  • Küçük Resim
    Yayın
    BOUN-ISIK participation: an unsupervised approach for the named entity normalization and relation extraction of Bacteria Biotopes
    (Association for Computational Linguistics (ACL), 2019-11-04) Karadeniz, İlknur; Tuna, Ömer Faruk; Özgu, Arzucan
    This paper presents our participation at the Bacteria Biotope Task of the BioNLP Shared Task 2019. Our participation includes two systems for the two subtasks of the Bacteria Biotope Task: the normalization of entities (BB-norm) and the identification of the relations between the entities given a biomedical text (BB-rel). For the normalization of entities, we utilized word embeddings and syntactic re-ranking. For the relation extraction task, pre-defined rules are used. Although both approaches are unsupervised, in the sense that they do not need any labeled data, they achieved promising results. Especially, for the BB-norm task, the results have shown that the proposed method performs as good as deep learning based methods, which require labeled data.