Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4384705144> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 74 of
74
with 100 items per page.
- W4384705144 endingPage "736" @default.
- W4384705144 startingPage "729" @default.
- W4384705144 abstract "Bu çalışmada literatürde yer alan ve uluslararası alanda öneme sahip olan GDSC veri kümesinde yer alan akciğer kanseri verileri toplanmış, ve bu veriler üzerinde yapay öğrenme yöntemleri kullanarak tahmin yapmak hedeflenmiştir. Bu amaçla ilaç dozunun yarılanma süresine bağlı hedef ilaç ve hedef yolak tahminleri yapılmıştır. Elde edilen bu iki tahminin yine literatürde yer alan CTDBase isimli bir veri kümesinden hastalık tahmini için kullanılması amaçlanmıştır. Böylece ilaçların doz kullanım bilgilerinin hangi hastalıkla ilişkili olabileceği sayısal verilerden tahmin edilmeye çalışılmıştır. Yapılan tahmin işlemi makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yapılmıştır. Bu süreçte Python programlama dili ile kodlama yapılmış ve bu dilin makine öğrenmesi araçlarından faydalanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Neighborhood Components Analysis temelini kullanan kNN algoritmasının GDSC veri kümesinde verimli tahmin performansına ulaştığı sonucuna varılmıştır. Bu nedenle kNN algoritması farklı k değerleri ile daha detaylı analiz edilmiştir. Elde edilen tahmin sonuçları % 70 - % 90 aralığında bulunmuştur. Bu sonuçlar makine öğrenmesi algoritmalarının kanser ilaç verilerine ait bilinmeyen anlamlı örüntüleri ortaya çıkarma potansiyeli olduğunu göstermektedir." @default.
- W4384705144 created "2023-07-20" @default.
- W4384705144 creator A5065262014 @default.
- W4384705144 creator A5092496312 @default.
- W4384705144 date "2023-08-21" @default.
- W4384705144 modified "2023-10-17" @default.
- W4384705144 title "PREDICTION OF TARGET DRUGS AND PATHWAYS FOR LUNG CANCER WITH MACHINE LEARNING METHODS USING GDSC DATA" @default.
- W4384705144 cites W1505191356 @default.
- W4384705144 cites W1964940342 @default.
- W4384705144 cites W1995341919 @default.
- W4384705144 cites W2087347434 @default.
- W4384705144 cites W2108068107 @default.
- W4384705144 cites W2122825543 @default.
- W4384705144 cites W2129860849 @default.
- W4384705144 cites W2232931642 @default.
- W4384705144 cites W2521492299 @default.
- W4384705144 cites W2533800772 @default.
- W4384705144 cites W2588978745 @default.
- W4384705144 cites W2739220786 @default.
- W4384705144 cites W2787894218 @default.
- W4384705144 cites W2887685819 @default.
- W4384705144 cites W2895763047 @default.
- W4384705144 cites W2898789672 @default.
- W4384705144 cites W2916047525 @default.
- W4384705144 cites W3040907557 @default.
- W4384705144 cites W3094540299 @default.
- W4384705144 cites W3139877182 @default.
- W4384705144 cites W3181803118 @default.
- W4384705144 cites W3188733779 @default.
- W4384705144 cites W3194751074 @default.
- W4384705144 cites W3200762293 @default.
- W4384705144 cites W3208674021 @default.
- W4384705144 cites W4226244379 @default.
- W4384705144 cites W4231109964 @default.
- W4384705144 cites W4256561644 @default.
- W4384705144 cites W4297387438 @default.
- W4384705144 cites W4308769931 @default.
- W4384705144 cites W4310057196 @default.
- W4384705144 doi "https://doi.org/10.31796/ogummf.1248489" @default.
- W4384705144 hasPublicationYear "2023" @default.
- W4384705144 type Work @default.
- W4384705144 citedByCount "0" @default.
- W4384705144 crossrefType "journal-article" @default.
- W4384705144 hasAuthorship W4384705144A5065262014 @default.
- W4384705144 hasAuthorship W4384705144A5092496312 @default.
- W4384705144 hasBestOaLocation W43847051441 @default.
- W4384705144 hasConcept C29456083 @default.
- W4384705144 hasConcept C33923547 @default.
- W4384705144 hasConcept C556039675 @default.
- W4384705144 hasConcept C71924100 @default.
- W4384705144 hasConceptScore W4384705144C29456083 @default.
- W4384705144 hasConceptScore W4384705144C33923547 @default.
- W4384705144 hasConceptScore W4384705144C556039675 @default.
- W4384705144 hasConceptScore W4384705144C71924100 @default.
- W4384705144 hasIssue "2" @default.
- W4384705144 hasLocation W43847051441 @default.
- W4384705144 hasOpenAccess W4384705144 @default.
- W4384705144 hasPrimaryLocation W43847051441 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W1587224694 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W1979597421 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W2007980826 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W2061531152 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W2077600819 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W2142036596 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W2911598644 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W3002753104 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W4225152035 @default.
- W4384705144 hasRelatedWork W4245490552 @default.
- W4384705144 hasVolume "31" @default.
- W4384705144 isParatext "false" @default.
- W4384705144 isRetracted "false" @default.
- W4384705144 workType "article" @default.