sevda-karahan / bioinformatics

R & Python kullanılmıştır. Bu proje, Homo sapiens organizmasında erken evre küçük hücreli olmayan akciğer kanseri (NSCLC) ile ilgili verilerini kapsamaktadır. Bu veri setinin R kullanılarak ön işlemesi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra işlenmiş bu veri seti üzerinde SVM, KNN ve Random Forest modellerinin eğitimi gerçekleştirilmiştir.

1. Kullanılan Veri Seti

GSE19188

(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE19188)

Bu proje, Homo sapiens organizmasında erken evre küçük hücreli olmayan akciğer kanseri (NSCLC) ile ilgili verilerini kapsamaktadır. Veriler, gen ekspresyon analizi ile elde edilmiştir.

Organizma: Homo sapiens

Deney Tipi: Expression profiling by array

Örnekler:

• 91 tümör örneği
• 65 bitişik normal akciğer doku örneği

Bu veri seti, NSCLC'nin erken evresinde gen ekspresyon profillerini analiz ederek, tümör ve histolojik imzaları tanımlamak amacıyla kullanılmıştır. Çalışma, farklı gen setlerinin hastalığın teşhisi üzerindeki etkilerini belirlemeyi amaçlamaktadır.

2. Veri Setinin Hazırlanması ve R ile Ön İşleme

"GSE19188" veri setinin indirilmesi, işlenmesi, normalizasyonu gibi işlemleri “R” dilinde gerçekleştirip hazırladığımız veri setini daha sonra kullanılmak üzere CSV formatında kaydettik.

3. Python ile Model Eğitimi

Kodlama ortamı olarak “Google Colab” kullanılmıştır.

Ön işleme adımından elde edilen "GSE19188.csv" veri seti dosyası üzerinde SVM, KNN, Random Forest modelleri eğitilmiştir.

Contributors

Sümeyye GÜLDEMİR