GENETİK VE GENETİK OLMAYAN FAKTÖRLERE BAĞLI OLARAK TÜRK HASTALARDA VARFARİN DOZAJINI TAHMİN EDEN BİR UZMAN SİSTEM GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Genetik mühendisliğinin önemi son yıllarda hızla artmaktadır. DNA hakkındaki verilerin büyük çoğunluğu 90'lı yıllardan sonra ortaya çıkarılmıştır. Gen alanındaki çalışmalar gün geçtikçe artmakta ve bu çalışmalardan büyük miktarda analiz gerektiren veriler elde edilmektedir. Gen araştırmalarından elde edilen ve hızla artan bu veri yığınlarının anlamlandırılması ile birlikte insanoğlunun yaşam kalitesini arttırmaya yönelik birçok çalışma yapılmaktadır. Bu bağlamda, ilaç kullanımını en iyi seviyede tutarak insan ömrünü uzatmak önem verilen çalışmalar arasında yer almaktadır. Bu tez çalışmasında biyoenformatik, genom kavramları ve uzman sistemler incelenmiştir. Türk hastalar üzerinden elde edilen veriler üzerinde, veri madenciliği algoritmalarından K-en yakın komşu ve Bayesyen algoritmaları uygulanarak varfarin kullanımı en iyi seviyede tutulmaya çalışılmıştır.

The importance of genetic engineering has been increasing rapidly in recent years. The vast majority of data about DNA was discovered after 90's. The studies on field gene is increasing day by day and large amounts of data are obtained from these studies that requires analysis. Many studies are done to improve the life quality of mankind by signification of these rapidly increasing stack of data obtained from gene investigations. In this context, extending human life by keeping the drug utilization at optimum level is involved in regarded studies. In this thesis, the concepts of bioinformatics and genom and expert systems are examined. The usage of warfarin is tried to be kept at optimum level by applying data mining algorithms K-nearest neighbor and Bayesian algorithms on the data obtained from Turkish patients.