Veri Analizinde Uygulanan Adımlar - 3 (Sorunun Belirlenmesi)

Verileri, yorumlayacak kişi veya grubun üzerinde kontrol sahibi olup olmaması açısından iki farklı çatı altında toplayabiliriz. Bunlardan ilki, yorumlanacak olan verilerin üzerinde kontrol sahibi olabildiğiniz, deneysel çalışmaları veya sahaya inmeyi gerektiren veri tipleridir ve ortaya çıkacak olan analiz sonuçları üzerinde doğrudan etkiniz vardır. İkinci tip veri ise, verinin toplanış biçimi de dahil olarak üzerinde herhangi bir etkinizin olmadığı, ya bir veritabanından ulaştığınız, ya da farklı kaynaklardan derlediğiniz verilerdir. 

Deneysel çalışmalar genellikle çok iyi tanımlanmamış sorularla başlar; çoğu zaman yüksek çıktılı [high-throughput] teknolojilerle yapılan çalışmalarda bu soruları tanımlayabilmek çok da kolay değildir. Ancak deneysel süreçlerin sonunda elde edeceğiniz veri, öncesindeki süreci nasıl planladığınızla doğrudan ilişkilidir ve çoğu çalışmanın gerçek potansiyeline ulaşmasını büyük oranda belirler. Bu nedenle bu süreçler sonucunda elde edeceğiniz veriler üzerinde teknik detaylar hariç olmak üzere çok büyük oranda etkiniz vardır. Etki çoğu zaman sorumluluk da getirir, bu nedenle iyi planlanmamış bir deney en hafif haliyle insan, cihaz ve sarf kaynaklarının israfı anlamına gelir. Peki bu aşamada nelere dikkat edebiliriz?

Korelasyon Verilerinin Görüntülenmesi İçin Farklı Bir Grafik Türü

İngilizce yazdığım blogumdaki son yazıyı hazırlarken, bunun bir de biyoinformatik verilerle olan versiyonunu oluşturmalıyım diye düşündüm. Farklı gruplar, örnekler veya genler arasındaki bağlantıları ortaya koymanın en hızlı yolu bir korelasyon analizi gerçekleştirmek ancak neredeyse hiç bir zaman iş bununla bitmez. Bu analiz sonucu elde edilen verilerin görüntülenmesi en az analiz kadar önemlidir; aksi takdirde insan algısına çok da hitap etmeyen sayısal verilerle kalakalırsınız. Konumuz gen ifade ağları [gene expression networks] olduğunda genelde bir ağ grafiği mutlaka çizilmeli ve algımıza uygun bir tarzda renklendirilip şekillendirilmelidir, buna ilişkin data detaylı bilgi için Cytoscape - 1 ve Cytoscape - 2 yazılarıma göz atabilirsiniz. Bugün, biraz daha detaylı bir görüntüleme için kullanılabilecek ve görmeye çok da alışık olmadığımız bir grafik türünden bahsedeceğim.

Bir analiz yaparken bazen bazı adımları sırf yapmak zorunda olduğunuz için yaparsınız; bazen bu adım sonucu büyük bir şekilde etkilese dahi aralarda yer aldığı için neredeyse hiç hissedilmez. Normalizasyon buna çok güzel bir örnektir. Ancak konu, göz önünde olan bir analiz adımı olduğunda işin rengi çoğu zaman değişir ve tam da bu kısımda en etkin aracı seçmek zorundasınızdır; çoğu zaman da bu araç şekillerdir. İşin felsefesinden de bahsettikten sonra biraz şekil çizelim :)

Ege Üniversitesi Biyomühendislik Günleri Sunumum

Geçtiğimiz Cuma günü gerçekleşen ve konuşmacı olarak davet edildiğim 10. Biyomühendislik Günleri'nden bahsetmek istiyorum bu yazımda. Etkinliğin teması "Girişimci Biyomühendisler"di ve yarım gününü de kendi şirketini kuran girişimcilere ayırdılar.

Konuşmacıların sırası alfabetik olarak belirlendiği için, öğleden sonraki oturumun ilk konuşmasını ben gerçekleştirmiş oldum ve AG Biyoinformatik'in nasıl kurulduğunu anlattım. Bilmeyenler için söyleyeyim, AG Biyoinformatik Türkiye'nin ilk biyoinformatik şirketi ve 2008 yılında TÜBİTAK desteğiyle kuruldu. Proje desteğine başvurduğumda Bilkent Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü'nden yeni mezun olmuştum ve yine aynı bölümde gerçekleştirdiğim yüksek lisansımın ilk senesi biterken de şirketi kurdum. AG'nin hikayesi belki başka bir yazıya konu olabilir, ben doğrudan sunumdan bahsetmek istiyorum.

Biyoinformatiğe Nasıl Başladım 6

Önceki yazımda belirttiğim üzere, bu yazımda, biyoinformatiğe ilişkin bakış açımı ve anlayışımı derinden etkileyen 3. sınıf staj maceramdan söz edeceğim.

İçinde bulunduğumuz çağ büyük oranda İngilizce yazılıyor (gerçi Çin, ABD'nin yüzyıldan fazla süren liderliğini geri plana atmaya başladı birkaç yıldır) ve teknolojiye damgasını batı dünyası vuruyor. 2. sınıfta genç araştırmacı bursuyla katıldığım ve Sheffield Üniversitesi'nde gerçekleştirilen sistem biyolojisi temalı (Systems Biology: Will It Work?, 2005) konferansta bir haftalığına da olsa İngiltere'yi gözlemleme fırsatım olmuştu ve bahsettiğim durumu derinden hissetmiştim. Bu nedenle, 3. sınıfın yazında iyi bir yerde staj yapabilmek için biyoinformatik alanında en iyi 20 merkeze başvurdum ve ikisinden kabul aldım; Toronto Üniversitesi'nin teklifi aralarında en cazip olanıydı, duygusal olarak :)