Gen Ekspresyonları ile Hastalık Arasındaki İlişkiyi Pi Algoritmasını Kullanarak Belirleme

Multidisipliner çalışma, günümüz bilim dünyasında önemi giderek artan bir konu olmuştur. Özellikle bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, bu bilim dalı ile her disiplini beraber kullanmayı artık bir zorunluluk haline getirmiştir. Bilgisayar mühendisliği akademik çalışmalarında, optimizasyon problemlerine yeni bir bakış açısı getiren meta sezgisel yöntemler; özellikle problemin parametre sayısının ve hacminin büyük olduğu durumlarda ve klasik yollarla problemin çözümünün güç ve çok zaman alması halinde devreye girmektedir. Bu çalışmada literatüre yeni önerilen ve Pi sayısının üretilmesini taklit ederek çalışan yeni bir meta sezgisel yöntem olan Pi Algoritması, hastalık ve gen arasındaki ilişkiyi temsil eden ve Kaggle veri tabanından elde edilmiş bir veri seti üzerine uygulanmıştır. Sonuç olarak; doğruluk için en yüksek 0.96, kesinlik için en yüksek 1, duyarlılık için en yüksek 0.909, F1 skor için en yüksek 0.952 performans değerlerine ulaşılmıştır.