Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3200
Başlık: | Yapay sinir ağları kullanarak deniz levreklerinde (Dicentrarchus labrax) hastalığa neden olan patojen bakterilerin tanımlanmadan ayrıştırılması tekniğinin geliştirilmesi |
Diğer Başlıklar: | Developing a differentiation technique for the pathogenic bacteria causing disease in sea bass (Dicentrarchus labrax) by using artificial neural networks |
Yazarlar: | Uzun Yaylacı, Ecren |
Anahtar kelimeler: | Yapay sinir ağları, Ayrıştırma, Aeromonas veronii, Photobacterium damselae subsp. damselae, Vibrio anguillarum;Artificial neural networks, Differentiation, Aeromonas veronii, Photobacterium damselae subsp. damselae, Vibrio anguillarum, |
Yayın Tarihi: | 2019 |
Yayıncı: | Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü |
Özet: | Karadeniz'de levreğin (Dicentrarchus labrax) yetiştirme evresi içinde olacak şekilde Haziran-Eylül arası aylık olarak Perşembe İşletmesi'nden 46 balığın böbrek, dalak, karaciğer ve derisinden, bunun yanında kafes suyundan bakteriyel izolasyon yapılmıştır. Toplamda izole edilen 1229 bakteriden rastgele seçilen 508 tanesinin antibiyogram profilleri çıkarılmış ve 397 tanesinin 16s rDNA dizi analizi ile türleri belirlenmiştir. İzole edilen 51 farklı bakteri türünden bölgemizde sıkça, balık patojeni olarak Aeromonas veronii (% 54,7), Vibrio anguillarum (% 6,03) ve Photobacterium damselae subsp. damselae (% 0,75) elde edilmiştir. Çalışmada fenotipik olarak birbirine yakın olan bu üç bakteri türünü ayırt etmek için antibiyotik yanıtlarının kullanım potansiyeli değerlendirilmiştir. Çeşitli antibiyotiklere verilen bakteriyel yanıtlara dayanarak Yapay Sinir Ağları aracılığıyla patojenik bakteriyel türlerin ayrıştırılması için bir yöntem geliştirilmiştir. Her üç bakteri türünü de doğru ayrıştırabilen %100'lük performansa sahip ağlar elde edilmiş ve kullanılabilir bir bilgisayar programı formatına dönüştürülmüştür. Bu çalışmada gerçekleştirilen Yapay Sinir Ağı sınıflandırması, araştırmacılara enfekte balıklarda patojenik bakteri çeşitliliği ve farklılaşması hakkında fikir edinme ve böylece hastalık epizootiği vakalarında daha iyi yönetim stratejileri geliştirmelerine yardımcı olma fırsatı sunabilecektir. |
URI: | http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3200 |
Koleksiyonlarda Görünür: | Balıkçılık Teknolojisi Mühendisliği |
Bu öğenin dosyaları:
Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
---|---|---|---|---|
550072.pdf | 6.31 MB | Adobe PDF | Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.