Yazar "Altuntaş, Volkan" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 8 / 8
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe The addition of royal jelly to dairy probiotic dessert produced with predictive microbiology: Influence on physicochemical, rheological, microbial and sensorial properties(Academic Press, 2021) Cınar, Aycan; Altuntaş, Seda; Altuntaş, VolkanRoyal jelly (RJ) is attractive functional food due to health promoting effect and rich nutrient content. The aim of this study was to produce a probiotic dairy dessert (Keskul) at an optimal RJ dose which is no adverse effect on physicochemical, rheological, sensory properties and functionality of the product. Initially, the growth parameters of Lactobacillus plantarum, Lactobacillus rhamnosus and Bifidobacterium animalis subspp. lactis in presence of RJ (0.001–10.0 mg/mL) were evaluated with Gompertz model. Then, the experimental (100 mg/mL) and estimated (56 mg/mL) Minimum Inhibitory Concentration (MIC) of tested probiotic bacteria were determined according to predictive microbiology approach. Among probiotics, L. plantarum was found distinctively proper for producing dairy dessert with RJ. In this study, a new dairy dessert was developed consisting of RJ and L. plantarum. The control, including probiotic (D1), probiotic and RJ (1 mg/mL) (D2), probiotic and RJ (5 mg/mL) (D3) were analyzed during shelf life of dessert. The combination of L. plantarum with RJ (1 mg/mL) provided probiotic properties (>6 log CFU/g) and limited the mold count. Thus, the dairy dessert developed in this study may be a good alternative to innovative functional food using RJ with acceptable sensorial attributes.Öğe Automatic Colony Segmentation on Agar Surface by Image Processing(Natl Inst Science Communication-Niscair, 2018) Altuntaş, Volkan; Altuntaş, Seda; Gok, M.The Medium (Petri dish, media, agar plate, petri culture, agar culture) are environments that have been formulated for the growth of microorganisms. These structures which are formed by reproduced microorganisms and can be seen by eye are called colony. Colonies formed on the agar, creating images of different morphological characteristics depending on the microorganism and growth media. Colony counting which is required in many applications in areas such as biotechnology and pathology is boring, time consuming and prone to human error process when the large number of colonies counted by hand. In this article, the sample images collected from dairies in the Marmara region are studied on and segmentation methods for separating images of microorganism colonies which is used in the dairy industry for the determination of microbiological analysis of products, have been investigated by the computer-aided image processing techniques such as Otsu, Multi-Otsu, Color K-Means, Watershed, Gabor Filters, Graph Based, Lossy Compression, Random Walker, Texture Filters with proposed comparison method. It was concluded that existing segmentation methods with appropriate parameters can be used to solve this problem and in comparison to other algorithms, Watersheed segmentation algorithm has better performance values than others.Öğe Örüntü tanıma teknikleri ile agar yüzeyi üzerinde koloni morfoloji sınıflandırması(2018) Altuntaş, Volkan; Altuntaş, Seda; Gök, MuratMikroorganizmalar çıplak gözle göremeyeceğimiz kadar küçük canlılardır. Ekolojik dengede rol oynayan mikroorganizmalar temel olarak bakteriler, mantarlar, algler, virüsler ve protozoalardan oluşur. Besiyeri ve petri kabı, mikroorganizmaların ortamdan yalıtılması, geliştirilmesi, tanımlanması, sayımı gibi işlemlerin yerine getirilmesi için agar ve diğer besin maddeleri karıştırılarak, mikroorganizmalara büyüme ortamı sağlamak amacı ile kullanılırlar. Mikroorganizmalar çoğalarak sayısı milyonlara hatta daha fazlasına ulaşabilir böylece çıplak gözle görülebilen, koloni olarak adlandırılan yapıları oluştururlar. Terminolojide bu yapı, koloni oluşturan birim (kob, cfu) olarak ifade edilir. Peynir, ekmek, meyve veya yoğurtların üzerindeki küfler, çikolata, marmelat gibi şeker içeren gıdalar üzerindeki mayalar, mikroorganizmaların çoğalarak oluşturduğu kolonilerdir. Besiyeri üzerinde oluşan koloniler, mikroorganizma ve üreme ortamına bağlı olarak farklı morfolojik özelliklerde görüntüler oluşturmaktadır. Bu çalışmada koloni görüntülerinden görüntü işleme ve örüntü tanıma teknikleri ile mikroorganizmaların sınıflandırılması yapılmaktadır.Öğe Probiyotik Escherichia coli Suşu Nissle 1917(2017) Altuntaş, Seda; Korukluoğlu, Mihriban; Altuntaş, VolkanProbiyotikler yeterli miktarda alındıklarında, konakçının sağlığı üzerine olumlu etkileri bulunan, patojen olmayan canlı mikroorganizmalardır. Probiyotik mikroorganizmalar genellikle fermente süt ürünleri veya gıda takviyeleri gibi gıda maddelerinin bileşenleridir. Gıda endüstrisinde, yaygın olarak Laktik Asit Bakterileri (LAB) kullanılmaktadır. Hayvan besleme, yem endüstrisi ve ilaç sanayiinde ise laktik asit bakterilerinin yanı sıra diğer patojen olmayan ve sağlık üzerine olumlu etkileri bulunan mikroorganizmalar da (Sacchromyces boulardii ve Escherichia coli Nissle 1917 ) kullanılır. Bu çalışmada; probiyotik E. coli suşu Nissle 1917'nin kökeni, tıbbi tarihi, mikrobiyolojik ve genetik özellikleri, biyolojik aktiviteleri, güvenirliliği ve toksikolojik yönü ele alınmıştır. Bunlara ek olarak EcN (E.coli Nissle 1917) ile yapılan klinik deneyler de özetlenecektirÖğe Protein – Protein Etkileşimi Tespit Yöntemleri, Veri Tabanları ve Veri Güvenilirliği(2020) Altuntaş, Volkan; Gök, MuratÖnemli biyolojik aktiviteler tek bir molekülün sonucu değil, birbirleriyle etkileşime giren çoklu moleküllerin etkilerinin ürünü olarak ortaya çıkmaktadır. Protein-protein etkileşimlerinin belirlenmesi, ilgili proteinlere ait fonksiyonların tespit edilmesi için önemli bilgi sağlamaktadır. Genlerin ve proteinlerin büyük bir çoğunluğu işlevlerini birbirleriyle etkileşimleri sonucunda oluşturmaktadırlar. Protein-protein etkileşimlerini incelemek için çok sayıda yöntem geliştirilmiştir. Etkileşimlerin tespitinde in vitro, in vivo ve in siliko olarak adlandırılan 3 temel yaklaşım bulunmaktadır. In vitro ve in vivo yöntemlerin maliyet, zaman gibi sınırlamaları bulunur. İn siliko yöntemler deneysel yönlendirme ile maliyet ve zaman kazancı için geliştirilmiştir. Yöntemler sonucunda oluşan veri setleri gürültülüdür, çok sayıda yanlış pozitif ve yanlış negatif değerler içermektedirler. Protein etkileşim tespit yöntemlerindeki gelişmeler hastalıkların tespit edilmesi, model organizmalara ait yolakların ve protein komplekslerinin belirlenmesi gibi birçok alana doğrudan etki etmektedir. Yapılan çalışmalar sonucunda tespit edilen etkileşimler veri tabanlarında saklanmakta ve ücretsiz olarak erişilebilmektedir. Metotların hızlanması ile tespit edilen etkileşim sayısındaki artış, elde edilen bu verilerin analiz edilmesini, bir veya birden fazla metot ile sağlanmasını ve doğruluğunun belirlenmesini önemli hale getirmektedir. Bu çalışmada protein-protein etkileşim tespitinde kullanılan in vitro, in vivo ve in siliko yöntemler ve protein-protein etkileşim veri tabanları incelenmektedir. Tespit yöntemlerinin artıları ve eksileri araştırılmış ve yöntemlerin avantaj ve dezavantajları paylaşılmıştır. Veri tabanlarının içerdiği bilgiler karşılaştırılmış, benzerlik oranları ve sebepleri araştırılmıştır.Öğe RESPONSE OF LYAPUNOV EXPONENTS TO DIFFUSION STATE OF BIOLOGICAL NETWORKS(Univ Zielona Gora Press, 2020) Altuntaş, Volkan; Gok, Murat; Kocal, Osman HilmiThe topologies of protein-protein interaction networks are uncertain and noisy. The network topology determines the reliability of computational knowledge acquired from noisy networks and can impose the deterministic and non-deterministic character of the resulting data. In this study, we analyze the effect of the network topology on Lyapunov exponents and its relationship with network stability. We define the methodology to convert the network data into signal data and obtain the Lyapunov exponents for a variety of networks. We then compare the Lyapunov exponent response and the stability results. Our technique can be applied to all types of network topologies as demonstrated with our experiments, conducted on both synthetic and real networks from public databases. For the first time, this article presents findings where Lyapunov exponents are evaluated under topological mutations and used for network analysis. Experimental results show that Lyapunov exponents have a strong correlation with network stability and both are correlatively affected by the network model. Hence we develop a novel coefficient, termed LEC, to measure the robustness of biological networks. LEC can be applied to real or synthetic biological networks rapidly. Results are a striking indication that the Lyapunov exponent is a potential candidate measure for network analysis.Öğe Stability Analysis of Biological Networks' Diffusion State(Ieee Computer Soc, 2020) Altuntaş, Volkan; Gok, Murat; Kahveci, TamerComputational knowledge acquired from noisy networks is not reliable and the network topology determines the reliability. Protein-protein interaction networks have uncertain topologies and noise that contain false positive and false negative edges at high rates. In this study, we analyze effects of the existing mutations in a network topology to the diffusion state of that network. To evaluate the sensitivity of the diffusion state, we derive the fitness measures based on the mathematically defined stability of a network. Searching for an influential set of edges in a network is a difficult problem. We handle the computational challenge by developing a novel metaheuristic optimization method and we find influential mutations time-efficiently. Our experiments, conducted on both synthetic and real networks from public databases, demonstrated that our method obtained better results than competitors for all types of network topologies. This is the first-time that the diffusion has been evaluated under topological mutations. Our analysis identifies significant biological results about the stability of biological - synthetic networks and diffusion state. In this manner, mutations in protein-protein interaction network topologies have a significant influence on the diffusion state of the network. Network stability is more affected by the network model than the network size.Öğe The stability and fragility of biological networks: eukaryotic model organism Saccharomyces cerevisiae(Ieee, 2017) Altuntaş, Volkan; Gok, MuratRecent studies of biological networks show that these networks arc robust against the random or selective deletion of network nodes and I or edges. Ability to maintain performance of network under mutations is a key feature of live systems that has long been recognized. However, the molecular and cellular basis of this stability has just begun to be understood. Robustness is a key to understanding cellular complexity, illuminating design principles, and encouraging closer interaction between experiment and theory. A biological network mutation can be defined as the creation of a new network with k allowed network change operations for a given G network. While mutating the network, our goal is to observe the change in the measured distance estimate value after k changes of the defined distance measurement method M. In this study, the effects of edge deletion and edge insertion mutations on network topology and diffusion-based function estimation algorithms are investigated by using random mutation model on the protein-protein interaction network of eukaryote Saccharomyces cerevisiae yeast, containing 5936 nodes and 65139 edges. Experimental results shows that Saccharomyces cerevisiae protein-protein interaction network has high robustness against random mutations and that the generated mutations have no significant effect on network topology and estimation techniques.
