2025 - Cilt: 7 Sayı: 1

Bu koleksiyon için kalıcı URI

https://hdl.handle.net/11492/11099

Listeleniyor 1 - 6 / 6

Plant-derived food antioxidants and their effects on health
(Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, 2025) Doğan, Duygu; Okumuş, Emine; Meydan, İsmet
Antioxidant foods and ingredients have an important place in the food industry. Many ingredients such as fruits, vegetables, grains and seeds are rich in antioxidants. Antioxidants have become the focus of attention thanks to their protective effect against pathological processes caused by oxidative stress. Apart from this, they exhibit range of biological effects such as anti-inflammatory, anti-aging and anti-diabetic. Traditionally, herbal medicines and dietary foods are sources of antioxidants that protect people from external factors. Obtaining and evaluating antioxidants from foods and medicinal plants is very important for their application in drugs and food additives. Phenolic compounds are bioactive compounds commonly found in many plant tissues, including fruits and vegetables. These compounds, which are used as antioxidant sources, have potential protective roles on health, even though they are not nutrients. Recent studies have indicated that the antioxidant effect mechanism of polyphenols is by modulating cell signaling pathways. Thanks to the benefits of polyphenols as protective and therapeutic agents; it shows that it can be consumed in a rich diet, used as a food supplement and used as pharmaceutical drugs. Apart from this, the amount of polyphenols consumed has a great impact on health. This review examines the contents and effects of antioxidants found in foods with sample studies. It is crucial for the food industry to clearly present rich ingredients found in food science for progress in this field. It is necessary to raise awareness by renewing the antioxidant contents in foods and furthering their benefits in the health sector.
Böbrek doku mühendisliğinde hücresizleştirilmiş hücre dışı matriks
(Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, 2025) Eryıldız, Kevser; Ihlamur, Murat
Böbrekler, vücudun atık ürünlerini filtreleyen ve hayati işlevleri yerine getiren organlardır. Bu hayati organların fonksiyonlarını yitirmesi sonucu, geri döndürülemez ve çeşitli sonuçlar doğuran böbrek hastalıkları ortaya çıkabilmektedir. Kronik böbrek hastalığı (KBH), akut böbrek hastalığı (ABH) ve böbrek yetmezliği gibi durumlar, ciddi sağlık sorunlarına yol açmakta ve genellikle diyaliz veya böbrek organ nakli gerektirmektedir. Böbrek doku mühendisliği, bu sorunlara yenilikçi çözümler sunmakta ve organ nakline olan ihtiyacı azaltmayı hedeflemektedir. Hücresizleştirme teknolojisi, donör böbreklerden elde edilen hücrelerin extraselüler matrikslerinden (ECM) hücresel bileşenlerin uzaklaştırılması ve doğal ECM’nin korunarak yeniden fonksiyonelleştirilmesi sürecini içermektedir. Bu yöntem, böbrek yetmezliği tedavisinde umut vaat etmekte ve klinik uygulamalarda büyük potansiyel taşımaktadır.
Böbrek hastalıklarının tanısında derin öğrenme modellerinin performans analizi
(Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, 2025) Özdemir, Serkan; Çubukçu, Burakhan
Kronik böbrek hastalığı, dünya nüfusunun %10-15’ini etkileyen ve tedavi edilmediğinde ciddi sağlık sorunlarına yol açabilen önemli bir küresel sağlık problemidir. Erken teşhis edilmediğinde böbrek yetmezliği ve kardiyovasküler komplikasyonlara neden olabilir. Bu çalışmada, KBH teşhis ve sınıflandırmasında DL modellerinin etkinliği, CT-KIDNEY veri seti kullanılarak değerlendirilmiştir. InceptionV3, ResNet50, CNN, CNN+LSTM ve VGG16 mimarileri doğruluk, kesinlik, hatırlama ve F1-skor metrikleri ile karşılaştırılmıştır. CNN+LSTM modelinin %91,0 doğruluk ile en yüksek sınıflandırma başarısını gösterdiğini ortaya koymuştur. VGG16 (%90,6), InceptionV3 (%89,6) ve ResNet50 (%88,9) gibi transfer öğrenme tabanlı modeller de %88-%91 aralığında rekabetçi ve yüksek doğruluk oranları elde etmiştir. Buna karşın, standart CNN modeli %27,4 gibi oldukça düşük bir doğruluk oranı sergileyerek, bu spesifik görev için yetersiz kalmıştır. Öğrenme eğrileri transfer öğrenme modellerinin ve CNN+LSTM'in başarılı öğrenme süreçleri sergilediğini, ancak özellikle CNN ve CNN+LSTM'de aşırı öğrenme eğilimleri (CNN-LSTM'de ayrıca test doğruluğunda yüksek varyans) olduğunu göstermiştir. ResNet50 en dengeli öğrenme profilini sunmuştur. Gelecekteki çalışmalarda, daha büyük ve çeşitli veri setleri kullanmayı, IoT tabanlı gerçek zamanlı tanı sistemlerine entegrasyonunu sağlamayı ve farklı tıbbi görüntüleme modalitelerinde uygulanabilirliğini incelemeyi hedefleyebilir.
Yapay zeka kullanılarak deprem bölgelerinden drone ile alınan görüntülerden enkaz tespitinin gerçekleştirilmesi
(Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, 2025) Picak, Ömer Faruk; Sabancı, Kadir
Bu çalışmada YOLOv8 derin öğrenme algoritması kullanılarak enkaz tespitine yönelik bir sistem önerilmektedir. 2023 yılında meydana gelen Hatay-Maraş depremi sonrasında drone ile elde edilen görüntüler ile birlikte genel enkaz görüntülerinin de eklenmesiyle oluşturulan bir veri seti kullanılmıştır. Deprem sonrası arama-kurtarma operasyonlarının etkinliğini artırmayı hedefleyen bu sistem, yüksek çözünürlüklü drone görüntülerinden elde edilen verilerle eğitilmiş ve gerçek zamanlı tespit kabiliyeti sunmaktadır. Çalışma kapsamında oluşturulan veri setleri Roboflow platformu ile etiketlenmiş, çeşitli veri artırma teknikleri uygulanmış ve model eğitim süreci optimize edilmiştir. Modelin etkinliği, hem doğrulama veri kümesindeki performans metrikleriyle hem de saha koşullarına benzer şekilde oluşturulan fiziksel bir test ortamında gözlemlenmiştir. 2×3 metre boyutlarında basılmış enkaz görüntüsünün zemin üzerine yerleştirilerek drone ile taranması sonucunda modelin başarıyla tespit yaptığı görülmüştür. Ayrıca, YOLOv8 modeli Raspberry Pi 4B cihazına bağlı kamera modülü ile görüntü alındıktan sonra bu görüntüler işlenmiş ve düşük donanım kapasitesine rağmen model, enkaz tespitini başarıyla gerçekleştirmiştir. Bu durum, geliştirilen sistemin taşınabilir ve enerji verimli yapısıyla afet sahalarında pratik olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, YOLOv8 tabanlı sistemin hem doğruluk hem de uygulama açısından enkaz tespiti görevinde başarılı sonuçlar verdiğini ve afet yönetimi süreçlerine entegre edilebilecek potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır.
Unusual activity patterns in anuran and urodela species during the hibernation period
(Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, 2025) Bayram, Çağatay; Şahin, Mehmet Kürşat; Kurnaz, Muammer
Hibernation is an important strategy that allows amphibian species to survive in cold weather conditions by minimizing their metabolic activities. This study reports unusual activity patterns of 7 different amphibian species across Türkiye. The findings, based on 16 different observation data, reveal that these species exhibit different behaviors during the winter period, a time when they are typically inactive. During the observations, it was found that soil and air temperatures are related to the timing of the species, activities. The data suggests that the movement of these species during this period could be triggered by local temperature increases or other environmental variables. Notably, some species were observed to surface or become active in response to short-term temperature increases. This phenomenon is important for studying the effects of global climate change on amphibian species. However, the ecological consequences of these behaviors, such as their impact on energy expenditure and predation risk, have not yet been fully understood. The findings of this study aim to contribute to the understanding of the ecological and environmental impacts of unusual activity during the hibernation period. Furthermore, they provide valuable insights into the ecology of amphibian species in Türkiye, offering important clues for conservation biology.
Anacamptis laxiflora ve Anacamptis palustris türlerinin karşılaştırmalı tohum morfometrileri
(Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, 2025) Akbulut, Mustafa Kemal; Efe, Serap; Vardar, İrem Nur
Bu çalışmada, Orchidacea familyasına ait Anacamptis laxiflora (Lam.) R.M.Bateman, Pridgeon & M.W.Chase ve Anacamptis palustris (Jacq.) R.M.Bateman, Pridgeon & M.W.Chase türlerinin tohum morfometrileri karşılaştırılmıştır. Familyaya ait türler çeşitli ekolojik şartlara uyum sağlayabilme yetenekleriyle birlikte dünyanın birçok yerinde yayılış göstermektedirler. Birçok alanda kullanılan orkideler, nadir ve ekonomik yönden değerli olup ülkemiz açısından yüksek öneme sahiptirler. Bazı orkide türlerinin benzer çiçek yapılarına sahip olması ve yüksek oranda hibritleşme yetenekleri, bu değerli bitkiler için taksonomik problemlerin ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu çalışma ile çiçek yapıları büyük oranda benzerlik gösteren A. laxiflora ve A. palustris türlerinin taksonomik probleminin çözümüne katkı sağlanması amaçlanmıştır. A. laxiflora ve A. palustris türlerine ait tohumlar üzerinde yapılan elektron ve ışık mikroskop çekimleri ile elde edilen görseller morphoj programı kullanılarak analiz edilmiştir. Tohumlardan elde edilen veriler, çiçek yapıları benzer olan her iki türün ayrımında kullanılabilecek taksonomik karakterlerin ortaya çıkartılmasını sağlamıştır.

Güncel Gönderiler