Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Aksoy, Sena" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • [ X ]
    Öğe
    Çanakkale Kent Merkezi Kamusal Açık Alanlarının Kadın Kullanımı Açısından İrdelenmesi
    (2023) Nemutlu, Füsün Erduran; Aksoy, Sena; Nurullayeva, Nurana; Morgül, Zeynep Pelin
    Kentsel alanlar, farklı kamu hizmetlerinin bir arada yer aldığı, kozmopolit yaşam alanlarıdır. Kentsel açık alanlar ise doğal dengeyi korumalarının yanı sıra sosyo-kültürel paylaşımları da sağlayan önemli yerlerdir. Bu bağlamda kent yaşamının hızlı ve yorucu şartlarında birçok sorumluluğu üstlenen kadınların ihtiyaçları özel olarak incelenmeli ve disiplinler arası çalışmalarla ortaya konulmalıdır. Bu çalışmada Çanakkale kent merkezinin en yoğun kullanım alanları belirlenerek kadınların buralarda kent tasarımına bağlı yaşadıkları sorunların analiz edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın yönteminde fiziki mekânların ve kullanılan kentsel elemanların, donatıların analiz edilebilmesi için 30 sorudan oluşan bir bilgi formu kullanılmıştır. Çalışma sonucunda kadınların kentsel alanların kullanımında güvenlik, konfor ve estetik açısından sorun yaşadığı, kentsel donatıların yeterli olmadığı, kentsel açık ve yeşil alanların kadınlar ve dezavantajlı bireyler tarafın-dan kullanımının zor olduğu, sosyal ve kültürel faaliyetlerin yetersiz olduğu belirlenmiştir. Her alanda ayrı ayrı belirlenen sorunların toplamının yüzdelik olarak sonucuna göre, kadınların kent merkezini kullanı-mında %66 oranında sorun yaşadıkları ortaya koyulmuştur. Çalışmada elde edilen veriler gelecekte yapıla-cak her türlü bilimsel çalışmalara örnek oluşturabilecek ve kent tasarım ve planlamasında kamu kurumla-rına ve yerel yönetime katkı sağlayacaktır.
  • [ X ]
    Öğe
    Distinguishing Turkish pine honey from multi-floral honey through MALDI-MS-based N-glycomics and machine learning
    (Springer, 2024) Masri, Saad; Aksoy, Sena; Duman, Hatice; Karav, Sercan; Kayili, Haci Mehmet; Salih, Bekir
    Honey, a multifaceted blend of sugars, amino acids, vitamins, proteins, and minerals, exhibits compositional variability dependent upon the floral source. While previous studies have attempted to categorize honey, the use of glycomic profiles for honey classification remains an unexplored avenue. This investigation seeks to establish a methodology for distinguishing honey types, specifically multi-floral and pine honey, employing mass spectrometry-based glycomic analysis in tandem with machine learning. In this search, seven samples of pine honey and eight samples of multi-floral honey were obtained from diverse regions of Turkey. Subsequently, the proteins within these honey samples were extracted, and glycans were enzymatically released. The released glycans were labeled with 2-aminobenzoic acid (2-AA) and subjected to analysis via matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-MS). The glycan profiles of pine and multi-floral honey were determined through these analytical procedures, revealing a total of 76 distinct N-glycan structures. Among these, 13 N-glycan profiles consistently established at high levels across experimental replicates and were incorporated in subsequent analyses. Following the quantification of individual glycan abundances, statistically significant differences in glycan profiles were determined. Notably, N-glycans Hex5HexNAc2, Hex4HexNAc3, and Hex5HexNAc3 displayed considerable differences. Using the 13 N-glycan profiles, an accuracy rate of 93.5% was obtained from machine learning analysis, which increased to 100% when incorporating the identified significantly changed glycans. The most productive models were identified as subspace and fine k-nearest neighbors (KNN). The findings underscore the potential of mass spectrometry-based glycomics in conjunction with machine learning as a robust tool for precise honey type classification and its prospective utility in quality control and honey product authentication.
  • [ X ]
    Öğe
    Distinguishing Turkish pine honey from multi-foral honey through MALDI-MS-based N-glycomics and machine learning (vol 18, pg 5673, 2024)
    (Springer, 2024) Masri, Saad; Aksoy, Sena; Duman, Hatice; Karav, Sercan; Kayili, Haci Mehmet; Salih, Bekir
    [Anstract Not Available]
  • [ X ]
    Öğe
    Sosyal Duygusal Yalnızlık ve Sosyotelist Davranış [Phubbing] Arasındaki İlişkinin İncelenmesi
    (Selim Hilmi ÖZKAN, 2024) Eroğlu, Hilal; Aygün, Hanife Esen; Aksoy, Sena

| Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi | Kütüphane | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Çanakkale, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim