TR Dizin İndeksli Yayınlar / TR Dizin Indexed Publications Collection
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/7149
Browse
333 results
Search Results
Article Paleozoyik Yaşlı Metamorfik Kayaçlara CO2 Tutulumu Sırasında Mineral Tepkime Kinetiği(2025) Aydın, Hakkı; Erol, Selcuk; Akin, SerhatJeolojik formasyonlara karbondioksit (CO2) enjeksiyonu, CO2 emisyonlarını azaltmak için en güvenilir yöntemlerden biridir. Jeotermal rezervuarlar, geniş kırık-gözenek hacimleri sayesinde CO2 tutumu için güvenli ve kalıcı depolama fırsatları sunan mükemmel adaylardır. Hedef rezervuar kayacı ve örtü kayacın uzun dönem CO2 enjeksiyonu süresince kararlılığı ise kritik bir konudur. Bu çalışma, jeotermal rezervuar kayacı ile CO2 doygunluğundaki akışkan arasındaki reaksiyonlar sonucu oluşan jeokimyasal değişimleri incelemektedir. Nihai amaç, metamorfik bir jeotermal rezervuarda CO2 tutumunun jeokimyasal etkiler açısından etkinliğini ortaya koymaktır. Çalışma kapsamında, Türkiye’nin Batısında yer alan Kızıldere jeotermal rezervuarında 1900 m ve 3000 m derinliklerden alınan karot numuneleriyle kesikli (batch) deneyler gerçekleştirilmiştir. Ufaltılmış karot örnekleri, 95 °C sıcaklık ve 10 bar basınçta CO2 doygunluğundaki jeotermal akışkana 21 gün süreyle maruz bırakılmıştır. Mg²⁺, Ca²⁺, Al³⁺, Fe²⁺, SiO2 ve Cl⁻ gibi temel element konsantrasyonlarındaki deneysel değişimler PHREEQC yazılımı kullanılarak modellenmiştir. Simülasyon çıktılarının deneysel gözlemlerle uyumlu olması için kinetik hızlar ve aktivasyon enerjisi ayar parametreleri olarak kullanılmıştır. Mg²⁺ ve Ca²⁺ konsantrasyonları artış eğilimi gösterirken; SiO2, Al³⁺ ve Fe²⁺ azalma eğilimi göstermiştir. Bu durum, CO2 doygun akışkan ile rezervuar kayacı arasındaki etkileşim sonucunda K-feldispat ve kaolinit minerallerinin çökelmesine yol açmış; biyotit, kuvars, magnezit ve siderit gibi diğer minerallerde ise hafif çözünme meydana gelmiştir. Mineral topluluğu genel olarak sabit kalmış, ancak minerallerin bollukları küçük değişiklikler göstermiştir. Çalışma, yüksek katyon konsantrasyonlarının metamorfik kayaçlar içerisinde CO2 tutumunu kolaylaştırabileceğini ortaya koymuştur. Ayrıca, gerçekleştirilen kesikli deneylerinde çözelti fazında CO2 tutulumu mineral tutulumuna kıyasla daha baskın olduğu belirlenmiştir.Other Book Review: Urban Design Education: Designing Pedagogy for an Evolving Field(2025) Akpınar, Ipek; Kök, Saadet; Saygın, Nicel; Özgen, Elif Simge FettahogluUrban Design Education: Designing Pedagogy for an Evolving Field by Hesam Kamalipour and Nastaran Peimani addresses a persistent gap in urban design scholarship. Since it emerged as a distinct field in the 1950s, urban design has generated extensive debate about its definition, scope, and position between architecture and planning. Yet while definitional discussions have proliferated, systematic attention to urban design pedagogy has remained largely confined to academic circles, circulating through annual workshops and conferences but rarely translated into comprehensive pedagogical frameworks. This book marks a significant intervention by shifting attention from what urban design is to its pedagogy: how urban design should be taught.Article İzmir Körfezi Alt Havzasında Sürdürülebilir Su Yönetimi: WEAP Modeli ile Su Kaynaklarının Değerlendirilmesi(2025) Elçi, Sebnem; Durmuş, HazalSu, hem doğal ekosistemlerin hem de kentsel yaşamın sürdürülebilirliği için hayati bir rol oynamaktadır. Ancak, artan baskılar nedeniyle bu önemli kaynağın sürdürülebilirliği giderek daha fazla risk altına girmektedir. Türkiye'nin yarı kurak batı bölgesinde yer alan İzmir Körfezi alt havzası, ekonomik, ekolojik ve sosyal açıdan büyük bir öneme sahiptir. Ancak, hızlı kentleşme, nüfus artışı ve iklim değişikliğinin etkileri nedeniyle su kaynakları ciddi tehditlerle karşı karşıyadır ve bu kırılganlığın gelecekte artması beklenmektedir. Bu çalışma, İzmir Körfezi alt havzasında su potansiyelini değerlendirmek, kentsel ve tarımsal su taleplerini analiz etmek ve sürdürülebilir yönetim stratejileri geliştirmek amacıyla Su Değerlendirme ve Planlama (WEAP) modelini kullanmaktadır. Araştırma, alt havzada yer alan ve eski İzmir metropol alanına dâhil olan on bir ilçeye (Balçova, Bayraklı, Bornova, Buca, Çiğli, Gaziemir, Güzelbahçe, Karabağlar, Konak, Karşıyaka ve Narlıdere) su sağlayan mevcut kaynakları incelemektedir. Ayrıca, bölge için 2050 yılına kadar su talebini anlamak adına nüfus projeksiyonları oluşturulmuştur. Çalışmada, RCP4.5 iklim senaryosu kapsamında MPI-ESM-MR ve HadGEM2-ES küresel iklim modelleri kullanılarak olumlu ve olumsuz senaryolar geliştirilmiştir. Referans, İyimser ve Kötümser olmak üzere üç senaryo, WEAP modeli ile analiz edilmiştir. Sonuçlar, su talebinin 2050 yılına kadar referans senaryoda 318.25 hm³'e, kötümser senaryoda ise 381.59 hm³'e ulaşacağını göstermektedir. Olumsuz koşullarda, karşılanamayan su talebinin 160.9 hm³'e çıkabileceği öngörülmektedir. Bu durum, acil önlem alınması gerektiğini vurgulamaktadır. İyimser senaryo, proaktif politikaların ve iklim direncini artıran önlemlerin su kıtlığını önleyebileceğini ve su dengesi sağlayabileceğini göstermektedir. Stratejik müdahaleler olmadan, İzmir Körfezi’nin su güvenliği tehdit altında kalmaya devam edecektir. Artan talep ve iklim değişikliği baskıları karşısında, uzun vadeli su sürdürülebilirliği için ileriye dönük politikalar ve etkin su yönetimi büyük önem taşımaktadır.Article Ensemble Machine Learning Algorithms for Thermal Comfort Prediction in HVAC Systems of Smart Buildings(Golden Light Publishing, 2025) Erdem, Merve Kuru; Gokalp, Osman; Calis, GulbenPredicting the thermal comfort of building occupants is of paramount importance in the operation of smart buildings, providing a data-driven approach to control Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems for managing occupant thermal comfort and energy use, which aligns with modern sustainability and efficiency goals. Recently, ensemble machine learning (ML)-based thermal comfort prediction models have been proposed to provide more accurate estimation of thermal comfort; however, these efforts often lack a systematic and comprehensive evaluation across a wide range of ML models within a single study. To address this gap, this study presents a systematic comparative analysis of four ensemble ML frameworks (bagging, boosting, stacking, and voting) with six basic ML algorithms (Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Decision Tree, Multilayer Perceptron, and Multinomial Na & iuml;ve Bayes) and six advanced ensemble ML algorithms (Random Forest, Rotation Forest, Extra Trees, Gradient Boosting Classifier, Histogram Gradient Boosting Classifier, and Extreme Gradient Boosting). The analysis is conducted using the widely recognized ASHRAE Global Thermal Comfort Database II, providing both 3-point and 7-point Thermal Sensation Vote (TSV) predictions. Accuracy, precision, recall and F1 metrics are used for evaluation and 10-fold cross validation is applied for further comparison. The results demonstrate the Histogram Gradient Boosting (HGB) algorithm achieved the highest F1 score (0.638) for 7-point TSV prediction whereas the Random Forest (RF) algorithm provided the highest F1 score (0.549) for 7-point TSV prediction. In practice, these findings suggest that integrating RF and HGB models into Building Management Systems or IoT-based HVAC platforms can support real-time adaptive control, helping practitioners to reduce energy use while maintaining occupant comfort.Article Seismic Risk Prioritization of Stone Masonry Building Stock in Urla Peninsula Based on Rapid Assessment Techniques(Turkish Chamber of Civil Engineers, 2026) Karavin, Y.S.; Akdag, N.; Demir, U.This study aims to investigate seismic risk of stone masonry buildings in the Urla Peninsula, a region of historical and architectural significance within İzmir, Türkiye. A total of 100 stone masonry buildings were surveyed and documented with a focus on their architectural characteristics, including construction techniques, material types, structural configurations, and age. Data on the properties of all surveyed buildings are provided in an open-access database. Based on the survey, multiple rapid seismic performance assessment methods were applied to evaluate the vulnerability of these structures. These included: i) FEMA P-154 Rapid Visual Screening, ii) Provisions for the Seismic Risk Evaluation of Existing Buildings under Urban Renewal Law (RBTE-2019), iii) Seismic Vulnerability Index for Vernacular Architecture (SVIVA), and iv) the Masonry Quality Index (MQI). The comparative use of different methods is intended to investigate the relative influence of parameters shaping the seismic performance of the masonry building stock rather than to align their scores. The outcomes of this research are expected to contribute to the current risk mitigation efforts for stone masonry buildings in İzmir, thereby supporting regional seismic resilience planning. © 2026, Turkish Chamber of Civil Engineers. All rights reserved.Article Unveiling Antibody-Mediated Allostery in Interleukin-1β Via Conformational Sampling and Machine Learning(2025) Uyar, ArzuHuman interleukin-1β (IL-1β), a pivotal proinflammatory cytokine, is a therapeutic target in autoimmune and inflammatory diseases. While antibodies blocking IL-1β signaling are effective, their allosteric mechanisms remain poorly understood. This study investigates how four distinct antibodies induce long-range allosteric effects in IL-1β, leveraging computational approaches to map allosteric communication and identify critical sites. Ensembles of apo and antibody-bound IL-1β states were generated using the enhanced conformational sampling technique ClustENMD, followed by the application of two different dimensionality reduction methods in machine learning (principal component analysis, PCA; linear discriminant analysis, LDA) to the generated conformers. PCA highlighted how diverse ensembles ClustENMD generated, while LDA revealed antibody-specific allosteric effects on the human IL-1β. By integrating conformational dynamics with machine learning, this work advances a predictive framework for engineering antibodies with tailored allosteric properties. The discovery of binding sites on IL-1β might further open avenues for drug design.Article Farklı Olgunluk İndeksi ve Depolama Koşullarında Türk Zeytinyağlarının Yağ Asidi, Sterol ve Eritrodiol+Uvaol İçeriklerinin Kemometrik Yaklaşımlarla Değerlendirilmesi(2025) Sevim, Didar; Köseoglu, Oya; Özdemir, Durmuş; Ünal, Mustafa KemalBu çalışmanın amacı, Ayvalık ve Memecik Türk sızma zeytinyağında olgunluk indeksi ve saklama koşullarının yağ asitleri, steroller ve eritrodiol+uvaol bileşimi üzerindeki etkisini değerlendirmek için hiyerarşik (HCA) ve temel bileşen analizleri (PCA) gibi denetimsiz sınıflandırma ve kümeleme tekniklerinden yararlanmaktır. Yağlar 15 ay süreyle oda sıcaklığında, gün ışığı koşullarında ve karanlıkta iki şeffaf cam şişe içerisinde muhafaza edildi. Kemometrik analiz, Memecik ve Ayvalık'ın iki ayrı alt gruba ayrılabileceğini ortaya çıkardı. Bulgular, oleik, behenik, araşidik, gadoleik ve MUFA asitlerinin, her iki yağ için de ilk hasat yılını ayırt etmede çok önemli olduğunu gösterdi. İkinci yılın karakterizasyon sürecinde Ayvalık zeytinyağında palmitik, palmitoleik, heptadekanoik, heptadekenoik, trans yağ asitleri, SFA ve MUFA analizleri; Memecik zeytinyağında miristik, linolenik ve PUFA bulunur. PCA sonuçları Memecik yağlarının β-sitosterol, stigmasterol, kolesterol, klerosterol, brassikasterol ve eritrodiol+uvaol içerdiğini, Ayvalık yağlarının ise kampestanol, sitosterol, kampestanol, Δ7-avenasterol, Δ5-avenasterol, toplam sterol, Δ5-7 stigmastadienol ve toplam β-sitosterol içerdiğini göstermektedir.Article An Energy Efficient Cluster Head Selection in Priority Region Aware Wireless Sensor Networks Using Metaheuristic Algorithms(2025) Ugur, Aybars; Aydın, Doğan; Gökalp, OsmanThe cluster head (CH) selection problem is one of the challenges posed by wireless sensor network (WSN) design, where nodes assume leadership roles. The primary objective of this problem is energy conservation, as becoming a CH requires high energy consumption. Therefore, optimizing the CH selection process is crucial. Despite numerous attempts to solve this problem, existing algorithms do not consider area prioritization, where certain regions such as industrial facilities with hazardous zones and military surveillance areas require special attention. This work first describes the standard CH selection problem in non-priority environments and then introduces priority region-aware WSNs. It then presents how energy-efficient CH selection using metaheuristics, with a priority- and energy-aware fitness function developed in this study, can be performed in such networks for the first time in the literature. The findings from comprehensive simulation-based experiments demonstrate the superior performance of both classical and state-of-the-art metaheuristic-driven approaches compared to the baseline Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) algorithm. Specifically, the Adaptive Differential Evolution with Optional External Archive (JADE) algorithm improves the performance of LEACH by up to 16% in terms of the total priority of transferred packets. Additionally, it can extend the lifetime of nodes in high-priority regions by up to 27% to 44%.Article Ito Yüzeylerinde Elektrodepozitlenen ZnO Nanoyapılar: Kolesterol Biyosensör Uygulamaları için Etkinliklerinin Araştırılması(2024) Dikici, Tuncay; Yurddaskal, Metin; Erol, Mustafa; Aykac, Ahmet; Kartal, Uğur; Özdemir, Erdem Tevfik; Uzunbayır, BegümBu çalışmada, ZnO nanoyapıları, kolesterol tespiti için ITO/cam altlıklar üzerine elektrodepozitlenen Zn'nin elektrokimyasal anodizasyonu ile hazırlanmıştır. Geliştirilen ZnO nanoyapıların Kolesterol oksidaz (ChOx) enziminin tespitindeki etkinliği döngüsel voltametri yöntemi ile belirlenmiştir. XRD ve SEM sonuçları, çeşitli parametrelerle anodizasyon yöntemiyle hazırlanan ZnO nanoyapıların sentezini doğrulamıştır. Elektrodepozisyon ve anodizasyon süresinin morfoloji üzerindeki etkisi gözlemlenmiştir. ZnO/Zn/ITO/cam ve Pt/ZnO/Zn/ITO/cam elektrotların çeşitli kolesterol konsantrasyonlarına sahip elektrolitlerdeki döngüsel voltametrisi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen Pt/ZnO/Zn/ITO/cam yapılı elektrotun tespit limiti 0,965x10-3M olarak hesaplanmıştır. Elde edilen katmanlı yapıya sahip malzeme, biyomedikal uygulamalarda elektrokimyasal sensörlerde ve biyosensörlerde potansiyel uygulamalara sahip olabilir. Bu çalışma, biyosensör performansına ek olarak, ZnO tabanlı biyosensörlerin geliştirilmesi için pahalı altyapı ve hammadde maliyeti gerektirmeyen yeni bir yaklaşım önermekte ve gelecek çalışmalarda yapılacak iyileştirmelerle daha düşük tespit limitlerine sahip yüksek hassasiyetli biyosensör elektrotlarının geliştirilmesini mümkün kılmaktadır.Editorial A Thin Film Micro-Extraction Based Salivary Metabolomics and Chemometric Strategy for Rapid Lung Cancer Diagnosis(Galenos Publ House, 2025) Pelit, Levent; Basbinar, Yasemin; Goksel, Ozlem; Goksel, Tuncay; Erbas, İlknur; Pelit, Fusun; Ozdemir, DurmusINTRODUCTION: Lung cancer (LC) remains one of the leading causes of cancer-related mortality worldwide, largely due to the lack of reliable biomarkers for early detection.1 Despite advances in di-agnostic imaging and targeted therapies, the five-year survival rate remains low because most cases are diagnosed at advanced stages. Consequently, the development of sensitive, non-invasive, and cost-effective diagnostic approaches is a major clinical priority. Metabolomics, the comprehensive profiling of small-molecule metabolites, has emerged as a powerful tool for uncovering cancer-associated metabolic alterations, providing insights into tumor biology and facilitating the discovery of novel biomarkers for accurate diagnosis and disease monitoring. Among biological matrices, saliva is a promising diagnostic biofluid because it can be collected non-invasively, is simple to obtain, and reflects systemic and local metabolic changes. Recent studies have demonstrated its potential for detecting various cancers, including lung cancer, highlighting its value for biomarker-based early di-agnosis.2,3 In this study, a novel thin-film microextraction (TFME) technique integrated with liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) is introduced for the rapid, selective, and reproducible extraction of salivary metabolites. The developed TFME approach offers high throughput, reduced solvent consumption, and enhanced analytical performance, enabling the identification and quantification of key metabolic biomarkers associated with lung cancer. The objective of this workflow is to advance saliva-based metabolomics toward clinical translation, offering a promising avenue for the early and non-invasive diagnosis of lung cancer. MATERIAL AND METHODS: Synthesis of SiO2 Nanoparticles and TFME blade Preparation: SiO2 nanoparticles were synthesized using the Stöber method, followed by post-coating with tetraethyl orthosilicate, centrifugation, wash-ing with ethanol, and drying. The nanoparticles were incorporated into a polyacrylonitrile (PAN) matrix and coated onto steel TFME blades via a controlled dip-coating process to ensure uniform film thick-ness. Participants and Sample Collection: Saliva samples were collected from 40 histopathologically con-firmed lung cancer patients and 38 healthy volunteers following an overnight fast and an oral rinse. Ethical approval and informed consent were obtained (Ege University Ethics Committee, protocol: 15-11.1/46). Saliva samples were centrifuged, diluted (1:2), and stored at -80 °C until analysis. TFME Sampling and Analysis: A 96-well plate system equipped with PAN/SiO2-coated TFME blades was used for metabolite extraction (Figure 1). Blades were immersed in diluted saliva samples and rotated at 850 rpm for 150 minutes to allow analyte adsorption, followed by desorption of analytes in 0.1% formic acid for 30 minutes. Desorbed solutions were spiked with 0.5 µg/mL ornidazole as an internal standard prior to LC-MS/MS analysis. RESULTS: The TFME method was optimized to detect 18 metabolites in pre-treatment saliva samples from lung cancer patients. Chromatographic evaluation demonstrated that the Inertsil 100 column, employing isocratic elution with ornidazole as the internal standard, provided optimal separation effi-ciency and reproducibility. Extraction parameters, including desorption solution type and pH, were optimized; desorption solution type 2 at pH 8-9 yielding the highest metabolite recovery. Analytical validation indicated robust linearity (R2: 0.9841-0.9975), sensitivity (limit of detection: 0.014-0.97 μg/mL; limit of quantification: 0.046-3.20 μg/mL), precision (%relative standard deviation <20%), and accuracy (85-125% for most metabolites). Pathway analysis revealed significant alterations in the me-tabolism of phenylalanine, purine, tyrosine, histidine, and methionine. The Heatmap visualization showed increased levels of proline, hypoxanthine, phenylalanine, and tyrosine in lung cancer pa-tients. receiver operating characteristic curve analysis highlighted these metabolites as potential bi-omarkers, with proline exhibiting the highest diagnostic performance [area under the curve (AUC): 0.946], followed by hypoxanthine (AUC: 0.933) and phenylalanine (AUC: 0.905) CONCLUSION: The findings of this study demonstrate that the TFME approach is a reliable and effi-cient platform for metabolomic profiling in lung cancer. Using pre-treatment saliva samples, the method achieved a sensitivity exceeding 90% for detecting newly diagnosed histopathologically con-firmed patients. Among the metabolites analyzed, proline, hypoxanthine, and phenylalanine showed strong diagnostic potential, consistent with the pathway analyses implicating purine and phenylala-nine metabolism. These results underscore the potential of salivary metabolomics as a non-invasive screening alternative in the absence of validated early lung cancer biomarkers. Additionally, TFME’s high-throughput capacity, cost-effectiveness, and environmental sustainability support its feasibility for routine clinical application.