http://localhost:8080/xmlui;xmluiove DSpace dijital arşiv sistemi toplar, depolar, dizinler, korur ve dijital araştırma materyallerini dağıtmaya aracılık eder. Tue, 13 Oct 2026 08:11:26 GMT 2026-10-13T08:11:26Z https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6405 Determination of Adaptation Capabilities of Some Foreign Origin Alfalfa (Medicago Sativa L.) Cultivars in Bingöl Conditions YARYAB, Sanaz ABSTRACT: This study has carried out to determine the yield, quality features and mineral content of some foreign origin alfalfa cultivars in Bingöl ecological conditions. In the research, a total of 15 alfalfa cultivars, 12 of which are from foreign origin (Iside, Osjecka 99, Ezzelina, Diane, Prosementi, Queen, Emiliana, Riviera vicentina, Banat vs, La Torre, Sabrina and Escorial) and 3 of them as the standard types (Elci, Bilensoy 80 and Basbag) were used as plant material. In the research; plant height, number of stems, stem thickness, forage yield and dry matter yield from yield features, CP (Crude Protein), ADF (Acid Detergent Fiber), NDF (Neutral Detergent Fiber), DDM (Digestible Dry Matter), DMI (Dry Matter Intake) and RFV (Relative Feed Value) from quality features, Ca (Calcium), Mg (Magnesium), P (Phosphorus) and K (Potassium) ratios from macro elements, Fe (Iron), Cu (Copper), Mn (Manganese), Zn (Zinc), Al (Aluminum), Cr (Chromium), Ni (Nickel) and Se (Selenium) from micro elements were investigated. Average plant height was 97.6 cm, number of stems 15.8, stem thickness 2.80 mm, forage yield 11018 kg da-1, dry matter yield 3228 kg da-1, CP ratio 20.40%, ADF ratio 33.0%, NDF ratio 42.41%, DDM ratio 63.18%, DMI ratio 2.85%, RFV 140.3, Ca content 1.57%, Mg content 0.39%, P content 0.34%, K content 2.03%, Fe content 427 mg kg-1, Cu content 10.00 mg kg-1, Mn content 46.7 mg kg-1, Zn content 18.3 mg kg-1, Al content 100.7 mg kg-1, Cr content 4.25 mg kg-1, Ni content 4.00 mg kg-1 and Se content 0.97 mg kg-1. When these two-year results are evaluated together; Emiliana and Ezzelina cultivars stand out in terms of yield features, there is no statistical difference between the cultivars in terms of quality and macro elements and it was determined that Iside cultivar generally gave higher values than other cultivars in terms of micro elements.; ÖZET: Bu çalışma, Bingöl ekolojik koşullarında bazı yurtdışı kaynaklı yonca çeşitlerinin verim ve kalite özellikleri ile mineral madde içeriklerinin belirlenmesi amacıyla yürütülmüştür. Araştırmada 12 adedi yurtdışı kaynaklı (Iside, Osjecka 99, Ezzelina, Diane, Prosementi, Queen, Emiliana, Riviera vicentina, Banat vs, La Torre, Sabrina ve Escorial) ve 3 adedi standart (Elçi, Bilensoy 80 ve Başbağ) olmak üzere toplam 15 adet yonca çeşidi bitkisel materyal olarak kullanılmıştır. Araştırmada, Yonca çeşitlerine ait verim özelliklerinden bitki boyu, sap sayısı, sap çapı, yeşil ot verimi ve kuru ot verimi, kalite özelliklerinden HP (Ham Protein), ADF (Asit Deterjanda Çözünmeyen Lif), NDF (Nötral Deterjanda Çözünmeyen Lif), SKM (Sindirilebilir Kuru Madde), KMT (Kuru Madde Tüketimi) ve NYD (Nispi Yem Değeri), makro elementlerden Ca (Kalsiyum), Mg (Magnezyum), P (Fosfor) ve K (Potasyum) oranları ile mikro elementlerden Fe (Demir), Cu (Bakır) Mn (Mangan), Zn (Çinko), Al (Alüminyum), Cr (Krom), Ni (Nikel) ve Se (Selenyum) içerikleri ele alınmıştır. Yapılan çalışmada; ortalama bitki boyu 97,6 cm, sap sayısı 15,8, sap çapı 2,80 mm, yeşil ot verimi 11018 kg da-1, kuru ot verimi 3228 kg da-1, HP oranı %20,40, ADF oranı %33,0, NDF oranı %42,41, SKM oranı %63,18, KMT oranı %2,85, NYD 140,3, Ca oranı %1,57, Mg oranı %0,39, P oranı %0,34, K oranı %2,03, Fe içeriği 427 mg kg-1, Cu içeriği 10,00 mg kg-1, Mn içeriği 46,7 mg kg-1, Zn içeriği 18,3 mg kg-1, Al içeriği 100,7 mg kg-1, Cr içeriği 4,25 mg kg-1, Ni içeriği 4,00 mg kg-1ve Se içeriği 0,97 mg kg-1 olarak bulunmuştur. Elde edilen bu iki yıllık sonuçlar birlikte değerlendirildiğinde; verim açısından Emiliana ve Ezzelina çeşitlerinin ön plana çıktığı, kalite ve makro elementler açısından çeşitler arasında herhangi istatistiksel bir farklılığın olmadığı, mikro elementler açısından ise Iside çeşidinin genel olarak diğer çeşitlere nazaran daha yüksek değerler verdiği belirlenmiştir. Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6405 2022-01-01T00:00:00Z https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6404 Bingöl İlinde Elde Edilen Ham ve Liyofilize Apilarnilin Biyoaktif Özelliklerinin Belirlenmesi ERDEM, Sinan ÖZET: Yaptığımız bu çalışmada, arıcılık sektöründe önemli bir yeri olan Bingöl ilinin Genç, Adaklı, Solhan, Merkez (metan) ve Merkez (meğmir) ilçelerinde tespit edilen farklı arılıklardan toplanan ham ve liyofilize apilarnil örneklerinin biyoaktif özellikleri belirlemek amacıyla yapılmıştır. Denemede GC-MS, HPLC ve Dumas protein analizi teknikleri kullanılarak ham ve liyofilize apilarnil örneklerinin yağ asitleri ve türevleri, kül oranları, pH tayini, protein analizi, ham yağ tayini, şeker, nem ve kuru madde oranları incelenmiştir. Yaptığımız bu çalışma sonucunda Bingöl ham apilarnilinin pH 6,50, kül tayini %1,09, ham yağ tayini %2,22, nem %71,22 ve kuru madde %28,78, protein 13,74±0,40 olarak hesaplanmıştır. Liyofilize apilarnillerde ise pH 6,53, kül tayini %3,27, ham yağ tayini %22,68, nem değeri %0,01-0,04, protein %34,01±0,52 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen bulguların özellikle Bingöl ve Türkiye apilarnillinin standardizasyonun oluşturulmasına aynı zamanda apilarnilin biyoaktif özellikleri belirlenmesi ile ilgili yapılacak çalışmalara katkı sağlayacağı amaçlanmıştır.; ABSTRACT: In this study, it was carried out to determine the bioactive properties of raw and lyophilized apilarnil samples collected from different apiaries in Genç, Adaklı, Solhan, Merkez (methane) and Merkez (meğmir) districts of Bingöl province, which has an important place in the beekeeping sector. Fatty acids and derivatives, ash ratios, pH determination, protein analysis, crude oil determination, sugar, moisture and dry matter ratios of crude and lyophilized apilarnil samples were investigated using GC-MS, HPLC and Dumas protein analysis techniques. As a result of this study, the pH of Bingöl raw apilarnil was calculated as 6.50, ash content 1.09%, crude oil content 2.22%, moisture content 71.22% and dry matter 28.78%, protein 13.74±0.40%. On the other hand, pH 6.53, ash content 3.27%, crude oil determination 22.68%, moisture value 0.01-0.04%, protein 34.01±0.52% in lyophilized apilarnites. It is aimed that the obtained findings will contribute to the standardization of Bingöl and Turkey apilarnilli, as well as to the studies to be carried out on the determination of bioactive properties of apilarnilli. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6404 2021-01-01T00:00:00Z https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6403 Elazığ'da Yetişen Madımak (Polygonum Cognatum Meissn) ve Labada (Rumex Patientia L.)'nın Sitotoksik, Antioksidan ve Antimikrobiyal Etkilerinin Araştırılması PEKDEMİR, Sibel ÖZET: Bu çalışmada Elazığ yöresinden toplanan ve özellikle gıda olarak tüketilen Polygonum cognatum Meissn (Madımak, Kuşekmeği) ve Rumex patientia L. (Labada) bitkilerinin metanol, etanol, aseton ve hekzan ekstraktlarının fitokimyasal bileşenleri, antiradikal ve antimikrobiyal aktiviteleri ve sitotoksik/apoptotik etkileri araştırıldı. Antioksidan çalışma sonuçlarına göre, hem Polygonum cognatum Meissn hem de Rumex patientia L. bitki eksraktlarının ABTS radikal giderme aktivitelerinin DPPH’a kıyasla daha iyi sonuç verdiği görüldü. Polygonum cognatum Meissn ve Rumex patientia L. bitkilerinin metanol ekstraktlarının ABTS radikal giderme aktivitelerinin en yüksek olduğu değerler sırasıyla %97,06 ve %96,85 olarak bulundu. Bitki ekstraktlarının DİSK ve MİK yöntemleriyle Escherichia coli, Bacillus subtilis, Klebsiella pneumoniae, Staphylococcus aureus and Candida albicans mikroorganizmaları üzerindeki antimikrobiyal etkileri incelendi ve sonuçta tüm bitki ekstraktlarının mikroorganizma gelişimini engellediği görüldü. Vitamin ve sterol analizlerinde Rumex patientia L. bitkisinin tokoferol ve total sterol miktarlarının daha yüksek çıktığı görülürken, K ve D vitamini miktarlarının ise Polygonum cognatum Meissn bitkisinde yüksek olduğu görüldü. Her iki bitkinin ekstraktlarının tamamında doymamış yağ asitleri değerlerinin oldukça yüksek çıktığı ve özellikle esansiyel yağ asitleri miktarlarının Rumex patientia L.’ nin metanol ekstraktı için %58,41 (18:3); %13,10 (18:2) ve Polygonum cognatum Meissn’ in metanol ekstraktı için ise %46,82 (18:3); %16,98 (18:2) olduğu belirlendi. Antikanser aktivitelerinin belirlenmesinde WST-1 yöntemi kullanıldı ve bitki özütlerinin MCF-7, PC3 ve MKN-45 kanser hücre hatları üzerindeki etkilerine bakıldı. Polygonum cognatum Meissn ve Rumex patientia L. bitki ekstraktlarının MCF-7 ve PC3 kanser hücre hatlarına kıyasla MKN-45 hücre hattında daha etkili olduğu görüldü. Test sonuçlarına göre Polygonum cognatum için MKN-45 hücre hattında en düşük IC50 değerleri hekzan, aseton, etanol ve metanol ekstraktlarında sırasıyla 1,84, 5,90, 11,03 ve 33,03 μg/mL olarak belirlendi. Rumex patientia L. bitkisinin MKN-45 hücre hattında en düşük IC50 değerleri metanol, hekzan ve etanol ekstraktlarında sırasıyla 64,81, 81,62 ve 92,63 μg/mL olarak tespit edildi.; ABSTRACT: In this study, the phytochemical components, antiradical, antimicrobial activities, and the cytotoxic/apoptotic effects of the methanol, ethanol, acetone and hexane extractions were investigated, hereby, Polygonum cognatum Meissn (Madımak, Kuşekmeği) and Rumex patientia L. (Labada) plants were collected from Elazığ region and especially consumed as food. The Polygonum cognatum Meissn and Rumex patientia L. plant extractions showed better results than ABTS radical scavenging activities compared to DPPH. The highest ABTS radical scavenging activities of Polygonum cognatum Meissn and Rumex patientia L. plants were found to be 97.06% and 96.85%, respectively. The antimicrobial effects of plant extracts on Escherichia coli, Bacillus subtilis, Klebsiella pneumonia, Staphylococcus aureus, and Candida albicans microorganisms were examined by DISK and MIK methods, and it was found that all plant extracts prevent microorganism development. In vitamin and sterol analysis, the tocopherol and total sterol amounts of Rumex patientia L. plant were higher compared with Polygonum cognatum Meissn plant. On the other hand, the K and D vitamin levels were higher in the Polygonum cognatum Meissn plant. The unsaturated fatty acids values were found to be quite high in all extracts and especially the amount of essential fatty acids was 58,41% (18:3), 13,10% (18:2) for the methanol extracted from Rumex patientia L., 46,82% (18:3) and 16,98% (18:2) for the methanol extracted from Polygonum cognatum Meissn. WST-1 method was used to assign anticancer activities, thus the effects of plant extraction on MCF-7, PC3, and MKN-45 cancer cell lines were examined. The extracted Polygonum cognatum Meissn, and Rumex patientia L. plant, were found to be more effective in the MKN-45 cell line compared to MCF-7 and PC3 cancer cell lines. The lowest IC50 values in the MKN-45 cell line for Polygonum cognatum Meissn were determined as 1,84, 5,90, 11,03, and 33,03 μg / mL in hexane, acetone, ethanol, and methanol extracts, respectively. The lowest IC50 values of the Rumex patientia L. plant in the MKN-45 cell line were observed as 64,81, 81,62, and 92,63μg / mL in methanol, hexane, and ethanol extracts, respectively. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6403 2020-01-01T00:00:00Z https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6402 Elektrolüminesans Görüntülerinde Fotovoltaik Panel Hücrelerinin Derin Öğrenme ile Otomatik Kusur Tespiti GÜNDOĞDU, Fatih ÖZET: Bu tez çalışmasında, fotovoltaik (PV) güneş hücrelerinde meydana gelen kusurların, elektrolüminesans (EL) görüntüleri üzerinden derin öğrenme yöntemleri kullanılarak otomatik olarak tespit edilmesi amaçlanmıştır. Güneş enerjisi sistemlerinin hızla yaygınlaşması, PV panellerde oluşan mikro çatlak, hücre kırığı, busbar kopması ve PID gibi kusurların erken teşhisini zorunlu kılmaktadır. Çalışmada iki farklı veri seti kullanılmıştır. Birincil veri seti, GTC Güneş Sanayi ve Ticaret A.Ş.'nin üretim hattından elde edilen 540 kusurlu ve 500 sağlıklı olmak üzere toplam 1040 hücre görüntüsünden oluşmaktadır. İkincil olarak, önerilen yaklaşımın genellenebilirliğini test etmek amacıyla dört sınıflı ve belirgin dengesizliğe sahip kamuya açık ELPV veri seti kullanılmıştır. Görüntü ön işleme aşamasında, panel görüntüleri geliştirilmiş RLSA tabanlı segmentasyon yaklaşımıyla hücrelere ayrıştırılmış, 227×227 piksel boyutuna getirilmiş ve normalleştirilmiştir. Veri artırma teknikleri ile eğitim verisi çeşitlendirilerek modelin genelleme yeteneği artırılmıştır. Önerilen model, ImageNet üzerinde önceden eğitilmiş ResNet50 omurgasının, kanal bazında dikkat sağlayan Squeeze-and-Excitation (SE) bloğu ile güçlendirilmesine dayanmaktadır. SE bloğu, öznitelik haritalarındaki kanalları yeniden ağırlıklandırarak ayırt edici kanalların öne çıkarılmasını sağlamaktadır. Modelin başarımı, ResNet50, EfficientNetB0 ve MobileNetV2 baz modelleri ile 5 katlı tabakalı çapraz doğrulama protokolü kullanılarak karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. İkili sınıflandırma görevinde tüm modeller %98-99 aralığında yüksek başarım sergilerken, dört sınıflı ELPV veri setinde önerilen ResNet50+SE modeli %76,09 doğruluk ve 0,559 F1-skoru ile en yüksek başarımı elde etmiştir. SE bloğu, düz ResNet50'ye kıyasla doğrulukta yaklaşık 9,85 puanlık iyileşme sağlamıştır. Elde edilen bulgular, SE bloğu ile güçlendirilmiş ResNet50 mimarisinin, özellikle zorlu ve dengesiz veri koşullarında kanal bazında dikkat mekanizması sayesinde ayırt edici öznitelikleri başarıyla öne çıkarabildiğini göstermektedir. Çalışma, gerçek bir üretim hattından elde edilen verilerle desteklenmiş olup, önerilen modelin fotovoltaik üretim süreçlerinde otomatik kalite kontrol sistemi olarak kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.; ABSTRACT: This thesis aims to automatically detect defects occurring in photovoltaic (PV) solar cells using deep learning methods on electroluminescence (EL) images. The rapid expansion of solar energy systems necessitates early diagnosis of defects such as micro-cracks, cell fractures, busbar breaks, and potential-induced degradation (PID) in PV panels. Two different datasets were used in this study. The primary dataset consists of 1040 cell images obtained from the production line of GTC Güneş Sanayi ve Ticaret A.Ş., comprising 540 defective and 500 healthy cells. Secondarily, the publicly available ELPV dataset, which has a four-class structure with significant imbalance, was used to test the generalizability of the proposed approach. During image preprocessing, panel images were segmented into individual cells using an improved RLSA-based segmentation approach, resized to 227×227 pixels, and normalized. Data augmentation techniques were applied to diversify the training data and enhance the model's generalization capability. The proposed model is based on a pre-trained ResNet50 backbone on ImageNet, enhanced with a Squeeze-and-Excitation (SE) block that provides channel-wise attention. The SE block reweights the channels in the feature maps, highlighting discriminative channels and thus contributing to more effective learning of defect patterns. The model's performance was comparatively evaluated against three baseline models—ResNet50, EfficientNetB0, and MobileNetV2—using a 5-fold stratified cross-validation protocol. While all models achieved high performance in the range of 98-99% on the binary classification task, the proposed ResNet50+SE model achieved the highest performance on the four-class ELPV dataset with 76.09% accuracy and 0.559 F1-score. The SE block provided an improvement of approximately 9.85 percentage points in accuracy compared to plain ResNet50. The findings demonstrate that the SE-enhanced ResNet50 architecture can successfully highlight discriminative features through its channel-wise attention mechanism, particularly under challenging and imbalanced data conditions. Supported by data obtained from a real production line, this study reveals that the proposed model can serve as an automated quality control system in photovoltaic manufacturing processes. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6402 2026-01-01T00:00:00Z