PSİKOLOJİ
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
MBG4059	Biyoinformatikte İşlemsel Yöntemler	Bahar	3	0	3	6

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	English
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi ELIZABETH HEMOND
Dersin Amacı:	Bu dersin amacı, biyoinformatikde kullanılan temel hesaplama yöntemleri ve biyoinformatikde önemli uygulamaları olup aynı zamanda biyoinformatik dışında da pek çok uygulaması olan küme algoritmalar hakkında bir anlayış kazandırmaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1. Nükleik asit ve protein dizilerinin modellenmesinde faydalı olan temel hesaplama modellerini tanır.
2. Çeşitli moleküler biyoloji verisinin analizi için yararlı algoritmaları tasarlar ve uygular.
3. Genetik Algoritma ve bunun biyoinformatik uygulamalarını tartışır.
4. Açgözlü Algoritmalar ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tartışır.
5. Gibbs örneklemesi ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tartışır.
6. Beklenti Maksimizasyonu ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tanır.
7. Saklı Markov modelleri ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tanır.
8. Bayesian ağlar ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tanımlar.
9. Grafikler ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tanımlar.

Dersin İçeriği

Bu ders, biyoinformatik uygulamalarda yaygın olarak kullanılan hesaplamalı yöntemler ve algoritmalar konusunda geniş bir alt yapı sağlayacaktır. Çeşitli mevcut yöntemler eleştirel olarak tarif edilecek ve her birinin güçlü ve kısıtlı yönleri ele alınacaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Hesaplama karmaşıklığı ve algoritma tasarım tekniklerine kısa bir giriş
2)	Kesin dizi arama algoritmaları
3)	Rabin-Karp algoritması, örüntü eşleştirme, soneki ağaçları
4)	Dinamik programlama elemanları, Manhattan turist problemi, k-band algoritması
5)	Yaklaşık dizge eşlemesi, böl ve fethet algoritmaları
6)	Branch ve bound araması
7)	Genetik Algoritma
8)	Açgözlü Algoritmalar
9)	Gibbs örneklemesi
10)	Beklenti Maksimizasyonu
11)	Saklı Markov modelleri
12)	Bayesian ağlar
13)	Grafikler
14)	Tekrar

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Haftalık ders notları iletilecektir. Weekly course notes will be provided.
Diğer Kaynaklar:	An Introduction to Bioinformatics Algorithms (Computational Molecular Biology), Neil Jones and Pavel Pevzner, MIT Press, 2004.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ödev	2	% 10
Projeler	1	% 15
Ara Sınavlar	1	% 25
Final	1	% 50
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 35
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 65
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	6	84
Sunum / Seminer	5	4	20
Ara Sınavlar	1	2	2
Final	1	2	2
Toplam İş Yükü			150

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	İnsan zihnine ve davranışlarına yönelik ilgi geliştirmek, kuramları görgül bulguları kullanarak değerlendirebilmek, eleştirel düşünce becerisi elde ederek psikolojinin kanıta dayalı bir bilim olduğunu anlamak.
2)	İnsan davranışı hakkında biyopsikososyal bir bakış açısı kazanmak. Davranışın biyolojik, psikolojik, ve sosyal değişkenlerini anlamak.
3)	Psikolojideki temel kavramlar ve bunları incelemede kullanılan kuramsal ve uygulamalı yaklaşımları öğrenmek (örneğin temel gözlem ve görüşme tekniklerini bilmek).
4)	Psikoloji alan yazınında baskın dil olan İngilizceyi kullanarak bilgiye erişim ve bilgiyi yazma yöntem ve becerileri edinmek, bilimsel araştırma ve veri değerlendirme tekniklerini (örneğin korelasyonel, deneysel, kesitsel ve boylamsal çalışmalar, vaka çalışmaları) tanımak ve uygulamak.
5)	Ayrımcılığa ve önyargıya karşı bir tutum benimsemek; araştırma ve uygulama alanlarında çalışırken etik duyarlılık göstermek.
6)	Psikolojinin temel alt alanlarını (deneysel, gelişim, klinik, bilişsel, sosyal ve endüstri/örgütsel psikoloji) ve bunlarla ilgili çalışma ve uzmanlık alanlarını tanımak.
7)	Bilimsel çalışmanın temel unsurları olan problem oluşturma, hipotez kurma ve veri toplamanın yanında bulguları analiz etme, yorumlama ve sunma için gerekli becerileri edinmek.
8)	Psikolojik ölçme ve değerlendirme için gerekli temel bilgi ve becerileri kazanmak.
9)	Psikolojiye katkıda bulunacak diğer disiplinlere (tıp, genetik, biyoloji, ekonomi, sosyoloji, siyaset bilimi, iletişim, felsefe, antropoloji, edebiyat, hukuk, sanat vd.) ait temel bilgileri edinmek ve bu bilgileri psikolojik süreçlerin anlaşılması ve yorumlanmasında kullanabilmek.
10)	Toplumsal sorunlara karşı duyarlılık geliştirmek; psikoloji alanının ve toplumun yararına olan etkinliklerde sorumluluk almak.
11)	Problem çözme becerisine sahip olmak ve bunun için gerekli analitik yaklaşımları geliştirebilmek.
12)	İş ve akademik hayatta herhangi bir konuyu eleştirel ele alarak düşüncelerini ifade edebilmek.