BESLENME VE DİYETETİK (TÜRKÇE) | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
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. |
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. |
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. |
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. |
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 |
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. |
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 |
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 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Beslenme ve Diyetetik alanındaki teorik ve metodolojik yaklaşımları, kanıt-temelli ilkeleri ve bilimsel literatürü uygulamalarında sistematik olarak kullanmak. | 2 |
2) | Mesleki uygulamalarında etik ilke ve değerlere uygun davranmayı, temel değer ve sosyal hakların evrenselliğini gözetmek. | 2 |
3) | Yaşam boyu öğrenme, sorun çözme ve eleştirel düşünme becerilerini kullanmak. | 2 |
4) | Birey, aile ve toplumun sağlığının korunması, iyileştirilmesi ve geliştirilmesi için teorik ve uygulama bilgisine sahip olmak. | 2 |
5) | Toplumsal sorumluluk bilinci ile interdisipliner anlayış içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol almak. | 2 |
6) | Diğer diyetisyenlerin yetiştirilmesi, sağlık profesyonellerinin ve bireylerin beslenme konusunda eğitilmeleri için sorumluluk almak ve tüm süreçlere aktif bir şekilde katılmak. | 2 |
7) | Toplumda beslenme ile ilgili problemler için daha fazla risk altında bulunan özel grupların (gebeler, emziren anneler, bebekler, adölesanlar, yaşlılar vb) beslenme durumunu değerlendirmek. | 2 |
8) | Farklı ortamlarda, danışanları ve iş arkadaşlarıyla etkili profesyonel ilişkilerin başlatılması için etkin bir şekilde iletişim kurmak. | 2 |
9) | Beslenme ve diyetetik alandaki uygulama ve araştırmalarda bilişim ve sağlık bakım teknolojilerini kullanmak. | 2 |
10) | Sağlık bilimlerine yönelik veritabanları ve bilgi kaynaklarında literatür taraması yapmak, bilgiye erişme ve kullanma becerisi kazanmak. | 2 |
11) | En az bir yabancı dili kullanarak alanındaki bilgileri izleme ve meslektaşları ile uluslararası düzeyde iletişim ve işbirliği gerçekleştirebilmek. | 2 |
12) | Diyetetik uygulamalarını, içinde bulunduğu toplumun kültürel farklılıklarını ve bu toplum içindeki farklı grupların farklı sağlık ihtiyaçlarını da dikkate alarak gerçekleştirmek. | 2 |