MBG1002 Introduction to BioinformaticsBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar YAZILIM MÜHENDİSLİĞİÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
MBG1002 Biyoinformatiğe Giriş Bahar 3 0 3 5
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: İngilizce
Dersin Türü: Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANS
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi ELIZABETH HEMOND
Dersi Veren(ler): Prof. Dr. SÜREYYA AKYÜZ
Dr. Öğr. Üyesi SERKAN AYVAZ
Opsiyonel Program Bileşenleri: Bulunmuyor.
Dersin Amacı: Bu ders, öğrencileri insan genomu ve ilgili verilerin bilgi kaynaklarını sonuna kadar kullanma ile yüksek performanslı hesaplamadaki gelişmelerin biraraya geldiği disiplinlerarası bir alanda, biyoinformatik alanında çalışmaya hazırlar.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1. Biyolog, biyokimyacı, tıbbi araştırmacılar, genetikçiler ve bilgisayar mühendislerinden oluşan disiplinler arası takımlar halinde çalışmayı tanır.
2. Büyük veritabanları üzerinde karmaşık arama yapma ve sonuçları yorumlamayı gerçekleştirir.
3. Genomik karşılaştırmalar yapma, genleri ve büyük genomik bölgeleri genom tarayıcılarda göstermeyi gerçekleştirir.
4. Parça bütünleme, gen bulma, protein katlanması ve mikroarray çalışmaları dahil olmak üzere temel biyoinformatik sorunları ve çözümlerini tanır.
5. İstatistiksel önem kavramları kullanarak sonuçları olasılık terimleriyle analiz eder.
6. Dizileme teknikleri, doğasında olan hesaplama problemleri, olası çözümleri tanır.
7. Markov Model kurma ve bunun gen tahmini için kullanımını tanımlar.
8. Mikroarray verilerinin analizi için hesaplama yöntemlerinin tanır ve bu verileri kullanarak gen ekspresyonu yorumlanmasını tartışır.
9.İnsan Genom Projesi ve sonuçları ile ilgili etik, yasal ve sosyal konularda tartışır.

Dersin İçeriği

Biyoinformatik, moleküler biyoloji, istatistik ve bilgisayar bilimlerini entegre eden ve hızla büyüyen bir alandır. Bu ders, DNA ve protein dizi analizinin matematiksel modelleri ve bilgisayar algoritmalarına adanmıştır. Bu derste, öğrenciler biyoinformatik analizleri yapmak için birçok popüler araçları öğrenecek ve bu algoritmaların esinlendiği düşünceler tanıtılacaktır. Var olan çeşitli biyoinformatik yöntemler eleştirel olarak tarif edilecek ve her birinin güçlü ve limitli yönleri tartışılacaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Giriş: Olasılık ve istatistik temelleri.
2) Nükleik asit ve protein dizilerinin analizi.
3) Web üzerindeki moleküler biyoloji veritabanları.
4) İnternetde var olan Biyoinformatik yazılımları
5) Genom nasıl çalışılır, Harita ve Diziler, İnsan Genom Projesi
6) Dizileme: Next Gen, Exome, Shotgun Dizileme
7) Parça Biraraya Getirme Problemi; Dizi Hizalama Modelleri: Kısa Ortak Superstring, Reconstruction, Multicontig, Grafik Modeli
8) Kısıtlama haritalama: a) Çift Digest Problemi, b) Kısmi Digest Sorunu
9) Hesaplamalı Gen Avcılığı, Gen bulma yöntemleri, dizi paternleri, Hidden Markov Modeller.
10) Gen ifadesine biyoinformatik yaklaşımlar
11) Protein katlanma problemi
12) Genom Yeniden-düzenlemeleri
13) Suffix ağaçları I
14) Suffix ağaçları II

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Biyoinformatik ders notları haftalık olarak verilecektir.
Course material will be supplied weekly.
Diğer Kaynaklar: 1) Pevsner J., Bioinformatics and Functional Genomics, Wiley-Liss, 2009
2) Mount D.W., Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis (2nd edition), Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2004
3) Krane D.E., Raymer M.L., Fundamental Concepts of Bioinformatics, Benjamin Cummings, 2003
4) Setubal C., Meidanis J., Introduction to Computational Molecular Biology, PWS Publishing, 1997"

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 2 % 15
Projeler 1 % 20
Ara Sınavlar 1 % 25
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 5 70
Proje 1 10 10
Ara Sınavlar 1 2 2
Final 1 2 2
Toplam İş Yükü 126

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) Karmaşık mühendislik problemlerine yönelik yazılım proje, süreç ve ürünlerine ait fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan özellikleri tanımlayabilmek.
2) Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılım mimarisi, bileşenleri, ara yüzleri ve sisteme ait diğer alt bileşenleri tasarlayabilmek.
3) Kodlama, doğrulama, sınama ve hata ayıklama konularını da içerecek şekilde karmaşık yazılım sistemleri geliştirebilmek.
4) Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılımı, programın davranışlarını beklenen sonuçlara göre sınayarak doğrulayabilmek.
5) Karmaşık yazılım sistemlerinin çalışması sırasında, çalışma ortamının değişmesi, yeni kullanıcı istekleri ve yazılım hatalarının ortaya çıkması ile meydana gelen bakım faaliyetlerine yönelik işlemleri yapabilmek.
6) Karmaşık yazılım sistemlerinde yapılan değişiklikleri izleyebilmek ve kontrol edebilmek, entegrasyonunu sağlayabilmek, yeni sürümlerini sistematik olarak planlayabilmek ve riskleri yönetebilmek.
7) Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda görev alarak karmaşık yazılım sistemleri yaşam süreçlerini tanımlayabilmek, değerlendirebilmek, ölçebilmek, yönetebilmek ve uygulayabilmek.
8) Karmaşık mühendislik problemlerinde gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında yazılım gereksinimlerini toplama, yazılımı tasarlama, geliştirme, sınama, bakımını yapma konularındaki çeşitli araçları ve yöntemleri kullanabilmek.
9) Temel kalite metrikler tanımlayabilmek, yazılım yaşam döngüsü süreçlerini uygulayabilmek, yazılım kalitesini ölçebilmek, kalite model karakteristiklerini tanımlayabilmek, standartları uygulayabilmek ve bunları karmaşık yazılım sistemlerini analiz etmekte, tasarlamakta, geliştirmekte, doğrulamakta ve sınamakta kullanabilmek.
10) Yazılım mühendisliği ile ortak sınırlara sahip olan matematik, fen bilimleri, bilgisayar mühendisliği, endüstri mühendisliği, sistem mühendisliği, ekonomi, yönetim ve sürdürülebilir kalkınma gibi diğer disiplinler hakkında teknik bilgi kazanabilmek ve bunlar aracılığıyla yenilikçi fikirleri karmaşık mühendislik problemlerinde ve girişimcilik faaliyetlerinde kullanabilmek.
11) Yazılım mühendisliği kültürü ve etik anlayışını kavrayabilmek ve bunları yazılım mühendisliğinde uygulayabilecek temel bilgilere sahip olmak, meslek hayatı boyunca gerekli teknik becerileri öğrenip başarıyla uygulayabilmek.
12) Yabancı dil ve Türkçe kullanarak etkin rapor yazabilmek ve yazılı raporları anlayabilmek, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilmek, etkin sunum yapabilmek, açık ve anlaşılır talimat verebilmek ve alabilmek.
13) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları ile mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları hakkında bilgi sahibi olmak.