MOLEKÜLER BİYOLOJİ VE GENETİK
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

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Must Course
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)	Bilgisayar sistemlerinde olan zengin bilgileri kullanabilir ve basit biyolojik sorulara cevap bulma ve hastalıkların teşhis ve tadavileri gibi problemlere çözüm bulur.	3
2)	Biyoloji konuları ile ilgili problemleri saptama, sentez yaparak problemlerin çözümüne yönelik hipotez kurma ve çeşitli gözlemsel ve deneysel yöntemler kullanarak hipotezi çözme becerisi kazanır.	4
3)	Eleştirel, yaratıcı ve analitik düşünme yeteneği geliştirir.	5
4)	Etkili iletişim kurma ve hem İngilizce hem Türkçe sözlü,yazılı ve okuma becerisi kazanır. Mesleki alanda ingilizceye hakim olur.	4
5)	Genetik laboratuvarında kullanılan değişik teknikleri öğrenir ve bilgi ve beceri kazanır.	5
6)	Biyolojik bilgi ve verileri analiz etme ve derleme yetisi gösterme, bunları ve sonuçlarını, arkasında yatan delilleri, bilgi ve görüşleri yazılı ve sözlü olarak net bir şekilde sunabilme.	5
7)	Nicel ve nitel veri toplama yöntemleri kullanmada bilgi ve beceri kazanır.	2
8)	Araştırmaları etik, mesleki sorumluk bilincine sahip, insani değerlere ve insan haklarına saygılı bir şekilde yürütür. İnsan deneylerinde gizlilik ilkesine önem verir.	5
9)	Moleküler biyoloji ve genetik alanında kullanılan teorileri ve uygulamaları öğrenmek ve her ikisi arasında bağlantı kurma.	5
10)	Kendini geliştirme konusunda literatürü araştırıp kullanır ve bilim-teknoloji alanındaki en yeni gelişmeleri takip eder.	4
11)	Ulusal ve uluslararası sorunlarından haberdar olup, bu sorunlara bilimsel yaklaşımla çözüm araştırır.	5