YAPAY ZEKA 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:	English
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)	Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği konularında yeterli altyapıya sahiptir.
2)	Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için beraber kullanır.
3)	Mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer, bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçer ve uygular.
4)	Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz eder ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlar; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygular.
5)	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır.
6)	Deney tasarlar, deney yapar, veri toplar sonuçları analiz eder ve yorumlar.
7)	Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır.
8)	Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır.
9)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler.
10)	Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır.
11)	Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanır.
12)	Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; girişimcilik ve yenilikçilik konularının farkında olur ve çağın sorunları hakkında bilgiye sahiptir.
13)	Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir.
14)	Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği konularında bilinç; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalığa sahiptir.