| GENETİK VE BİYOİNFORMATİK | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| GEN2006 | İşlemsel Biyoloji | Bahar | 3 | 2 | 4 | 8 |
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Must Course |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | |
| Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. SÜREYYA AKYÜZ |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Bulunmuyor. |
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, hesaplamalı biyoloji için kullanılabilir veri kaynakları ve türleri, moleküler biyoloji ve genomikte temel hesaplama problemleri ve hesaplamalı biyolojide yaygın olarak kullanılan başlıca algoritmalar konularında anlayış sunmaktır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. Verilen iki protein arasındaki benzerlik nasıl ölçüldüğünü tartışır. 2. Çeşitli DNA dizileri arasındaki farklılıklar nasıl ölçüldüğünü hesaplar. 3. Dizileri arasındaki farklılıkların önemi nasıl ölçüldüğünü tartışır. 4. Böyle bir benzerlik ilişkinin tesadüfen meydana gelmesi olasılığını nasıl belirlendiğini tanır. 5. Dizi benzerliğine dayalı bir aramanın nasıl gerçekleştirileceğini tanımlar. 6. Çoklu dizi hizalamalarının nasıl oluşturulacağını analiz eder. 7. Genetik bilgiler kullanarak soyağacı nasıl oluşturulacağını tanımlar. 8. Bireyler arasındaki genomik farklılıkların ve bunların hastalıklar üzerindeki etkilerini tartışır. 9. Yolak bulma tekniklerini kullanır. |
| Hesaplamalı biyoloji, moleküler biyoloji alanındaki sorunları ele almak üzere hesaplama yöntemlerinin uygulanmasını ve geliştirilmesini içerir. Öğrenciler derste öğretilen algoritmaların (basitleştirilmiş şekillerde) yazılımının geliştirilmesi üzerinde pratik yapmanın yanı sıra yerel olarak ya da internetde mevcut dizi analiz araçlarını kullanma deneyimi de elde edeceklerdir. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Moleküler Biyolojide Temel kavramlar, Nükleik asit dünyası, proteinler | |
| 2) | Moleküler Genetikde mekanizmalar; Genler ve Genetik kod, transkripsiyon, translasyon ve protein sentezi, junk DNA ve okuma frame leri, kromozomlar | |
| 3) | Dizi hizalama Algoritmaları: Needleman–Wunsch algoritması, Semi-global dizileme. | |
| 4) | Dizi hizalama Algoritmaları: Smith-Waterman algoritması | |
| 5) | Çoklu dizi hizalaması; Yıldız hizalaması, Ağaç hizalaması. | |
| 6) | Muhafazakar dizi alanlarının çoklu hizalanması. Çoklu dizi hizalaması için Gibbs örnekleme algoritması. DNA dizilerindeki fonksiyonel yerlerin (RBS yerleri, promoter lar, splice yerleri) tahmini için algoritmalar. | |
| 7) | PAM, BLOSSUM skorlama matrisleri. | |
| 8) | Veritabanında arama: BLAST, FASTA. | |
| 9) | Phylogenetic Ağaçlar; Karakter Durum Matrisleri, Eklemeli Ağaçların Yeniden inşası. | |
| 10) | İnsan genetik değişiklikler, Tek Nükleotid Polimorfizmleri ve tıp. | |
| 11) | Tüm genom bağlantı analizi çalışmaları | |
| 12) | Yolak Bulma teknikleri ve araçları | |
| 13) | Biyolojik ağlar | |
| 14) | Tekrar |
| Ders Notları / Kitaplar: | Relevant notes or hand-outs will be supplied. |
| Diğer Kaynaklar: | 1)Jones N. C. and Pevzner P. A., An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT press, 2004. 2)Pevzner P.A., Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach, MIT Press, 2000. 3)Zvelebil M., Baum J.O., Understanding Bioinformatics, Garland Science, 2008. 4)Setubal C., Meidanis J., Introduction to Computational Molecular Biology, PWS Publishing, 1997. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Laboratuar | 12 | % 20 |
| Ödev | 2 | % 15 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 2 | 28 |
| Laboratuvar | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 8 | 112 |
| Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü | 172 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | 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 |
| 2) | 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. | 3 |
| 3) | Etkili iletişim kurma ve hem İngilizce hem Türkçe sözlü,yazılı ve okuma becerisi kazanır. Mesleki alanda ingilizceye hakim olur. | 5 |
| 4) | Araştırmaları etik, mesleki sorumluk bilincine sahip, insani değerlere ve insan haklarına saygılı bir şekilde yürütür. İnsan deneylerinde gizlilik ilkesine önem verir. | 3 |
| 5) | Bilgisayar sistemlerinde olan zengin bilgileri kullanabilir ve basit biyolojik sorulara cevap bulma ve hastalıkların teşhis ve tadavileri gibi problemlere çözüm bulur. | 5 |
| 6) | Eleştirel, yaratıcı ve analitik düşünme yeteneği geliştirir. | 4 |
| 7) | Genetik laboratuvarında kullanılan değişik teknikleri öğrenir ve bilgi ve beceri kazanır. | 2 |
| 8) | Nicel ve nitel veri toplama yöntemleri kullanmada bilgi ve beceri kazanır. | 5 |
| 9) | Genetik ve biyoinformatik 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 genetik ve biyoinformatik bilimini kullanarak çözüm araştırır. | 4 |