BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| SİYASET BİLİMİ VE ULUSLARARASI İLİŞKİLER | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| GEN4059 | Biyoinformatikte İşlemsel Yöntemler | Bahar | 3 | 0 | 3 | 6 |
| 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 |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Bulunmuyor. |
| 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. |
Öğrenme Kazanımları
|
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. |
Dersin İçeriği
| 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. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| 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 |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Relevant course notes or hand-outs will be supplied. |
| Diğer Kaynaklar: | 1)An Introduction to Bioinformatics Algorithms (Computational Molecular Biology), Neil Jones and Pavel Pevzner, MIT Press, 2004. |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ödev | 2 | % 10 |
| Projeler | 1 | % 25 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 35 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 65 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | 98 |
| Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü | 144 | ||
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) | Alanla ilgili temel kuramsal ve olgusal bilgiler ile bunlar arasındaki ilişkilere, uygulama seviyesinde hâkimdir. | |
| 2) | Toplumların yaşadığı siyasi dönüşümlerin nedenleri ve sonuçları hakkında temel bilgilere sahiptir. | |
| 3) | Sosyal ve davranış bilimlerinde nicel, nitel ve karma araştırma metotlarına vakıftır. | |
| 4) | Güncel siyasi ve sosyal gelişmeleri değerlendirirken tarihsel örüntüleri fark eder. | |
| 5) | İç ve dış siyaseti analiz, sentez ve öngörü süreçlerinde disiplinler arası ve eleştirel bir yaklaşım sergiler. | |
| 6) | Alanıyla ilgili çalışmaları gerek bağımsız gerekse ekip dâhilinde eksiksiz yürütür. | |
| 7) | Araştırma-Geliştirme temelli yaşam boyu öğrenme bilincine sahiptir. | |
| 8) | Alanıyla ilgili edindiği bilgi ve becerileri en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde bir yabancı dilde ve gerekli bilişim-iletişim teknolojilerini kullanarak, yazılı ve sözlü olarak ifade eder. | |
| 9) | Alanıyla ilgili edindiği bilgi ve becerileri bireysel kariyerine, sürdürülebilir kalkınma amaçlarına yönelik projelere ve sosyal sorumluluk girişimlerine yansıtır. | |
| 10) | İç ve dış siyaset gündemini ve uluslararası gelişmeleri takip etme alışkanlığına sahiptir. | |
| 11) | Küresel çağın yeni siyasi aktör, kuram ve olgularını yorumlamada yetkinlik sahibidir. | |
| 12) | İleri teknolojilerin siyaset üzerindeki etkisini hukuki ve etik çerçevede değerlendirir. |