GASTRONOMİ VE MUTFAK SANATLARI (TÜRKÇE)
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 Güz	3	0	3	6

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
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)	- Alanındaki güncel bilgileri içeren ders kitapları, uygulama araç-gereçleri ve diğer kaynaklarla desteklenen ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olma	2
2)	- Alanında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilme. - Alanında edindiği ileri düzeydeki bilgi ve becerileri kullanarak verileri yorumlayabilme ve değerlendirebilme, sorunları tanımlayabilme, analiz edebilme, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirebilme.	4
3)	Alanı ile ilgili konularda ilgili kişi ve kurumları bilgilendirebilme; düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme. - Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilme. -Toplumsal sorumluluk bilinci ile yaşadığı sosyal çevre için proje ve etkinlikler düzenleyebilme ve bunları uygulayabilme. - Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyi'nde kullanarak alanındaki bilgileri izleyebilme ve meslektaşları ile iletişim kurabilme. - Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilme. - Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçlarının duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket etme. - Sosyal hakların evrenselliği, sosyal adalet, kalite kültürü ve kültürel değerlerin korunması ile çevre koruma, iş sağlığı ve güvenliği konularında yeterli bilince sahip olma.	5
4)	- Alanında edindiği ileri düzeydeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme, - Öğrenme gereksinimlerini belirleyebilme ve öğrenmesini yönlendirebilme. -Yaşamboyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirebilme.	3
5)	Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçlarının duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket etme. - Sosyal hakların evrenselliği, sosyal adalet, kalite kültürü ve kültürel değerlerin korunması ile çevre koruma, iş sağlığı ve güvenliği konularında yeterli bilince sahip olma.	3
6)	Alanı ile ilgili ileri düzeydeki bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme. - Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alabilme. - Sorumluluğu altında çalışanların bir proje çerçevesinde gelişimlerine yönelik etkinlikleri planlayabilme ve yönetebilme.	3