ENDÜSTRİ 4.0 (İNGİLİZCE, TEZSİZ) | |||||
Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
GEN2006 | İşlemsel Biyoloji | Güz | 3 | 2 | 4 | 8 |
Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir |
Öğretim Dili: | En |
Dersin Türü: | Departmental Elective |
Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi ELIZABETH HEMOND |
Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. SÜREYYA AKYÜZ |
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: | 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 |
Devam | % 0 | |
Laboratuar | 12 | % 20 |
Uygulama | % 0 | |
Arazi Çalışması | % 0 | |
Derse Özgü Staj | % 0 | |
Küçük Sınavlar | % 0 | |
Ödev | 2 | % 15 |
Sunum | % 0 | |
Projeler | % 0 | |
Seminer | % 0 | |
Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
Ara Juri | % 0 | |
Final | 1 | % 40 |
Rapor Teslimi | % 0 | |
Juri | % 0 | |
Bütünleme | % 0 | |
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 |
Uygulama | 0 | 0 | 0 |
Derse Özgü Staj | 0 | 0 | 0 |
Arazi Çalışması | 0 | 0 | 0 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 8 | 112 |
Sunum / Seminer | 0 | 0 | 0 |
Proje | 0 | 0 | 0 |
Ödevler | 0 | 0 | 0 |
Küçük Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
Ara Juri | 0 | ||
Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
Rapor Teslimi | 0 | ||
Juri | 0 | ||
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 |