| 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 |
| GEN2008 | Biyoinformatiğe Giriş | Güz | 3 | 0 | 3 | 9 |
| 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): |
Dr. Öğr. Üyesi SERKAN AYVAZ Prof. Dr. SÜREYYA AKYÜZ |
| 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. |
|
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. |
| 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. |
| 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 | ||
| 14) | Tekrar | ||
| Ders Notları: | Course notes or relevant hand-outs will be supplied. |
| 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 |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | % 0 | |
| Laboratuar | % 0 | |
| Uygulama | % 0 | |
| Arazi Çalışması | % 0 | |
| Derse Özgü Staj | % 0 | |
| Küçük Sınavlar | % 0 | |
| Ödev | 2 | % 15 |
| Sunum | % 0 | |
| Projeler | 1 | % 20 |
| 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 | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü | |
| Ders Saati | 14 | 42 | |
| Laboratuvar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 94 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Proje | 1 | 30 | |
| Ödevler | |||
| Küçük Sınavlar | |||
| Ara Juri | |||
| Ara Sınavlar | 2 | 60 | |
| Rapor Teslimi | |||
| Juri | |||
| Final | 1 | 2 | |
| Toplam İş Yükü | 228 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |