Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
BiyoenformatikBLM521037.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgi Teknolojileri Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim)
Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgi Teknolojileri Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim, İngilizce)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin Koordinatörü
Dersi Veren(ler)Nizamettin Aydın
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıModern biyoloji araştırmalarında problemlerin çözümü için biyoenformatik yaklaşımların önemini anlama, yazılım teknolojilerini uygulayabilme, sonuçları değerlendirebilme ve yorumlayabilme becerisini kazandırmak.
Dersin İçeriğiBiyoenformatik moleküler biyoloji, biyofizik, istatistik ve bilgisayar bilimlerini tümleştiren ve hızlı gelişen bir alandır. Ders biyolojik problemlerin çözümü için bilişim araçlarını da kullanan biyoenformatiğe genel bir bakış sağlar. Konular: veritabanı araması, sekans hizalaması, gen tahmini, RNA ve protein yapısı tahmini, filogenetik ağaçların oluşturulması, karşılaştırmalı ve işlevsel genomik.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Introduction to Bioinformatics. Arthur M. Lesk
  • Python for Bioinformatics , Jason Kinser
  • Beginning Perl for Bioinformatics. James Tisdall
  • Fundamental Concepts of Bioinformatics. Dan E. Krane, Michael L. Raymer
  • Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. David W. Mount
  • Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins. Andreas D. Baxevanis
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci temel biyolojik problemleri anlama becerisi kazanacaktır.
  2. Öğrenci uygun bilgisayarlı hesaplama araçlarını kullanma becerisi kazanacaktır.
  3. Öğrenci bilişimsel yaklaşımların altındaki temel prensipleri anlama becerisi kazanacaktır.
  4. Öğrenci istatistiksel ve matematiksel yaklaşımların altındaki temel prensipleri anlama becerisi kazanacaktır.
  5. Öğrenci bilgisayarlı hesaplama araçlarının kısıtlarını anlama ve sonuçların kritik olarak nasıl yorumlanacağı becerisini kazanacaktır.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----
PÇ-13-----
PÇ-14-----
PÇ-15-----
PÇ-16-----
PÇ-17-----
PÇ-18-----
PÇ-19-----
PÇ-20-----
PÇ-21-----
PÇ-22-----
PÇ-23-----
PÇ-24-----
PÇ-25-----
PÇ-26-----
PÇ-27-----
PÇ-28-----
PÇ-29-----
PÇ-30-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Giriş. Biyoenformatiğin tanımı, Biyoenformatiğin önemi.
2Moleküler biyolojiye genel bir bakış. Hücreler, kromozomlar, DNA, RNA, Aminoasitler, Proteinler, Genome, Transcriptome, Proteome.
3Yazılım aracı olarak Python/Perl, kurulumu ve proglamlanması.
4İki sekansın hizalanması. Sekansların birbirleriyle ilişkileri.
5Hizalama yöntemleri (Görsel, Brute Force, Dinamik programlama, Kelime temelli). Hizalama yöntemleri (Görsel, Brute Force, Dinamik programlama, Kelime temelli).
6Dot plot, Küresel hizalama, Yöresel hizalama.
7Skor matrisleri, Hizalamanın ölçüsü.
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9İleri Python/Perl programlama. Tek satırlık programlar.
10Biyoenformatikte veritabanı sistemleri ve Python/Perl.
11Biyoenformatikte Web teknolojileri ve Python/Perl.
12Çoklu sekans hizalaması. Küresel çoklu sekans hizalaması, progressive küresel hizalaması, iteratif yöntemler. Yöresel korunmuş örüntülere dayalı küresel çoklu hizalama.
13Yöresel çoklu hizalama, profil analizi, blok analizi. Örüntü arama ya da istatistiksel yöntemler.
14Sekans veri dosyası formatları.
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev315
Sunum/Jüri110
Projeler110
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar125
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati403
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması133
Derse Özgü Staj
Ödev310
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler19
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)115
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok