adnan menderes üniversitesi biyoistatistik programı

Ders Bilgi Formu
ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ
BİYOİSTATİSTİK PROGRAMI
BİYOİSTATİSTİK DOKTORA PROGRAMI
DERS BİLGİ FORMU
Dersin Adı
Biyoinformatikte Kullanılan İstatistiksel Yöntemler
Ders Kodu
BİS626
AKTS Kredi
8
Ders Düzeyi
İş Yükü
205 (Saat)
Teori
21.10.2017
Doktora
3
Uygulama
0
Laboratuvar
0
Dersin Amacı
Hesaplamalı moleküler biyoloji ve biyoinformatikte kullanılan olasılık ve istatistik konuları tanıtmak.
Özet İçeriği
Biyoinformatiğin kısa tarihçesi, Moleküler Biyolojinin temel kavramları, Markov Zincirleri, Tek DNA
dizisinin analizi, DNA nın ve DNA daki sinyalin modellenmesi , DNA dizilerini hizalama, dizi benzerliklerini
ortaya çıkaran basit testler(BLAST tekniği), İkişerli dizi hizalaması ve dinamik programlama, Entropi ve
Entropi ile ilgili kavramlar, Göreli entropi ve bağlanma(binding) enerjisi, Bilinen ve bilinmeyen konumların
durumlarını bulma, Dizilerdeki konumun korelasyonu, Gen ifadesi, microarray ve çoklu test, Evrimsel
Modeller/ Filogenetik ağaç tahmini.
Staj Durum
Yok
Öğretim Yöntemleri
Anlatım (Takrir), Problem Çözme
Dersi Veren Öğretim Elemanı(ları)
Prof. Dr. Mevlüt TÜRE
Ölçme ve Değerlendirme Araçları
Araç
Adet
Oran (%)
Ara Sınav (Vize)
1
40
Dönem Sonu Sınavı (Final)
1
60
Ders Kitabı / Önerilen Kaynaklar
1
Baxevanis, A. D., Ouellette, B. F. F., Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins, 2nd Edition, John
Wiley & Sons Inc., New York (NY); 2001:356.
2
Attwood T.K., Parry-Smith D.J., Introduction to Bioinformatics, Prentice Hall, Harlow, 1999;240
Hafta
Haftalara Göre Ders Konuları
1
Teorik
Biyoinformatiğe Giriş
2
Teorik
Mikrodizi teknolojisine giriş, temel kavram ve terimler
3
Teorik
Mikrodizi teknolojisine giriş, temel kavram ve terimler
4
Teorik
Tanımlayıcı istatistikler
5
Teorik
Çoklu karşılaştırma testleri
6
Teorik
Biyoinformatik veribankaları (NCBI, EMBL, Refseq, Genbank, PDB, SwissProt)
7
Teorik
Tıbbi veriler ve bu verilerin kullanımı
8
Ara Sınav (Vize)
Ara sınav
9
Teorik
Hücreler kullanılarak çoklu veri üreten sistemler
10
Teorik
Veri çesitleri ve analiz
11
Teorik
Veri çesitleri ve analizi
12
Teorik
Gen kümelemesi
13
Teorik
Ayırma Analizi
14
Teorik
Ayırma Analizi
15
Teorik
Mikrodizi Denemelerine İişkin Biyoinformatik Bilgi Kaynakları
16
Dönem Sonu Sınavı
(Final)
Final sınavı
Dersin Öğrenme, Öğretme ve Değerlendirme Etkinlikleri Çerçevesinde İş Yükü Hesabı (Ortalama Saat)
Etkinlik
Adet
Ön Hazırlık
Etkinlik Süresi
Toplam İş Yükü
Kuramsal Ders
14
0
3
42
Ödev
1
10
0
10
Okuma
1
0
5
5
Bireysel Çalışma
1
0
10
10
Adnan Menderes Üniversitesi E-Üniversite Otomasyonu üzerinden alınmıştır. Rapor tarihi: 21.10.2017
1/2
Ders Bilgi Formu
Kısa Sınav
14
5
1
84
Ara Sınav
1
25
2
27
Dönem Sonu Sınavı
1
25
2
27
Toplam İş Yükü (Saat)
Yuvarla [Toplam İş Yükü (saat) / Haftalık İş Yükü (25)] = AKTS Kredisi
205
8
Dersin Öğrenme Çıktıları
1
Hesaplamalı moleküler biyoloji ve biyoinformatikte kullanılan olasılık ve istatistik konuları tanımlayabilme.
2
Biyoinformatikte kullanılan istatistiksel modelleri açıklayabilme ve yorumlayabilme
3
Olasılık ve istatistik konularını biyoinformatik bilgisayar paketleri ile ilişkilendirebilme
4
Hesaplamalı biyolojide veri analizi için kullanılan istatistiksel teknikleri geliştirebilme
Program Çıktıları (Biyoistatistik Doktora)
1
Doktora yeterliliklerine dayalı olarak güncel ve ileri düzeydeki bilgileri özgün düşünce ve/veya araştırma ile uzmanlık
düzeyinde geliştirebilme, derinleştirebilme ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaşabilme.
2
Biyoistatistiğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme; yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve
değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşabilme.
3
Yeni bilgileri sistematik bir yaklaşımla değerlendirebilme ve kullanabilme.
4
Yeni ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilme.
5
Çalışmalarda araştırma yöntemlerini kullanabilmede üst düzey beceriler kazanmış olma.
6
En az bir bilimsel makaleyi ulusal ve/veya uluslar arası hakemli dergilerde yayınlayarak ve/veya özgün bir yapıt üreterek ya da
yorumlayarak alanındaki bilginin sınırlarını genişletebilme.
7
Bir sağlık çalışanına proje hazırlama aşamasından itibaren istatistik danışmanlık hizmeti verebilme bilgi ve becerisini kazanmak
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi 1:Çok Düşük, 2:Düşük, 3:Orta, 4:Yüksek, 5:Çok Yüksek
ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
PÇ1
4
5
4
5
PÇ2
5
4
4
5
PÇ3
5
5
4
5
PÇ4
4
5
4
4
PÇ5
3
3
3
3
PÇ6
2
2
3
4
PÇ7
3
2
3
4
Adnan Menderes Üniversitesi E-Üniversite Otomasyonu üzerinden alınmıştır. Rapor tarihi: 21.10.2017
2/2