Ders Dosyası

DERS TANITIM BİLGİLERİ (TÜRKÇE)
Ders Bilgileri
Dersin Adı
Kodu
Yarı
yılı
Teori
(Saat/Hafta)
Uygulama
(Saat/hafta)
Laboratuar
Yerel
Kredi
AKTS
Biyoenformatik
SE446
12
3
0
0
3
5,5
Önkoşul(lar)-var ise
Dersin Dili
Ders Türü
Ders verilme şekli
Dersin Öğrenme ve
Öğretme Teknikleri
Dersin
sorumlusu(ları)
Dersin amacı
Dersin öğrenme
çıktıları
Dersin içeriği
Kaynaklar
İngilizce
Teknik Seçmeli
Yüz-yüze
Anlatım
Bu dersin amacı, büyük miktardaki biyolojik verilerin analizi için gereken
hesaplamalı teknikler ile ilgili bilgi ve becerilerin kazandırılmasıdır. Bu derste
bioenformatikteki hesaplamalı tekniklerin uygulamaları tanıtılacaktır.
DNA ve protein dizilerini hizalama tekniklerini uygulama
Filogenetik ağaçları oluşturma
Protein yapılarını kestirme tekniklerini uygulama
Bioenformatikte kullanılan kümeleme yöntemleri ile ilgili beceriler kazanma
Gen/protein ağlarını analiz etme
DNA ve protein dizilerini hizalama. Filogenetik ağaçları. Protein yapılarını kestirme.
Motif bulma. DNA mikroçip veri analizi. Gen/protein ağları.
Ders Kitabı
1. M. Zvelebil and J. O. Baum, Understanding Bioinformatics, Garland Science,
2008.
Diğer Kaynaklar
1. N. C. Jones and P. A. Pevzner, An Introduction to Bioinformatics
Algorithms, MIT press, 2004.
2. A. M. Lesk, Introduction to Bioinformatics, Oxford University Press, 2002.
3. D. Mount, Bioinformatics: Sequence and genome analysis, Cold Spring
Harbor Laboratory Press, 2001.
4. T. Jiang, Y. Xu, and M. Zhang, eds. Current Topics in Computational
Molecular Biology, MIT press, 2002.
Haftalara Göre İşlenecek Konular
Haftalar
1. Hafta
2. Hafta
3. Hafta
4. Hafta
5. Hafta
6. Hafta
7. Hafta
Tartışılacak işlenecek konular
Temel bilgiler
Dizi hizalama ve analizi
İkişerli dizi hizalama ve veritabanı arama
İkişerli dizi hizalama ve veritabanı arama
Örüntüler, profiller ve çoklu dizi hizalama
Örüntüler, profiller ve çoklu dizi hizalama
Evrimsel geçmişi elde etme
Ön Hazırlık
Bölüm 1,2,3 (ana kaynak)
Bölüm 4
Bölüm 5
Bölüm 5
Bölüm 6
Bölüm 6
Bölüm 7
8. Hafta
9. Hafta
10. Hafta
11. Hafta
12. Hafta
13. Hafta
14. Hafta
15. Hafta
16. Hafta
Filogenetik ağaç oluşturma
Diziden ikincil yapıyı elde etme
İkincil yapıyı kestirme
Protein yapılarını modelleme
Kümeleme yöntemleri ve istatistik
Kümeleme yöntemleri ve istatistik
Sistem biyolojisi
Genel Sınav
Genel Sınav
Bölüm 8
Bölüm 11
Bölüm 12
Bölüm 13
Bölüm 16
Bölüm 16
Bölüm 17
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl İçi Çalışmaları
Devam
Laboratuar
Uygulama
Alan Çalışması
Derse Özgü Staj (varsa)
Ödevler
Sunum
Projeler
Seminer
Ara sınavlar
Genel Sınav
Sayısı
Katkı Payı %
3
30
2
1
40
30
100
70
30
100
Toplam
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı
Toplam
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
Etkinlikler
Sayısı
Süresi
Toplam İş
Yükü
Ders Süresi (X14 )
Laboratuvar
Uygulama
Derse özgü staj (varsa)
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma,
pekiştirme, vb)
Sunum / Seminer Hazırlama
Proje
Ödevler
Ara sınavlara hazırlanma süresi
Genel sınava hazırlanma süresi
Toplam İş Yükü
16
3
48
16
4
64
3
6
18
2
1
10
25
20
25
175
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri/Çıktıları İle İlişkilendirilmesi
Program Yeterlilikleri/Çıktıları
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Matematik, fen bilimleri ve hesaplama alanlarındaki bilgi
birikimini yazılım mühendisliği problemlerinin çözümüne
uygulama becerisi.
Alana özgü sorunları analiz etme ve modelleme, çözümleri
için uygun yazılım gereksinimlerini belirleme ve tanımlama
becerisi.
Belirlenen gereksinimleri karşılayacak bir yazılım sistemini,
sistem parçasını, işlemi veya programı tasarlama, geliştirme
ve değerlendirme becerisi.
Yazılım mühendislik uygulamaları için modern teknik ve
mühendislik araçlarını kullanma becerisi.
Yazılım ihtiyaçlarını anlamak için veri toplama, analiz etme ve
yorumlama becerisi.
Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda veya bireysel olarak
etkin biçimde çalışabilmek için gerekli organizasyonel ve iş
yeteneklerini ortaya koyabilme becerisi.
Türkçe ve İngilizce dillerinde etkin iletişim kurabilme becerisi.
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bilgiye
erişebilme, bilim ve teknolojideki son gelişmeleri takip
edebilme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
Yazılım mühendisliği alanında mesleki, hukuksal, etik ve
sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilinci.
Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve
sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık;
uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi.
Karar alırken, Yazılım Mühendisliği uygulamalarının evrensel,
çevresel, sosyal ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı
sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma
prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri
teorisini uygulama becerisi.
Yazılım sistemlerinin analiz, tasarım, uygulama, doğrulama,
geçerleme ve bakım süreçlerini uygulayarak geliştirilmesinde
mühendislik yaklaşımlarını uygulama becerisi.
Katkı Düzeyi
2
3
4
5
X
X
X
X
X
X
X
X
*Lütfen program yeterliliğine olan katkı düzeyini 0-5 arasında numaralandırarak belirtiniz.
1: En düşük, 2: Düşük, 3: Orta, 4: Yüksek, 5: Çok Yüksek