Biyoenformatik (SE 446) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Kodu Saati Saati Saati Biyoenformatik SE 446 Her İkisi 3 0 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili İngilizce Dersin Türü Teknik Seçmeli Dersler Dersin Seviyesi Lisans Ders Verilme Şekli Yüz Yüze Dersin Öğrenme ve Anlatım Öğretme Teknikleri Dersin Koordinatörü Dersin Öğretmen(ler)i 0 3 5 Dersin Asistanı Dersin Amacı 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. Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Dersin İçeriği DNA ve protein dizilerini hizalama. Filogenetik ağaçları. Protein yapılarını kestirme. Motif bulma. DNA mikroçip veri analizi. Gen/protein ağları. • 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 Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları Hafta Konular Ön Hazırlık 1 Temel bilgiler Bölüm 1,2,3 (ana kaynak) 2 Dizi hizalama ve analizi Bölüm 4 3 İkişerli dizi hizalama ve veritabanı Bölüm 5 arama 4 İkişerli dizi hizalama ve veritabanı Bölüm 5 arama 5 Örüntüler, profiller ve çoklu dizi hizalama Bölüm 6 6 Örüntüler, profiller ve çoklu dizi hizalama Bölüm 6 7 Recovering Evolutionary History Chapter 7 8 Filogenetik ağaç oluşturma Bölüm 8 9 Diziden ikincil yapıyı elde etme Bölüm 11 10 İkincil yapıyı kestirme Bölüm 12 11 Protein yapılarını modelleme Bölüm 13 12 Kümeleme yöntemleri ve istatistik Bölüm 16 13 Kümeleme yöntemleri ve istatistik Bölüm 16 14 Sistem biyolojisi Bölüm 17 15 Dönem Sonu Sınav çalışmaları Dönem için konuların tekrarı 16 Dönem Sonu Sınav çalışmaları Dönem için konuların tekrarı Kaynaklar 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 Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Devam/Katılım Sayı Katkı Payı - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler 3 30 Sunum - - Projeler - - Seminer - - Ara Sınavlar/Ara Juri 2 40 Genel Sınav/Final Juri 1 30 Toplam 6 100 Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 70 Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 30 Toplam 100 Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri Uzmanlık/Alan Dersleri X Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi 1 2 3 4 5 1 Matematik, fen bilimleri ve hesaplama alanlarındaki bilgi birikimini yazılım mühendisliği problemlerinin çözümüne uygulama becerisi. X 2 Alana özgü sorunları analiz etme ve modelleme, çözümleri için uygun yazılım gereksinimlerini belirleme ve tanımlama becerisi. X 3 Belirlenen gereksinimleri karşılayacak bir yazılım sistemini, sistem parçasını, işlemi veya programı tasarlama, geliştirme ve değerlendirme becerisi. 4 Yazılım mühendislik uygulamaları için modern teknik ve mühendislik araçlarını kullanma becerisi. 5 Yazılım ihtiyaçlarını anlamak için veri toplama, analiz etme ve yorumlama becerisi. 6 Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda veya bireysel olarak etkin biçimde çalışabilmek için gerekli organizasyonel ve iş yeteneklerini ortaya koyabilme becerisi. X 7 Türkçe ve İngilizce dillerinde etkin iletişim kurabilme becerisi. X 8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki son gelişmeleri takip edebilme ve kendini sürekli yenileme becerisi. 9 Mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilinci. X X 10 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi. X 11 Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel, sosyal ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. X 12 Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisi. 13 Yazılım sistemlerinin analiz, tasarım, uygulama, doğrulama, geçerleme ve bakım süreçlerini uygulayarak geliştirilmesinde mühendislik yaklaşımlarını uygulama becerisi. ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü 16 3 48 Alan Çalışması Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 3 48 3 6 18 Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 2 10 20 Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15 Sunum/Seminer Hazırlama Projeler Ödevler Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Toplam İş Yükü 149