Türkçe English Ders İçerik Rapor
Ders Öğretim Planı
BİYOİNFORMATİĞİN TEMELLERİ VE UYGULAMALARI
1 Dersin Adı: BİYOİNFORMATİĞİN TEMELLERİ VE UYGULAMALARI
2 Dersin Kodu: TTIP5005
3 Dersin Türü: Seçmeli
4 Dersin Seviyesi: Doktora
5 Dersin Verildiği Yıl: 1
6 Dersin Verildiği Yarıyıl: 1
7 Dersin AKTS Kredisi: 5
8 Teorik Ders Saati (saat/hafta): 2
9 Uygulama Ders Saati (saat/hafta): 0
10 Laboratuar Ders Saati (saat/hafta): 0
11 Dersin Önkoşulu
12 Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar Yok
13 Dersin Dili: Türkçe
14 Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
15 Dersin Koordinatörü: Doç. Dr. GIYASETTİN ÖZCAN
16 Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları: Dr. Öğr. Üyesi Dilek PİRİM
17 Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri: Bilgisayar Müh. Bölüm Binası, 1. kat, oda 107
Tel.:+90 (224) 294 2792
email: gozcan at uludag.edu.tr
18 Dersin Web Adresi:
19 Dersin Amacı Bu ders temel biyoinformatik ve programla bilgisine sahip öğrencilerin uygulama konusundaki becerilerini artırmayı hedeflemektedir. Genom dizileme, mikroarray teknolojisi gibi büyük-ölçekli deneysel yöntemlerden bilgi çıkarabilmek için kullanılan hesaplamalı yöntemler tanıtılacaktır. Dersin temel vurgusu, alana genel bir bakış sunabilmek ve biyoinformatiğin DNA ve protein dizi hizalama, yapısal protein hizalama, protein/RNA yapısı tahmini, filogenetik ağaç oluşturma, mikroarray veri analizi ve gen/protein ağlarının analizi gibi temel sorunlarına getirilebilecek çözümleri tanımlamak üzerinedir.
20 Dersin Mesleki Gelişime Katkısı: Biyolojik veri tabanlarının anlaşılması, bu veritabanlarını işlemek için gerekli algoritma tasarımları yapabilmesi
21 Ders Öğrenme Kazanımları
1 Biyoinformatik terminolojisi ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmak;
2 Biyolojik veri bankalarını kullanabilme;
3 Temel Biyoinformatik problemleri ve çözümü için kullanılabilecek yöntemleri öğrenmek.;
22 Dersin İçeriği
Hafta Teori Uygulama
1 Biyoinformatiğe Giriş
2 Dizi Analizi ve Dinamik Programlama
3 Dizi Hizalamanın İstatiksel Analizi
4 Yeni Nesil DNA Dizileme
5 Markov Modelleri ve Çoklu DNA Hizalama
6 Filogenetik Ağaçlar ve Kümeleme Modelleri
7 Protein Yapısı
8 Protein Yapı Tahmini (Sekonder, Tersiyer)
9 Protein Yapısı – Yapısal Eşleşme
10 Mikroarray Veri Analizi
11 Gene-Protein Networks and Pathways
12 Protein-Protein ve Protein DNA İlişkileri
13 Büyük Ölçülü Ağ Yapıları Oluşturma ve Analizi
14 Ağlarda Motif Bulma
23 Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar: M. Zvelebil and J. O. Baum, Understanding Bioinformatics, Garland Science, 2008.
24 Değerlendirme
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYISI KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav 0 0
Kısa Sınav 0 0
Ödev 2 40
Yıl sonu Sınavı 1 60
Toplam 3 100
Yıl içi çalışmalarının Başarıya Oranı 40
Finalin BAşarıya Oranı 60
Toplam 100
Derste Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yaklaşımları Ölçme ve değerlendirme, Bursa Uludağ Üniversitesi Önlisans ve Lisans Eğitim Öğretim Yönetmeliği ilkelerine göre yapılmaktadır.
Açıklama Bağıl değerlendirme sistemi uygulanmaktadır. 1 Ara Sınav ve 1 Final sınavı yapılmaktadır.
25 AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Etkinlik SAYISI Süresi [Saat] Toplam İş Yükü [Saat]
Teorik Dersler 14 2 28
Uygulamalı Dersler 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) 0 0 0
Ödevler 2 34 68
Projeler 0 0 0
Arazi Çalışmaları 0 0 0
Arasınavlar 0 0 0
Diğer 0 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavları 1 54 54
Toplam İş Yükü 150
Toplam İş Yükü / 30 saat 5
Dersin AKTS Kredisi 5
26 PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE DERS ÖĞRENİN KAZANIMLARI İLİŞKİSİ TABLOSU
PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9 PY10 PY11 PY12 PY13 PY14 PY15 PY16
OK1 3 3 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
OK2 4 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
OK3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ÖK: Öğrenme Kazanımları PY: Program yeterlilikleri
Katkı Düzeyi: 1 Çok Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok Yüksek
Bologna İletişim
Mail : bologna@uludag.edu.tr
Tasarım & Kodlama
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı © 2015
otomasyon@uludag.edu.tr