DERS ADI

: COMPUTATİONAL BİOLOGY

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
İEE 5750 COMPUTATİONAL BİOLOGY SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Biyomühendislik Doktora (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROFESÖR HASAN HAVITÇIOĞLU

Dersi Alan Birimler

Biyomühendislik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

This course will begin with a broad description of cellular organization in a molecular biology perspective including nucleic acid and protein structure. Computational methods for pattern detection and clustering will be introduced in the analysis of amino acid sequences of proteins. Probabilistic models of genetic evolution will be developed along with sequence alignment and motif detection algorithms. RNA and DNA analysis with microarrays will be discussed.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   To get algorithmic, mathematical, statistical, and computational methods that are central in bioinformatics and computational biology.
2   To have knowledge about the development and testing of effective computer programs in bioinformatics
3   To get information about the development and optimization of biological databases. Hücrenin çevresiyle etkileşim ve iletişimin mekanizmalarını kavramak
4   To be capable of getting important biological results that are obtained from the use of these methods, programs, and databases
5   To have information on ethical issues

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 What is Computational Biology Explonential Growth of Data Matched by Development of Computer Technology
2 Molecular Biology: an Information Science New Paradigm for Scientific Computing
3 Molecular Biology Information - DNA Molecular Biology Information: Protein Sequence Protein Sequence
4 Molecular Biology Information: Macromolecular Structure
5 Molecular Biology Information: Protein Structure Details
6 PPT Slide
7 Molecular Biology Information: Whole Genomes
8 Gene Expression Datasets: the Transcriptosome
9 Array Data
10 Other Whole-Genome Experiments Molecular Biology Information: Other Integrative Data

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Parallel Computing for Bioinformatics and Computational Biology, Albert Y. Zomaya,

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Laboratory works, theoretical calculations, computer

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Ara Sınav
2 ODV Ödev/Sunum
3 FN Final
4 BNS Başarı VZ* 0.30 + ODV * 0.40 + FN* 0.30
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ* 0.30 +ODV * 0.40 +BUT* 0.30


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Dersler sınav ile değerlendirilecektir. Doktora için ders başarı notu 75 (2.5) `tir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 15 8 120
Final Sınavı 1 15 15
Vize Sınavı 1 15 15
Diğer Kısa Sınav 6 8 48
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 198

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7
ÖK.13
ÖK.23
ÖK.3
ÖK.43
ÖK.5