• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS MBG 6116 BİYOİNFORMATİKTE İLERİ KONULAR SEÇMELİ 3 0 0 12

Dersi Veren Birim

Moleküler Biyoloji ve Genetik Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ GÖKHAN KARAKÜLAH

Dersi Alan Birimler

Moleküler Biyoloji ve Genetik Doktora İngilizce Biyotıp ve Sağlık Teknolojileri Doktora

Dersin Amacı

Bu ders, moleküler biyolojik veri analizi ve ileri uygulamalar için en güncel biyoenformatik teknikleri sunmayı amaçlamaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Biyolojik veri analizi için hesaplama tekniklerini tanımlayabilme. 2   Biyoinformatikte karşılaşılan zorluklardan haberdar olmak 3   Veri analizinde uygun hesaplama yöntemini seçebilme. 4   Çeşitli hesaplama algoritmalarının uygulanması için mevcut araçların farkında olmak. 5   Hesaplamalı analiz sonuçlarını moleküler biyoloji bağlamında yorumlayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Moleküler biyoloji ve biyoenformatik temelleri 2 Açık biyoenformatik araçlar ve biyolojik veri analizi 3 Dizi hizalama algoritmaları 4 Genom analiz teknikleri 5 Genom analizindeki güncel zorluklar 6 Dizi işlev tahmini ve anotasyonu 7 Biyoinformatikte makine öğrenmesi 8 Makine öğrenmesi temelli yaklaşımlarda güncel güçlükler 9 Ara sınav 10 Yeni nesil dizileme (NGS) ve uygulamaları 11 NGS veri analiz yöntemleri 12 NGS veri analizindeki güncel zorluklar 13 Gen düzenleyici ağlar 14 Sistem biyolojisindeki güncel zorluklar 15 Ödev sunumları 16 Final sınavı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: 1. Mandoiu, Ion, and Alexander Zelikovsky. Bioinformatics algorithms: techniques and applications. Vol. 3. John Wiley & Sons, 2008. 2. Jones, Neil C., and Pavel Pevzner. An introduction to bioinformatics algorithms. MIT press, 2004. 3. Briefings in Bioinformatics, Oxford Journals, ISSN 1467-5463 4. Bioinformatics, Oxford Journals, ISSN 1367-4803 5. BMC Bioinformatics, ISSN 1471-2105

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

PowerPoint sunumuyla teorik dersler ve öğrencilerin ödev sunumu.

Değerlendirme Yöntemleri

Başarılı / Başarısız *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

gokhan.karakulah@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Lectures 15 2 30 Tutorials 15 2 30 Preparation before/after weekly lectures 15 4 60 Preparation for Mid-term Exam 1 15 15 Preparation for Final Exam 1 25 25 Preparing Individual Assignments 1 30 30 Preparing Group Assignments 1 40 40 Preparing Presentations 15 5 75 Final 1 2 2 Mid-term 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 310

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 ÖK.1 2 ÖK.2 2 ÖK.3 3 ÖK.4 2 ÖK.5 2