Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
8BİLS406Biyoenformatiğe Giriş3+0+036

Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Metalurji ve Malzeme Mühendisliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Biyolojik bilgiyi yönetmek, analiz etmek ve anlamak.
Dersin İçeriği Moleküler biyoloji: temel kavramlar. Biyolojik veri akışı, Biyolojik veri tabanları erişim ve arama stratejileri. Biyolojik dizin hizalama algoritmaları (Dinamik programlama, ikili hizalama, çoklu hizalama). Biyobilişimde örüntü tanıma yöntemleri. Biyobilişimde kullanılan veri yapıları (Sonek ağaçları, karar ağaçları, çizgeler). Örnek problem ve uygulamalar (Protein ikincil yapı, tahmini, protein sınıflandırma, gen tanıma).
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Dr. Öğretim Üyesi Vassilya Uzun
Dersi Verenler Yok
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Bioinformatics, Biocomputing and Perl. Michael Moorhouse, Paul Barry.
Konu anlatımı, Soru-Cevap, Proje.
Bir grup projesi
Vize ve Final Sınavları

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %0
Mühendislik Bilimleri %10
Mühendislik Tasarımı %10
Sosyal Bilimler %0
Eğitim Bilimleri %0
Fen Bilimleri %0
Sağlık Bilimleri %0
Alan Bilgisi %80

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 20
Proje 1 % 20
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
3
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 3 42
Ara Sınavlar 1 2 2
Uygulama 14 2 28
Proje 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 2 2
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 4 126

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Öğrenci temel biyolojik problemleri anlama becerisi kazanacaktır.
2 Öğrenci uygun bilgisayarlı hesaplama araçlarını kullanma becerisi kazanacaktır.
3 Öğrenci bilişimsel yaklaşımların altındaki temel prensipleri anlama becerisi kazanacaktır.
4 Öğrenci istatistiksel ve matematiksel yaklaşımların altındaki temel prensipleri anlama becerisi kazanacaktır.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Moleküler biyoloji nedir? Biyolojik veri akışı nasıldır?
2 Biyolojik veri tabanları
3 Biyolojik veri tabanları
4 Biyolojik dizinler ve algoritmaları
5 Biyobilişimde örüntü tanıma yöntemleri
6 Yapay sinir ağları
7 Tekrar.
8 Vize sınavı.
9 Biyobilişimdeki veri yapıları
10 Sonek ağaçları, karar ağaçları
11 Örnek problem:protein sınıflandırma
12 Örnek problem:gen tanıma
13 Proje çalışması
14 Tekrar.


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
Tüm 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Ö1 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Ö2 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Ö3 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Ö4 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=206613&curProgID=63&lang=tr