|
|
| MBGL5030 | İleri Biyoinformatik | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | MOLEKÜLER BİYOLOJİ ve GENETİK ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Halil İbrahim GÜLER | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu dersin amacı, biyoloji ve moleküler biyoloji öğrencilerinin yanı sıra diğer yaşam bilimlerinde ve mühendislik bölümlerinde lisansüstü eğitim gören ancak biyoloji kökenli olmayan öğrencilerin biyolojik bilginin işlenmesi anlamında, biyoinformatik programlarının kullanımı ve in silico uygulamaları konusunda bilgi sahibi olmasıdır. skor matriksleri (PAM, BLOSSUM) kullanılarak bölgesel ve global dizi eşleştirilmesi, çoğul dizi eşleştirme algoritmaları, veritabanı tarama algoritmaları (Blast, Fasta), uzaklık matriksleri, soyağacı yapılandırması, poretin modelleme, motif belirleme, moleküler docking çalışmaları, primer tasarımı çalışmaları |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | DNA veri ve dizi eşleştirmeleri hakkında bilgi edinmek | 2,6 | 1,4, | | ÖK - 2 : | DNA düzenleyici bölgelerinin tahmin yöntemleri hakkında bilgi edinmek | 2,6 | 1,4, | | ÖK - 3 : | Proteinlerin biyoinformatik olarak analiz edilmesini öğrenmek | 2,6 | 1,4, | | ÖK - 4 : | Çeşitli biyoinformatik programları kullanabilmek | 2,6 | 1,4, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Dersin içeriği; skor matriksleri (PAM, BLOSSUM) kullanılarak bölgesel ve global dizi eşleştirilmesi, çoğul dizi eşleştirme algoritmaları, veritabanı tarama algoritmaları (Blast, Fasta), uzaklık matriksleri, soyağacı yapılandırması, poretin modelleme, motif belirleme, moleküler docking çalışmaları, primer tasarımı yapmak. Biyoinformatik programların ve online biyoinformatik araçların kullanılmasının öğretilmesini kapsamaktadır |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Sekans veri formatları ve özellikleri | | | Hafta 2 | DNA verilerinin elde edilmesi ve veritabanları | | | Hafta 3 | Heuristic yaklaşımlarla veritabanı araştırması | | | Hafta 4 | Dizi hizalamalarının temelleri ve algoritmalar | | | Hafta 5 | Promotor bölgeler ve Transkripsiyon faktörlerinin tahmini | | | Hafta 6 | ORF bölgelerinin tahmini | | | Hafta 7 | Translasyon başlama bölgelerinin belirlenmesi | | | Hafta 8 | Ara Sınav | | | Hafta 9 | Genbankalarına veri ekleme | | | Hafta 10 | Filogenetik ağaçlar | | | Hafta 11 | Filogenetik ağaç çiziminde kullanlan programlar | | | Hafta 12 | Protein veritabanları | | | Hafta 13 | Domain ve Motif tahmini | | | Hafta 14 | Primer dizaynı | | | Hafta 15 | Moleküler doking | | | Hafta 16 | Final Sınavı | | | |
| 1 | Bioinformatics and Functional Genomics- Wiley Blackwell | | | |
| 1 | Bioinformatics for beginners - Supratim Choudhuri | | | 2 | Bioinformatics Volume-1 - Humana Press | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 2 | 30 | | Uygulama | 12 | | 2 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 2 | 14 | 28 | | Arasınav için hazırlık | 3 | 8 | 24 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Uygulama | 1 | 14 | 14 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 3 | 14 | 42 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Diğer 1 | 3 | 14 | 42 | | Diğer 2 | 2 | 14 | 28 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 224 |
|