Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Biyobilişim BSM 549 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri BSM234 Ayrık İşlemsel Yapılar dersini almış olmak
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. NİLÜFER YURTAY
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
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).
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Biyolojik bilginin elde edilmesinde matematik, istatistik, genetik, biyokimya ve bilgisayar bilimlerini kapsayan disiplinler arası etkileşimi sağlayabilme becerisi Anlatım, Soru-Cevap, Grup Çalışması, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
2 İlgili veritabanları ile çalışabilme ve yönetebilme yeneteneği Anlatım, Soru-Cevap, Grup Çalışması, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Moleküler biyoloji nedir? Biyolojik veri akışı nasıldır? 1. Hafta Sunusu
2 Biyolojik veri tabanları 2. Hafta Sunusu
3 Biyolojik veri tabanları 3. Hafta Sunusu
4 Biyolojik dizinler ve algoritmaları 4. Hafta Sunusu
5 Biyobilişimde örüntü tanıma yöntemleri 5. Hafta Sunusu
6 Yapay sinir ağları 6. Hafta Sunusu
7 Markov modelleri 7. Hafta Sunusu
8 Gruplama algoritmaları 8. Hafta Sunusu
9 Biyobilişimdeki veri yapıları 9. Hafta Sunusu
10 Sonek ağaçları, karar ağaçları 10. Hafta Sunusu
11 Örnek problem:protein sınıflandırma 11. Hafta Sunusu
12 Örnek problem:gen tanıma 12. Hafta Sunusu
13 Proje çalışması 13. Hafta Sunusu
14 Proje çalışması 14. Hafta Sunusu
Kaynaklar
Ders Notu [1]http://cs.sakarya.edu.tr/nyurtay adresinde
yayınladığım indirilebilir ders malzemeleri
Ders Kaynakları [2]Jones,C.,N., Pevzner,P.,A.,An introduction to Bioinformatic Algorithms,The MIT Press, 2004.
[3]R.A.Dwyer, Genomic Perl from Bioinformatics Basics to Working Code, Press Syndicate of the University of Cambridge,2003.
[4] S.I.Letovsky, Bioinformatics: Databases and Systems (Hardcover),Kluwer Akademic Publisher,1999
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi X
2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi X
2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi X
3 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi X
3 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi X
4 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi X
4 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi X
5 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi X
5 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi X
6 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi X
6 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi X
7 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri X
7 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri X
8 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi X
8 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi
9 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi X
9 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi X
10 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği X
10 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği X
11 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi X
11 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi X
12 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi X
12 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi X
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 50
1. Kısa Sınav 10
1. Ödev 10
1. Sözlü Sınav 10
2. Kısa Sınav 10
2. Ödev 10
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 25 25
Final 1 20 20
Toplam İş Yükü 141
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,64
Dersin AKTS Kredisi 6