| 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 |
| 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 | ||