| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Biyoinformatik II | MBG420 | 8 | 2 + 2 | 5,0 |
| Birim Bölüm | MOLEKÜLER BİYOLOJİ VE GENETİK |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüzyüze eğitim |
| EBS Koordinatörü | |
| Ders Veren | Doç. Dr. İsmail POYRAZ |
| Amaç |
İnternet tabanlı biyolojik veribankalarını ve çeşitli biyoinformatik paket programlarını kullanmak ve uygulamalı olarak öğretmek |
| Ders İçeriği |
Gen Bankaları ve genom projeleri,Yatay dizi hizalama ile örtüşen dizilerin bir araya getirlmesi, Moleküler bilgiler ile filogenetik analiz, Tahmini protein yapı analizleri. |
| Ders Kaynakları |
Lesk, A. M., (2002) Introduction to Bioinformatics Oxford University Pres.
Biyologlar için Biyoenformatik, Yazarlar:Pavel Pevzner, Ron Shamir, Çeviri editörü: Zeki Kaya, Nobel Akademik Yayıncılık, 2014. |
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2013 - 2014 2014 - 2015 2015 - 2016 2016 - 2017 2017 - 2018 2018 - 2019 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Ara Sınav 1 | 30 |
| Uygulama 1 | 20 |
| Toplam | 50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Final | %50 |
| Toplam | %50 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %50 |
| Toplam | %100 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
20
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
30
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
50
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme | Gösterim | 1 | 14 | 14 |
| Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme, takım çalışması | Beyin Fırtınası | 1 | 14 | 14 |
| Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme | Tartışmalı Ders | 1 | 14 | 14 |
| Önceden planlanmış özel beceriler | Özel Destek / Yapısal Örnekler | 1 | 7 | 7 |
| Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, eleştirel düşünme, soru geliştirme, yönetsel beceriler, takım çalışması | Grup Çalışması | 1 | 14 | 14 |
| Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim | Sınıf Dışı Çalışma | 1 | 13 | 13 |
| Dinleme ve anlamlandırma | Ders | 2 | 14 | 28 |
| Ara Sınav 1 | Ara Sınav 1 | 6 | 1 | 6 |
| Uygulama 1 | Uygulama 1 | 10 | 1 | 10 |
| Final | Final | 10 | 1 | 10 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 130 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 5,10 | |||
| AKTS | ||||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Gen bankaları | |
| 2 | Gen bankaları II | |
| 3 | Genom projeleri | Tartışmalı Ders Beyin Fırtınası Gösterim Benzetim |
| 4 | Yatay dizi hizalama ile örtüşen dizilerin bir araya getirilmesi | Tartışmalı Ders Gösterim Grup Çalışması |
| 5 | Filogenetik analiz yöntemleri | |
| 6 | Fenetik Ekol Veya Numerik Fenetik | |
| 7 | Ara sınav | |
| 8 | Mesafe Temelli Yöntemler | Tartışmalı Ders Gösterim Benzetim |
| 9 | Kümelenme Temelli Algoritmalar, UPGMA(Unweighted Pair Group Method Algorithm), Neighbor-Joining (NJ) | Tartışmalı Ders Gösterim Benzetim |
| 10 | En iyi durum (optimum) Temelli Yöntem | |
| 11 | Karakter Temelli Yöntemler, Maximum Parsimony (MP) | |
| 12 | Maximum Likelihood (ML), Bayesian inference | |
| 13 | Proteinlerin tahmini sekonder yapı analizleri | Tartışmalı Ders Gösterim Benzetim |
| 14 | Üç boyutlu tahmini protein yapı analizleri | Tartışmalı Ders Beyin Fırtınası Gösterim Benzetim |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Moleküler bilgiler ile filogenetik analiz yapabilir | |||
| Tahmini protein yapı analizlerinin nasıl yapıldığını öğrenir. | |||
| Gen Bankalarını ve genom projelerini öğrenir. | |||
| Yatay dizi hizalama ile örtüşen dizilerin bir araya getirlmesi yöntemlerini öğrenir. |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Moleküler bilgiler ile filogenetik analiz yapabilir | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Tahmini protein yapı analizlerinin nasıl yapıldığını öğrenir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Gen Bankalarını ve genom projelerini öğrenir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Yatay dizi hizalama ile örtüşen dizilerin bir araya getirlmesi yöntemlerini öğrenir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
