Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
Biyoteknolojide Biyoinformatik | BYT5076 | 3 + 0 | 7,5 |
Birim Bölüm | BİYOTEKNOLOJİ - YL |
Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
Dersin Verilişi | Yüz yüze eğitim |
EBS Koordinatörü | Doç. Dr. İsmail POYRAZ |
Ders Veren | Doç. Dr. İsmail POYRAZ |
Amaç |
Öğrenciler, Biyoinformatik veri tabanları ve amaca yönelik veri tabanı kullanımı hakkında bilgi vermek; Karşılaştırmalı Genomik Analiz Yöntemlerini öğretmek; Gen Bulma ve Dijital Klonlama nedir öğretmek; Transkriptom Analizi, Dizi Hizalama ve Eşleştirme, Üç Boyutlu Protein Analizi, Protein mühendisliği ve Motif Analizi nasıl gerçekleştirilir öğretmek; Filogenetik Analiz Yöntemleri ve Algoritmalar hakkında bilgi vermek; Birlikte Türleşme Analizi ve Büyük ölçekli veri Setlerinin Analizi nedir, hangi amaçla yapılır öğretmek; Güncel Biyoinformatik Yazılımları ve kullanım alanları hakkında bilgi vermek. |
Ders İçeriği |
Biyoinformatik veri tabanları ve amaca yönelik veri tabanı kullanımı. Karşılaştırmalı Genomik Analiz Yöntemleri, Gen Bulma ve Dijital Klonlama, Transkriptom Analizi, Dizi Hizalama ve Eşleştirme, Üç Boyutlu Protein Analizi, Protein mühendisliği, Motif Analizi, Filogenetik Analiz Yöntemleri ve Algoritmalar, Birlikte Türleşme Analizi, Büyük ölçekli veri Setlerinin Analizi, Güncel Biyoinformatik Yazılımlara Bakış. |
Ders Kaynakları |
Biyologlar için Biyoenformatik, Yazarlar: Pavel PEVZNER, Ron SHAMIR; Çeviri editörleri: Zeki KAYA, Aslı ÖZDİLEK vd., NOBEL Akademik Yayıncılık,, 2014
Biyoinformatik Ders Notları. Biyoinformatik alanında uluslararası internet veri tabanları. |
Açıldığı Öğretim Yılı | 2021 - 2022 2022 - 2023 2023-2024 |
Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
Ara Sınav 1 | 30 |
Ödev 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
|
0
|
Ek Dersler
|
0
|
Kategori
|
0
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
Dinleme ve anlamlandırma | Ders | 3 | 14 | 42 |
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim | Sınıf Dışı Çalışma | 5 | 14 | 70 |
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, Dinleme ve anlamlandırma, yönetsel beceriler | Seminer | 20 | 1 | 20 |
Ara Sınav 1 | Ara Sınav 1 | 17 | 1 | 17 |
Ödev 1 | Ödev 1 | 10 | 2 | 20 |
Final | Final | 23 | 1 | 23 |
Toplam İş Yükü (Saat) | 192 | |||
AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 7,53 | |||
AKTS |
Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
---|---|---|
1 | Biyoinformatik veri tabanları ve amaca yönelik veri tabanı kullanımı. | Ders |
2 | Karşılaştırmalı Genomik Analiz Yöntemleri | Ders |
3 | Gen Bulma ve Dijital Klonlama | Ders Vaka Çalışması |
3 | Gen Bulma ve Dijital Klonlama | Ders Vaka Çalışması |
5 | Transkriptom Analizi | Ders |
6 | Dizi Hizalama ve Eşleştirme | Ders Özel Destek / Yapısal Örnekler Vaka Çalışması |
7 | Üç Boyutlu Protein Analizi | Ders Özel Destek / Yapısal Örnekler Vaka Çalışması |
7 | Üç Boyutlu Protein Analizi | Ders Özel Destek / Yapısal Örnekler Vaka Çalışması |
9 | Protein Mühendisliği | Ders |
10 | Protein Motif Analizi | Ders Özel Destek / Yapısal Örnekler Vaka Çalışması |
11 | Filogenetik Analiz Yöntemleri ve Algoritmalar | Ders |
12 | Birlikte Türleşme Analizi | Ders |
12 | Birlikte Türleşme Analizi | Ders |
14 | Güncel Biyoinformatik Yazılımlara Bakış | Ders |
Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
Biyoinformatik veri tabanları ve amaca yönelik veri tabanı kullanımını öğrenir. | Yazılı Sınav | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
Karşılaştırmalı Genomik Analiz Yöntemlerini öğrenir Gen Bulma ve Dijital Klonlama nedir ve nasıl yapılır öğrenir. | Yazılı Sınav | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
Transkriptom Analizi ve kullanım amacını öğrenir. Dizi Hizalama ve Eşleştirme yapabilir. | Yazılı Sınav | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
Üç Boyutlu Protein Analizi ve Protein mühendisliği hakkında bilgi sahibidir. Motif Analizi ve kullanım amacını bilir. | Yazılı Sınav | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
Filogenetik Analiz Yöntemleri ve Algoritmalar hakkında bilgi sahibidir. | Yazılı Sınav | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
Birlikte Türleşme Analizi ve Büyük ölçekli veri Setlerinin Analizi hakkında bilgi sahibidir. | Yazılı Sınav | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
Güncel Biyoinformatik Yazılımları ve kullanım alanlarını bilir. | Yazılı Sınav | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Biyoinformatik veri tabanları ve amaca yönelik veri tabanı kullanımını öğrenir. | - | - | 4 | 4 | 4 | - | - | - | 4 | - | 4 | - |
Karşılaştırmalı Genomik Analiz Yöntemlerini öğrenir Gen Bulma ve Dijital Klonlama nedir ve nasıl yapılır öğrenir. | - | - | 5 | 5 | 5 | - | - | - | 5 | - | 5 | - |
Transkriptom Analizi ve kullanım amacını öğrenir. Dizi Hizalama ve Eşleştirme yapabilir. | - | - | 5 | 5 | 5 | - | - | - | 5 | - | 5 | - |
Üç Boyutlu Protein Analizi ve Protein mühendisliği hakkında bilgi sahibidir. Motif Analizi ve kullanım amacını bilir. | - | - | 5 | 5 | 5 | - | - | - | 5 | - | 5 | - |
Filogenetik Analiz Yöntemleri ve Algoritmalar hakkında bilgi sahibidir. | - | - | 5 | 5 | 5 | - | - | - | 5 | - | 5 | - |
Birlikte Türleşme Analizi ve Büyük ölçekli veri Setlerinin Analizi hakkında bilgi sahibidir. | - | - | 5 | 5 | 5 | - | - | - | 5 | - | 5 | - |
Güncel Biyoinformatik Yazılımları ve kullanım alanlarını bilir. | - | - | 4 | 4 | 4 | - | - | - | 4 | - | 4 | - |