| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| BİYOİNFORMATİK |
İkinci düzey |
BİY 598 |
Seçmeli |
2 |
7.50 |
7.50 |
Yazdır |
|
Ön koşul dersleri
|
Yok
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. SERVET ÖZCAN
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
DOÇ. DR. SERVET ÖZCAN
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
Yok
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Yüz Yüze; Dersi alan öğrencilere ilerleyen haftalık konuların ppt sunumları dersten bir hafta önce dağıtılmakta ve internet ortamından yararlanabilecekleri kaynaklar da temin edilmektedir. Ayrıca, konu kapsamında sağlanan dokümantasyonların konular dahilinde sınıf içerisinde tartışılması sağlanmaktadır. Konunun tamamlanması sonrasında, her öğrenciye bireysel ödev konusu verilmektedir. Dersi takip eden haftada, öğrencilerin ödevlerini tartışmasına izin verilmekte ve benzer problemleri çözmeleri konusunda öneriler üretmeleri beklenmektedir.
|
|
Dersin amacı
|
Biyoinformatik dersi pratik olarak yapılacak olup bir araç olarak bilgisayarı kullanarak teorik ve pratik yöntemlerle moleküler biyolojinin derinlemesine anlaşılmasına ağırlık verilecektir. Dersi alan Master/Doktora örgencilerine kapsamlı ileri yöntemleri ve teknikleri tanıtmak, öğrencilere bu alanla ilgili son bilgileri sunmak ve biyoinformatik alanı içerisinde en güncel konuları tartışmaktır.
|
|
Dersin tanımı
|
Modern biyolojinin biyoinformatige gereksinimi vardır. Biyoinformatik disiplinler arası bir alan olup biyolojik sistemlerle ve biyolojik verilerin (örneğin DNA, protein dizilimi, makromoleküler yapılar ve fonksiyonel genomik dataları vb) matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerini kullanarak teorik ve pratik analizinin yapabilmesi temeline dayanmaktadır. Dersin ana başlıkları içerisinde; moleküler genetik, biyolojik data bankaları, data bankalarının taranması, DNA ve protein dizilim eşleştirilmesi, filogenetik ağaçlandırma, moleküler yapısal öngörüm, mikroerrey data analizi ve proteomic analizleri içermektedir.
|
|
1- |
Biyolojik veri bankalarına genel bakış ve genom projelerinin son durumlarının gözden geçirilmesi.
|
|
2- |
Bilgisayar ortamı, biyolojik data yapısı programlamaya genel bakış,
|
|
3- |
Laboratuar ortamında pratik çalışma; DNA izolasyonu, PCR çoğaltması, gel elektroforezi ve bilgisayar işlemleri
|
|
4- |
DNA sekans eşleştirilmesi ve araştırılması
|
|
5- |
İnternet ortamında (NCBI, EBI vb sunucuları kullanarak) BLAST, PAUP, BioEdit programları aracılığıyla DNA databankası araştırılması.
|
|
6- |
İnternet ortamından indilimiş DNA yada protein dizilerini kullanarak ClustalW2 ile filogenetik ağaç oluşturulması
|
|
7- |
DNA sekans araştırma konulu projelerin hazırlanması sınıf ortamında sunulması
|
|
8- |
Protein yapılarına detaylı bakış ve terminolojisinin gözden geçirilmesi ve annotasyonları.
|
|
9- |
Protein motif analizleri, ortolog gruplar, protein sınıflandırılması, yapısal tahmin, distans matriks analizi, dinamik programlama vb. Laboratuvar çalışması; protein data bankası araştırması, yapısal tahinler, görüntüleme araçları; örnek RasMol, Chime, PSORT, PFAM, and WOLF vb.
|
|
10- |
Grup çalışması; proteinlerin ikincil yapılarının tahmini ve raporların sunulması ve presentasyon
|
|
11- |
Mikroarray teknolojisine detaylı bakış, gen ontolojisi, gruplama metotları, data analizi (örnek K-means, nearest neighbors, and singular value).
|
|
12- |
Gen ontolojisini kullanarak mikroarray data bankalarının araştırılması TreeView, Gene Cluster gibi programların kullanılması
|
|
13- |
Grup çalışması; mikroarray datalarının indirilmesi ve analizi
|
|
14- |
Grup çalışması; mikroarray datalarının indirilmesi ve analizi
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Biyolojik veritabanlarının temellerini anlama ve moleküler biyoloji, genetik ve proteomics kapsamında kullanılabilme
|
|
2- |
İki veya daha fazla dizi için karşılaştırma araçlarının tanımlanabilmesi ve benzerlik/uyumsuzluk durumunun tartışılabilmesi
|
|
3- |
Protein-RNA ve DNA arasındaki bilgi akışını anlayabilme ve büyük ölçekli biyolojik verilerin çeşitli biyoinformatik temelli araçlar kullanarak (GeneBank, BLAST, UniProtKB) analiz edebilme
|
|
4- |
Evrimsel analizleri yapabilmek, verilen diziler için filogenetik ağaç oluşturabilme ve türler arasındaki uzaklığı tartışabilme
|
|
5- |
Haritalama yapabilir, kromozomda genin bulunduğu alanı ve komşu genleri tespit edebilirler
|
|
6- |
Biyoinformatik araçları kullanarak genomik ve proteomik yaklaşımın tartışılabilmesi
|
|
7- |
Biyoinformatik ve Omic’in gelişim sürecini değerlendirebilmek
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Lisans derecesi yeterlilikleri üzerine kurulan, aynı ya da farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilgiyi değerlendirme,yorumlama ve uygulama yapma gibi bilimsel araştırma yöntemlerini kullanarak bilgiye ulaşır
|
|
|
2- |
Biyoloji alanındaki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirir, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanır
|
|
|
3- |
Biyoloji alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayarak, çözüm yöntemi geliştirir, çözer, sonuçları değerlendirerek, gerektiğinde uygular
|
|
|
4- |
Biyoloji alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, alanındaki ve dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarır
|
|
|
5- |
Biyoloji alanındaki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir
|
|
|
6- |
Biyoloji alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir
|
|
|
7- |
En az bir yabancı dilde sözlü ve yazılı iletişim yeteneğine sahip olur (Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyi)
|
|
|
8- |
Biyoloji alanının gerektirdiği bilgisayar yazılımı ve donanımı bilgisi ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır ve geliştirir
|
|
|
9- |
Biyoloji alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretir ve denetler
|
|
|
10- |
|
|
|
11- |
|
|
|
12- |
|
|
|
13- |
|
|
|
14- |
|
|
|
15- |
|
|
|
16- |
|
|
|
17- |
|
|
|
18- |
|
|
|
19- |
|
|
|
20- |
|
|
|
21- |
|
|
|
22- |
|
|
|
23- |
|
|
|
24- |
|
|
|
25- |
|
|
|
26- |
|
|
|
27- |
|
|
|
28- |
|
|
|
29- |
|
|
|
30- |
|
|
|
31- |
|
|
|
32- |
|
|
|
33- |
|
|
|
34- |
|
|
|
35- |
|
|
|
36- |
|
|
|
37- |
|
|
|
38- |
|
|
|
39- |
|
|
|
40- |
|
|
|
41- |
|
|
|
42- |
|
|
|
43- |
|
|
|
44- |
|
|
|
45- |
|
|
|
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder |
|
Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
14
|
3
|
42
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
14
|
3
|
42
|
|
Ödevler
|
2
|
5
|
10
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
1
|
5
|
5
|
|
Kısa sınavlar
|
2
|
1
|
2
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
5
|
3
|
15
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
2
|
2
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
1
|
14
|
14
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
6
|
5
|
30
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
2
|
2
|
|
Araştırma
|
3
|
7
|
21
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
185
|
|
AKTS
|
|
|
7.50
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
50
|
|
Kısa sınav
|
2
|
25
|
|
Ödev
|
2
|
25
|
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
100
|
|
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı
|
|
40
|
|
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı
|
|
60
|
|
Genel toplam
|
|
100
|
|
Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
|
|
Ders kitabı
|
1) www resources at the NCBI; EMBL, EGGE, ExPASY BRENDA, UniProt etc.
2) Leving, B. Genes IX, 9th ad., Oxford University Press, Oxford, UK, 2008.
3) Alberts, B., Johnson, A., Lewis, J., Raff, M., Roberts, K., and Peter Walter, P. Molecular Biology of the Cell, 4th ed. 2002. Garland Science, New York, USA, 2002.
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
Ders sırasında ppt sunum ve internet kullanımı
|
|