Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
BİYOENFORMATİĞE GİRİŞ Üçüncü Düzey BMM407 7 3.00 3.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DOÇ. DR. METE ÇELİK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DOÇ. DR. METE ÇELİK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Yok
Dersin Veriliş Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Biyiinformatik problem ve algoritmalarının tanıtılması
Dersin Tanımı Biyiinformatik problem ve algoritmalarının tanıtılması

Dersin İçeriği
1 Algoritmaları ve karmaşıklık analizi
2 Algoritma tasarım teknikleri
3 Moleküler biyoloji
4 Moleküler biyoloji
5 DNA ve analizi
6 Motifler
7 Motif bulma problemi ve algoritmaları
8 Açgözlü arama
9 Açgözlü arama
10 Dinamik programlama algoritmaları
11 Dinamik programlama algoritmaları
12 Böl-ve-yönet algoritmaları
13 Böl-ve-yönet algoritmaları
14 Diğer biyoinformatik konuları
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Biyoinformatik problemlerini tanımlayabilme becerisinin elde edilmesi
2 Biyoinformatik problemlerinin çözümü için uygun algoritma ve tekniklerin belirlenebilmesi ve geliştirilebilmesi becerisinin elde edilmesi
3 Kümeleme algoritmalarını kullanabilme becerisi
4 Sınıflandırma algoritmalarını kullanabilme becerisi
5 Dizileme algoritmalarını kullanabilme becerisi
6 Motif keşfi algoritmalarını kullanabilme becerisi
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Preklinik ilaç Ar-Ge faaliyetlerini, metodlarını öğrenmek ve süreci yönetebilmek,
2 İlaç Ar-Ge faaliyetlerinde yer alan cihazları kullanabilmek,
3 İlaç uygulama ve araştırma tekniklerini kullanarak yeni ilaç araştırma geliştirme çalışmaları yapabilmek,
4 İlaç Ar-Ge faaliyetinden ürüne dönük sonuçlar elde etmek,
5 Beşeri, veteriner, zirai ve çevre sağlığı ilaç sanayisi ihtiyaçlarına yönelik çalışmak,
6 Kimyasal sentez metodlarını öğrenmek ve sentez aracılığıyla ürün geliştirmek,
7 Biyoinformatik temel prensiplerini öğrenmek ve istatistiksel analizleri yapabilmek,
8 Bitkisel ve diğer kaynaklardan ilaç hammaddesi elde etmek ve bunları formülasyona dönüştürmek,
9 Farmakogenetik ve farmakokinetik analizlerle beraber terapötik ilaç izlemi yapabilmek,
10 Yasaklı maddeler konusunda analiz yöntemlerini ve metod validasyonlarını öğrenmek,
11 Nöropsikiyatrik hastalıklarda kullanılan in vivo ve in vitro metodları öğrenmek,
12 İlaç Ar-Ge ile ilişkili makaleleri ve çalışmaları analiz edebilmek,
13 Bilimsel proje, sunum ve yayın yapabilmek,
14 İlaç Ar-Ge sürecinde yer alan kalite sistemlerin tanımak,
15 Bilimsel çalışmalarda ekip çalışması kültürü edinmek ve insan ilişkilerinde tutarlı olabilmek,
16 Etik değerler çerçevesinde çalışma yürütmek ve etik kurul başvuru süreçlerini yönetmek,
17 Özgün ve disiplinler arası sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilme
18 İlaç Ar-Ge sürecinde yenilikleri takip edebilmek ve yaşam boyu öğrenme alışkanlığı kazanmak,
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 İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 2 28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 10 10
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 15 15
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     85
AKTS     3.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı An Introduction to Bioinformatics Algorithms, N. C. Jones and P. A. Pevzner, MIT Press
Yardımcı Kaynaklar -

Ders İle İlgili Dosyalar