Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
GENETİK HASTALIKLARDA BİYOİNFORMATİK UYGULAMALAR İkinci Düzey GEN 515 1 8.00 8.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yalnızca Yüksek Lisans ve doktora öğrencileri bu kursa kabul edilecektir.
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DOÇ. DR. ASLIHAN KİRAZ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı Doç.Dr. Aslıhan Kiraz
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Arş.Gör.
Dersin Veriliş Şekli Teorik
Dersin Amacı Genetik hastalıkların araştırılması ve tanısında kullanılan biyoinformatik yöntemleri tanıtmak; genomik verilerin analizi, varyant yorumlama ve klinik karar verme süreçlerinde biyoinformatik araçların etkin kullanımını öğretmek.
Dersin Tanımı Bu ders, genetik hastalıkların tanı ve araştırılmasında kullanılan biyoinformatik yöntemler, genomik veri analizi, varyant yorumlama ve klinik karar verme süreçlerinde kullanılan güncel araç ve uygulamaların teorik ve uygulamalı olarak incelenmesini kapsar.

Dersin İçeriği
1 Biyoinformatiğe Giriş – Genetikte biyoinformatiğin önemi, temel kavramlar ve genomik veri tipleri; genom veri tabanlarının tanıtılması.
2 DNA Dizileme Teknolojileri – Sanger dizileme, Yeni Nesil Dizileme (NGS), Tüm Ekzom Dizileme (WES), Tüm Genom Dizileme (WGS), RNA Dizileme (RNA-Seq) ve uzun okuma teknolojileri; dizileme çıktılarının incelenmesi.
3 NGS Veri Analiz Süreci – FASTQ, kalite kontrol, hizalama, BAM ve VCF dosya formatları; kalite kontrol ve hizalama uygulamaları.
4 Varyant Çağırma ve Filtreleme – Tek nükleotid değişiklikleri (SNP), insersiyon/delesyonlar (indel), kopya sayısı değişiklikleri (CNV) ve yapısal varyantların (SV) belirlenmesi; VCF dosyalarının filtrelenmesi.
5 Varyant Anotasyonu – Gen fonksiyonları, HGVS nomenklatürü ve varyant anotasyon yöntemleri; anotasyon araçlarının kullanımı.
6 Klinik Varyant Yorumlama – ACMG varyant sınıflandırma kriterleri, klinik anlamlılığın değerlendirilmesi ve genetik raporlama ilkeleri; klinik varyant örneklerinin incelenmesi.
7 Genomik Veri Tabanları – Ensembl, UCSC Genome Browser, OMIM, ClinVar, gnomAD, HGMD ve DECIPHER veri tabanlarının kullanımı ve yorumlanması.
8 Patojenite Tahmin Araçları – SIFT, PolyPhen-2, MutationTaster, CADD, REVEL ve SpliceAI gibi biyoinformatik araçlarla varyantların fonksiyonel etkisinin değerlendirilmesi.
9 Kopya Sayısı Değişiklikleri (CNV) Analizi – Array-CGH, ekzom tabanlı CNV analizi ve biyoinformatik değerlendirme yöntemleri; CNV yorumlama uygulamaları.
10 RNA Dizileme ve Gen Ekspresyon Analizi – Diferansiyel gen ekspresyonu, alternatif kesilme (splicing) ve füzyon genlerinin biyoinformatik analizi.
11 Çoklu-Omik Yaklaşımlar – Genomik, transkriptomik, epigenomik, proteomik ve metabolomik verilerin bütünleşik analizi ve biyolojik yorumlanması.
12 Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları – Genetik hastalıkların tanısında yapay zekâ destekli biyoinformatik yaklaşımlar, fenotip-genotip ilişkilendirme ve karar destek sistemleri.
13 Klinik Vaka Analizleri – Nadir hastalıklar, aile temelli analizler, trio ekzom değerlendirmesi ve klinik biyoinformatik uygulamalarının vaka örnekleri üzerinden incelenmesi.
14 Öğrenci Sunumları ve Genel Değerlendirme – Güncel biyoinformatik makalelerinin sunulması, dönem projelerinin değerlendirilmesi ve dersin genel tekrarının yapılması.
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Genomik veri analiz sürecini açıklayabilir.
2 NGS veri analiz basamaklarını yorumlayabilir.
3 Klinik varyantları uluslararası kriterlere göre değerlendirebilir.
4 Başlıca biyoinformatik veri tabanlarını etkin kullanabilir.
5 Patojenite tahmin araçlarının güçlü ve zayıf yönlerini karşılaştırabilir.
6 Trio ve aile temelli analizleri yorumlayabilir.
7 RNA-Seq ve çoklu-omik verilerin temel analiz mantığını kavrayabilir.
8 Yapay zekâ destekli biyoinformatik araçların klinik kullanım alanlarını değerlendirebilir.
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahiptir.
2 Uygulamalarla ilgili yasa yönetmelik ve mevzuatı dikkate alır
3 Mesleki etik ilke ve değerlere uygun davranır
4
5
6
7
8
9
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 İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 20 5 100
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 10 2 20
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 0 0
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     202
AKTS     8.00

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 1-N. Başaran,Tıbbi Genetik Ders Kitabı,1999 2-Connor,J.M,Ferguson-Smith,M.A.:Essential Medical Genetics.Blackwell Scientific Publications,Third Ed.,1991
Yardımcı Kaynaklar 3-Emery,A.E.H.,(Ed),Rimoin,D.L.:Principles and Practice of Medical Genetics.Third edition,Volume 1,Churchill Livingsto,London, 4-Thompson&Thompson,Genetics in Medicine,6.th edition,2001

Ders İle İlgili Dosyalar