Course Detail
Course Detail
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİYOENFORMATİK | EEE4110345 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 6 |
| Course Program | Çarşamba 07:00-07:45 Çarşamba 16:30-17:15 Çarşamba 17:30-18:15 Çarşamba 18:30-19:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Programa Bağlı Seçmeli |
| Course Coordinator | Prof.Dr. Reda ALHAJJ |
| Name of Lecturer(s) | Prof.Dr. Reda ALHAJJ |
| Assistant(s) | |
| Aim | Bu ders, temel kavramlar, algoritmalar, yapılar ve veri tabanları, alanın tarihsel gelişimi, uygulamaları ve alandaki ilgili gelişmeleri içeren biyoinformatik alanına bir giriş sağlar. Ders, biyoinformatik dizi analizinin temellerini ve ilgili araçları ve veritabanlarını kapsar. Kapsanan konular arasında ikili hizalama, puan matrisleri, dizi veritabanı araması, biyolojik ağlar, ağ analizi ve makine öğrenimi teknikleri ve görselleştirme yer alır. Ders ayrıca genom ve gen kavramları dahil olmak üzere moleküler biyolojinin temellerine genel bir bakış sunar ve genom tarayıcılarına ve merkezi biyolojik veri tabanlarına ve bilgi temellerine bir giriş içerir. |
| Course Content | Bu ders; Ders materyaline giriş, biyoenformatik nedir ve neden biyoenformatik çalışılmalıdır,Arka planı oluşturmak: Biyoenformatikte temel kavramlar,sonek ağaçları ve diziler,Sıra Hizalamanın temelleri,ikili dizi hizalaması,çoklu dizi hizalaması,Veritabanları ve veritabanı araması,Mikrodizi veri analizi,Öğrencilerin sunumları ders/makale/araçlar,Öğrencilerin sunumları ders/makale/araçlar,Filogenetik Ağaçlar,Makine öğrenimi, Ağ modeli ve grafik analizi,Biyolojik ağlar, görselleştirme ve analiz,Proje Sunumu; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| Biyolojik ağlara yönelik temel yaklaşımların anlaşılması ve görselleştirilmesi | A, E, F, G | |
| Biyolojik veritabanlarını ve bilgi tabanlarını, makine öğrenimini ve ağ analizini kullanabilir | A, E, F, G | |
| İkili yerel ve global dizi hizalama algoritmasının teknik yönlerini karşılaştırabilir | A, E, F, G | |
| Dizi hizalaması ile ilgili moleküler biyoloji ve evrimin temellerini anlayabilir ve açıklayabilir ve bunları çeşitli algoritmalarla bağlayabilir | A, E, F, G | |
| Biyolojik dizilerin hizalanması için dinamik programlama algoritmalarını anlar | A, E, F, G | |
| Biyoenformatik alanındaki merkezi konu ve kavramlar hakkında genel bir anlayışa sahiptir | 5 | A, F, G |
| Teaching Methods: | 5: İşbirlikli Öğrenme Modeli |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi, G: Kısa Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 1 | Ders materyaline giriş, biyoenformatik nedir ve neden biyoenformatik çalışılmalıdır | |
| 2 | Arka planı oluşturmak: Biyoenformatikte temel kavramlar | |
| 3 | sonek ağaçları ve diziler | |
| 4 | Sıra Hizalamanın temelleri | |
| 5 | ikili dizi hizalaması | |
| 6 | çoklu dizi hizalaması | |
| 7 | Veritabanları ve veritabanı araması | |
| 8 | Mikrodizi veri analizi | |
| 9 | Öğrencilerin sunumları ders/makale/araçlar | |
| 10 | Öğrencilerin sunumları ders/makale/araçlar | |
| 11 | Filogenetik Ağaçlar | |
| 12 | Makine öğrenimi, Ağ modeli ve grafik analizi | |
| 13 | Biyolojik ağlar, görselleştirme ve analiz | |
| 14 | Proje Sunumu |
| Resources |
| "No specific text book, notes will be made available, including in class notes, (sometimes) slides, research papers, book chapters, etc. Recommendaed Reference: Understanding Bioinformatics Marketa Zvelebil & Jeremy O. Baum" |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi | ||||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | X | |||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | ||||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | ||||||
| 7 | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | ||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | ||||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | X | |||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 30 | |
| Rate of Final Exam to Success | 70 | |
| Total | 100 | |
| ECTS / Workload Table | ||||||
| Activities | Number of | Duration(Hour) | Total Workload(Hour) | |||
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 14 | 2 | 28 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 1 | 20 | 20 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 1 | 20 | 20 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 5 | 1 | 5 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 45 | 45 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 1 | 5 | 5 | |||
| Total Workload(Hour) | 165 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(165/30) | 6 | |||||
| ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit. | ||||||
Detail Informations of the Course
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİYOENFORMATİK | EEE4110345 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 6 |
| Course Program | Çarşamba 07:00-07:45 Çarşamba 16:30-17:15 Çarşamba 17:30-18:15 Çarşamba 18:30-19:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Programa Bağlı Seçmeli |
| Course Coordinator | Prof.Dr. Reda ALHAJJ |
| Name of Lecturer(s) | Prof.Dr. Reda ALHAJJ |
| Assistant(s) | |
| Aim | Bu ders, temel kavramlar, algoritmalar, yapılar ve veri tabanları, alanın tarihsel gelişimi, uygulamaları ve alandaki ilgili gelişmeleri içeren biyoinformatik alanına bir giriş sağlar. Ders, biyoinformatik dizi analizinin temellerini ve ilgili araçları ve veritabanlarını kapsar. Kapsanan konular arasında ikili hizalama, puan matrisleri, dizi veritabanı araması, biyolojik ağlar, ağ analizi ve makine öğrenimi teknikleri ve görselleştirme yer alır. Ders ayrıca genom ve gen kavramları dahil olmak üzere moleküler biyolojinin temellerine genel bir bakış sunar ve genom tarayıcılarına ve merkezi biyolojik veri tabanlarına ve bilgi temellerine bir giriş içerir. |
| Course Content | Bu ders; Ders materyaline giriş, biyoenformatik nedir ve neden biyoenformatik çalışılmalıdır,Arka planı oluşturmak: Biyoenformatikte temel kavramlar,sonek ağaçları ve diziler,Sıra Hizalamanın temelleri,ikili dizi hizalaması,çoklu dizi hizalaması,Veritabanları ve veritabanı araması,Mikrodizi veri analizi,Öğrencilerin sunumları ders/makale/araçlar,Öğrencilerin sunumları ders/makale/araçlar,Filogenetik Ağaçlar,Makine öğrenimi, Ağ modeli ve grafik analizi,Biyolojik ağlar, görselleştirme ve analiz,Proje Sunumu; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| Biyolojik ağlara yönelik temel yaklaşımların anlaşılması ve görselleştirilmesi | A, E, F, G | |
| Biyolojik veritabanlarını ve bilgi tabanlarını, makine öğrenimini ve ağ analizini kullanabilir | A, E, F, G | |
| İkili yerel ve global dizi hizalama algoritmasının teknik yönlerini karşılaştırabilir | A, E, F, G | |
| Dizi hizalaması ile ilgili moleküler biyoloji ve evrimin temellerini anlayabilir ve açıklayabilir ve bunları çeşitli algoritmalarla bağlayabilir | A, E, F, G | |
| Biyolojik dizilerin hizalanması için dinamik programlama algoritmalarını anlar | A, E, F, G | |
| Biyoenformatik alanındaki merkezi konu ve kavramlar hakkında genel bir anlayışa sahiptir | 5 | A, F, G |
| Teaching Methods: | 5: İşbirlikli Öğrenme Modeli |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi, G: Kısa Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 1 | Ders materyaline giriş, biyoenformatik nedir ve neden biyoenformatik çalışılmalıdır | |
| 2 | Arka planı oluşturmak: Biyoenformatikte temel kavramlar | |
| 3 | sonek ağaçları ve diziler | |
| 4 | Sıra Hizalamanın temelleri | |
| 5 | ikili dizi hizalaması | |
| 6 | çoklu dizi hizalaması | |
| 7 | Veritabanları ve veritabanı araması | |
| 8 | Mikrodizi veri analizi | |
| 9 | Öğrencilerin sunumları ders/makale/araçlar | |
| 10 | Öğrencilerin sunumları ders/makale/araçlar | |
| 11 | Filogenetik Ağaçlar | |
| 12 | Makine öğrenimi, Ağ modeli ve grafik analizi | |
| 13 | Biyolojik ağlar, görselleştirme ve analiz | |
| 14 | Proje Sunumu |
| Resources |
| "No specific text book, notes will be made available, including in class notes, (sometimes) slides, research papers, book chapters, etc. Recommendaed Reference: Understanding Bioinformatics Marketa Zvelebil & Jeremy O. Baum" |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi | ||||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | X | |||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | ||||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | ||||||
| 7 | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | ||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | ||||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | X | |||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 30 | |
| Rate of Final Exam to Success | 70 | |
| Total | 100 | |