Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
MBG 6114	Yüksek Hacimli Genomik Veri Analizi	SEÇMELİ	3	0	0	12

Dersi Veren Birim

Moleküler Biyoloji ve Genetik Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. GÖKHAN KARAKÜLAH

Dersi Alan Birimler

Moleküler Biyoloji ve Genetik Doktora
Moleküler Biyoloji ve Genetik Bütünleşik Doktora
Biyotıp ve Sağlık Teknolojileri Doktora

Dersin Amacı

Bu ders, yeni nesil dizileme verileri için yüksek verimli veri analizi tekniklerini sunmayı amaçlamaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Yüksek verimli dizileme metodolojilerini tanımlamak.
2	Yüksek verimli dizilemede veri analizi zorluklarının farkında olmak.
3	Yüksek verimli dizileme veri analizi için uygun hesaplama yöntemini seçebilme.
4	Yüksek verimli dizileme veri analizi için mevcut araçların farkında olmak.
5	Moleküler biyoloji kapsamında yüksek verimli dizileme veri analizi sonuçlarını yorumlamak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Dizileme teknolojilerine genel bakış
2	Yüksek verimli dizilemenin uygulamaları
3	Yüksek verimli dizileme için hesaplamalı alt yapı ve temel veri analizi
4	Biyoinformatikçilerin temel çağrısı
5	Yeni kısa okunur toplama
6	Kısa okunur haritalama
7	DNA protein etkileşim analizi (ChIP-Seq)
8	Genom çapında DNA metilasyon haritalarının üretilmesi ve analizi
9	Ara Sınav
10	RNA dizilimi için fark gösteren ifadeler
11	MikroRNA sentezleme profillemesi ve keşfi
12	CLIP-Seq verilerinin entegre analiziyle uç birleştirme düzenleyici ağını parçalara ayırma
13	Metagenomik verilerin analizi
14	Yüksek verimli dizileme veri analiz yazılımı: mevcut durum ve gelecekteki gelişmeler
15	Tartışma
16	Ödev Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana Kaynak:
1. Rodríguez-Ezpeleta, Naiara, Michael Hackenberg, and Ana M. Aransay, eds. Bioinformatics for high throughput sequencing. Springer Science & Business Media, 2011.
2. Briefings in Bioinformatics, Oxford Journals, ISSN 1467-5463
3. Bioinformatics, Oxford Journals, ISSN 1367-4803
4. BMC Bioinformatics, ISSN 1471-2105

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

PowerPoint sunumuyla teorik derslerin sunumu ve öğrencilerin ödev sunumları.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	Ödev/Dkat.
2	VZ	Vize
3	FN	Final
4	BNS	FinalSonuBaşarıNotu	ODV * 0.30 + VZ * 0.30 + FN * 0.40
5	BUT	Bütünleme
6	BBN	BütSonuBasarıNotu	ODV * 0.30 + VZ * 0.30 + BUT * 0.40

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar