• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS BİL 4103 Biyoenformatik SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Bu derste, biyoenformatiğe temel girişin ve biyoenformatik problemlerinde kullanılan yöntemlerin tanıtılması amaçlanmaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Biyoenformatiğin genel kapsamı hakkında bilgiye sahip olabilme. 2   Protein yapıları hakkında bilgi sahibi olabilme. 3   Sınıflandırma ve tahminin biyoenformatik üzerindeki önemini anlayabilme. 4   Biyoenformatik problemler için algoritmik yöntemleri kullanabilme. 5   Biyoenformatik için bilgisayar tabanlı yaklaşımları kavrayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Biyoenformatik nedir 2 Biyoinformatikte veri yapıları 3 Biyolojik veri tabanları 4 Sekans Hizalaması - Bütünsel ve Yerel Hizalama 5 Skorlama matrisleri 6 Hizalama Algoritmaları 7 Genel Tekrar 8 Hizalama Algoritmaları (devamı) 9 Filogenetik analizin temelleri 10 Filogenetik ağaç oluşturma algoritmaları 11 Filogenetik ağaç oluşturma algoritmaları (devamı) 12 Filogenetik ağaç oluşturma algoritmaları (devamı) 13 Protein Yapısı Tanımlama Algoritması 14 Genel tekrar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: S. Mitra, T. Acharya, Data Mining-Multimedia, Soft Computing and Bioinformatics, Wiley, 2003. Yardımcı kaynaklar: I. Eidhammer, I. Jonassen, W.R. Taylor. Protein Bioinformatics, Wiley, 2004.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, kaynak kitap temel alınarak teorik içerikleri göstermek için de çeşitli örnekler sunularak işlenecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 FN Final 3 BNS BNS VZ * 0.40 + FN * 0.60 4 BUT BÜTÜNLEME 5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU VZ * 0.40 + BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav ve final sınavı şeklindedir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

cagin.kandemir@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 14 3 42 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 2 28 Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10 Final Sınavına Hazırlık 1 15 15 Final Sınavı 1 12 12 Vize Sınavı 1 12 12 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 119

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 PK.13 ÖK.1 5 4 5 5 4 ÖK.2 5 4 5 5 3 ÖK.3 5 4 5 5 5 4 ÖK.4 5 5 5 5 4 4 5 ÖK.5 5 5