• 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 MBG 5035 R ile Biyoinformatik Programlama SEÇMELİ 3 0 0 9

Dersi Veren Birim

Moleküler Biyoloji ve Genetik Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. GÖKHAN KARAKÜLAH

Dersi Alan Birimler

Moleküler Biyoloji ve Genetik Bütünleşik Doktora Moleküler Biyoloji ve Genetik Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   R dili ile çalışabilmek 2   R komut dosyalarını geliştirebilme 3   Biyolojik veri analizi için R programlama dilini kullanabilme 4   R programlama dili ile genel kullanıma açık biyolojik veritabanlarına erişebilmek 5   R ile biyolojik veri analizi için programlar geliştirebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 R diline giriş 2 Girdi ve çıktı 3 Veri yapıları 4 Veri dönüşümleri 5 Karakter dizileri ve tarihler 6 Fonksiyonlar- I 7 Fonksiyonlar- II 8 R paketleri 9 Ara Sınav 10 Veri teknolojileri 11 Grafikler- I 12 Grafikler- II 13 Biyoinformatik veri analizinde R kullanımı- I 14 Biyoinformatik veri analizinde R kullanımı- II 15 Biyoinformatik veri analizinde R kullanımı- III 16 Ödev Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Powerpoint eşliğinde teorik sunumlar ve literatür gözden geçirme ve tartışma

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ODV Ödev/Dkat. 2 VZ Vize 3 FN Final 4 BNS FinalSonuBaşarıNotu ODV * 0.20 + VZ * 0.30 + FN * 0.50 5 BUT Bütünleme 6 BBN BütSonuBasarıNotu ODV * 0.20 + VZ * 0.30 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Lectures 15 2 30 Tutorials 15 1 15 Preparation before/after weekly lectures 15 6 90 Preparation for Mid-term Exam 1 15 15 Preparation for Final Exam 1 25 25 Preparing Individual Assignments 1 15 15 Preparing Group Assignments 1 25 25 Final 1 2 2 Mid-term 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 219

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 ÖK.1 3 ÖK.2 3 ÖK.3 3 ÖK.4 3 ÖK.5 3