broadAngle İzmir Ekonomi Üniversitesi’nde
Amerika ve İzmir’de faaliyet gösteren yazılım firmalarından broadAngle’ın kurucu ortağı ve CEO’su Garrison Atkisson ile bölümümüz mezunu yazılım mühendisi Ayber ...
Dersin Adı |
Biyoenformatik için Programlama
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
CE 405
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
5
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Grup çalışmasıProblem çözmeAnlatım / Sunum | |||||
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu | - | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | İnsan Genomu Projesi’nin ilk sonuçlarının yayınlandığı 2004 yılından itibaren yaşam bilimleri araştırmacılarının tıbbi uygulamaları temelden değiştirecek bir çok genetik bilgiye (DNA dizilim bilgisi, protein dizilimleri, yapıları v.b.) erişimi kolaylaşmıştır. Ancak bu bilgi birçok farklı ortamda/veri tabanında farklı formatlarda tutulmakta ve bu bilgilerin analizi ve kullanılabilmesi için birçok farklı algoritma ve araçtan yararlanılması gerekmektedir. Bu dersin amacı son dönemde bilgisayar biliminin en gözde araştırma konularından olan biyoenformatik alanındaki temel terminolojiyi ve problemleri tanıtmak ve bu problemlerin çözümü için geliştirilen algoritma, method ve araçlar konusunda bilinirliği/farkındalığı artırmaktır. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Öğrenme Çıktıları |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ders Tanımı | Bu ders biyolojik sekans (DNA, RNA, protein) analizi; moleküler yapı öngörüsü; fonksiyonel genomik, farmakogenomik ve proteomik; biyolojik yolaç analizi konularındaki algoritma ve methodlarla biyoenformatik araçları/yazılımları konularını kapsar. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık | Öğrenme Çıktısı |
1 | Biyoenformatiğe giriş | Bioinformatics for beginners, Genes, Genomes, Molecular Evolution, Databases and Analytical Tools. Supratim Choudhuri. Elsevier, 2014 Chp. 1 | |
2 | Temel biyoloji bilgisi, merkezi dogma, DNA ve RNA yapısı, gen ve proteinler. Toka, ilmik, alpha heliks ve beta yaprak | Bioinformatics for beginners, Genes, Genomes, Molecular Evolution, Databases and Analytical Tools. Supratim Choudhuri. Elservier, 2014 Chp. 1 N. C. Jones and P. A. Pevzner, An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT press, 2004 Ch.3 | |
3 | Değişkenleri, veri tipleri, operatörler, return ve if/else bloğu. Modül yükleme, modül fonksyonları, deklerasyonlar | Bioinformatics Programming Using Python: Practical Programming for Biological Data, Mitchell L Model, O’Reilly, 2009. ISBN: 9781449382902. Chapter 1,2 | |
4 | List, dictionary, tuple veri tipleri, etkileşimli kullanıcı girişi, yorum blokları, for, while döngüsü, break ve continue, iteratörler, Time, sys, os modülleri, dosya yazma ve okuma | Bioinformatics Programming Using Python: Practical Programming for Biological Data, Mitchell L Model, O’Reilly, 2009. ISBN: 9781449382902. Chapter 3,4 | |
5 | Sınıflar. Regular expression ve regex modülü. Biopython modülü, pairwise alignment. Ncbi ile iletişim. FASTA ve Genbank formatları | Bioinformatics Programming Using Python: Practical Programming for Biological Data, Mitchell L Model, O’Reilly, 2009. ISBN: 9781449382902. Chapter 5 | |
6 | Ara Sınav I | ||
7 | DNA dizisinde k-mer bulma | Data Algorithms, Mahmoud Parsian, O’Reilly, ISBN: 9781491906187, Chapter 17 | |
8 | Numpy, scipy, ve matplotlib modülleri. Matris ve spars matrisler | Bioinformatics Programming Using Python: Practical Programming for Biological Data, Mitchell L Model, O’Reilly, 2009. ISBN: 9781449382902. Chapter 10 | |
9 | Needleman-Wunsch, Waterman-Smith-Bayer, ve diğer dizi hizalama algoritmaları | Multiple Biological Sequence Alignment: Scoring Functions, Algorithms and Evaluation, Ken Nguyen, Xuan Guo, Yi Pan, ISBN: 978-1-118-22904-0, Chapter 2 | |
10 | Gotoh hizalama ve afin boşluk maliyet hesap algoritması | Multiple Biological Sequence Alignment: Scoring Functions, Algorithms and Evaluation, Ken Nguyen, Xuan Guo, Yi Pan, ISBN: 978-1-118-22904-0, Chapter 3 | |
11 | K-means kümeleme ve hiyerarşik kümeleme | Python for Bioinformatics, Sebastian Bass, CRC Press, 2016. ISBN: 9781584889304. Chapter 10 | |
12 | Ara Sınav II | ||
13 | RNA katlanması ve motif analizi | Bioinformatics for beginners, Genes, Genomes, Molecular Evolution, Databases and Analytical Tools. Supratim Choudhuri. Elsevier, 2014 Chapter 7 | |
14 | Çoklu sekans hizalama ve filogenetik ağaç oluşturma | Python for Bioinformatics, Sebastian Bass, CRC Press, 2016. ISBN: 9781584889304. Chapter 23 | |
15 | Dönemin gözden geçirilmesi | ||
16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı | Bioinformatics for beginners, Genes, Genomes, Molecular Evolution, Databases and Analytical Tools. Supratim Choudhuri. Elsevier, 2014 |
Önerilen Okumalar/Materyaller | N. C. Jones and P. A. Pevzner, An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT press, 2004 J. Xiong, Essential Bioinformatics, Cambridge University Press, 2006. S. Bassi, Python for Bioinformatics, CRC Press , 2010. Multiple Biological Sequence Alignment: Scoring Functions, Algorithms and Evaluation, Ken Nguyen, Xuan Guo, Yi Pan, ISBN: 978-1-118-22904-0 Data Algorithms, Mahmoud Parsian, O’Reilly, ISBN: 9781491906187 |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % | LO 1 | LO 2 | LO 3 | LO 4 | LO 5 |
Katılım |
1
|
10
|
|||||
Laboratuvar / Uygulama | |||||||
Arazi Çalışması | |||||||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||||||
Portfolyo | |||||||
Ödev |
4
|
10
|
|||||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||||||
Proje |
1
|
30
|
|||||
Seminer/Çalıştay | |||||||
Sözlü Sınav | |||||||
Ara Sınav |
2
|
30
|
|||||
Final Sınavı |
1
|
20
|
|||||
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
8
|
80
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
20
|
Toplam |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
1
|
14
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
4
|
2
|
8
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
1
|
25
|
25
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
2
|
18
|
36
|
Final Sınavı |
1
|
19
|
19
|
Toplam |
150
|
#
|
PÇ Sub | Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|||
1 |
Mühendislik Bilgisi: Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. |
-
|
X
|
-
|
-
|
-
|
|
1 |
Matematik |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
Fen bilimleri |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
3 |
Temel mühendislik |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
4 |
Bilgisayarla hesaplama |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
5 |
İlgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
6 |
Bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
Problem Analizi: Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını* gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi* |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
3 |
Mühendislik Tasarımı: Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları* gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1 |
Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
Karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları* gözeterek, |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
3 |
Mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
4 |
Teknik ve Araçların Kullanımı: Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. |
-
|
-
|
-
|
X
|
-
|
|
5 |
Araştırma ve İnceleme: Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1 |
Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
Deney tasarlama |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
3 |
Deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
6 |
Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları* kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye,sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1 |
Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları* kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; (FENG101) |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. (FENG101) |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
7 |
Etik Davranış: Mühendislik meslek ilkelerine* uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. (FENG101) |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1 |
Mühendislik meslek ilkelerine* uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
8 |
Bireysel ve Takım Çalışması: Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
9 |
Sözlü ve Yazılı İletişim: Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1 |
Sözlü (ENGxxx) |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
Yazılı etkin iletişim kurma becerisi. (ENGxxx) |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
10 |
Proje Yönetimi: Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1 |
Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; (FENG497-FENG498) |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. (FENG101) |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
11 |
Yaşam Boyu Öğrenme: Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
Amerika ve İzmir’de faaliyet gösteren yazılım firmalarından broadAngle’ın kurucu ortağı ve CEO’su Garrison Atkisson ile bölümümüz mezunu yazılım mühendisi Ayber ...
İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.
Daha Fazlası..