EE712 Advanced Topics in Bioinformatics

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- 2. Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Birim FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (DR) (İNGİLİZCE)
Kod EE712
Ad Advanced Topics in Bioinformatics
Dönem 2018-2019 Eğitim-Öğretim Yılı
Dönem Bahar
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil İngilizce
Seviye Belirsiz
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Doç. Dr. TURGAY İBRİKÇİ
Dersin Öğretim Elemanı
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.


Dersin Amacı / Hedefi

Bu ders biyoinformatikte son zamanlarda ortaya çıkan biyolojik soruları ele almak için bilgisayarların, yazılım araçlarının ve veri tabanlarının entegrasyonunu içermektedir. Biyoinformatik yaklaşımlar genellikle büyük veri setleri üreten ana girişimler için kullanılır.

Dersin İçeriği

Bu ders, biyoinformatik problemlerini tarih bağlamında tanıtmayı kapsar. Biyolojideki biyoinformatiğe yol açan gelişmeler, Dizi karşılaştırması, Genom dizilimi, Proteomik

Dersin Ön Koşulu

Kaynaklar

Notlar



Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Bu dersin öğretilmesi, öğrencilerin biyoinformatik hakkındaki son soruları çalışma pratikleri ile çözmeleri için arka plan toplamasını sağlayabilir.
ÖÇ02 Biyolojik problemlere mühendislik yaklaşımı
ÖÇ03 Öğrencilerin biyoinformatik, proteomik, genomik ve sistem biyolojisi alanındaki belirli konulardaki literatürün gözden geçirilmesini içeren bir kütüphane araştırma projesi yürütmeleri beklenmektedir.
ÖÇ04 Seminer verebilme
ÖÇ05 Makale yazabilme


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 - Elektrik-Elektronik Mühendisliğinin temellerini oluşturan dalların en az birinde, bilgi düzeyini yüksek lisans düzeyinin ötesine çıkararak uzmanlaşabilme
PÖÇ02 - Uzmanlaştığı alanın içerdiği tüm konuların birlikte oluşturduğu bütünlüğü kavrayabilme
PÖÇ03 - Uzmanlaştığı alandaki mevcut bilimsel literatüre hakim olabilme, literatürü kritik şekilde analiz edebilme
PÖÇ04 - Alanının, ilişkili olduğu diğer dallarla olan disiplinlerarası etkileşimini kavrayabilme, benzer etkileşimler önerebilme
PÖÇ05 - Kuramsal veya deneysel çalışma yapma becerisine sahip olabilme
PÖÇ06 - Araştırma sonucunda edinilen bilgileri derleyerek bütünlüklü bir bilimsel metin oluşturabilme.
PÖÇ07 - Tez konusu üzerinde, danışmanının belirlediği çerçeve içinde, konunun gerektirdiği mantıksal bütünlüğe uygun olarak, programlı bir şekilde çalışabilme.
PÖÇ08 - Bilimsel veri tabanlarında literatür araştırması yapabilme; özelde, veri tabanlarını uygun ve doğru şekilde tarama ve listelenen unsurları değerlendirme, kategorize edebilme
PÖÇ09 - Uzmanlık alanında İngilizce olarak yazılmış bir bilimsel metni rahatlıkla okuyup anlayacak ve benzer bir metni yazabilecek düzeyde İngilizce'ye ve ilgili İngilizce jargona hakim olma
PÖÇ10 - Bildiği bir programlama dilinde genelde belirli bir amaca yönelik, özelde uzmanlık alanı ile ilgili olan bir bilgisayar programı yazabilme.
PÖÇ11 - Uzmanlık alanıyla veya yakın alanlarla ilgili ders planlayabilme ve ders verebilme.
PÖÇ12 - Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda yol gösterici olabilme, insiyatif alabilme
PÖÇ13 - Uygun bir dil ve tarz ile insanlarla iletişim kurabilme
PÖÇ14 - Akademisyenliğin, gerek eğitim-öğretim gerekse araştırma yönlerinin gerektirdiği etik değerleri benimseme
PÖÇ15 - Uzmanlık alanı ile ilgili konularda proje, politika, süreç üretebilme ve bu öğeleri değerlendirebilme
PÖÇ16 - Mevcut araştırma deneyimine dayanarak yeni konularda da araştırma yapabilme


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Giriş biyolojisi, biyolojik verilerin temel özellikleri Internet kaynakları
2 Genom Analiz Teknikleri - I Internet kaynakları
3 Genom Analiz Teknikleri - II Internet kaynakları
4 Karşılaştırmalı Genom Analizi Internet kaynakları
5 Protein Yapısı ve İşleviyle İlgili Açık Problemler-I Internet kaynakları
6 Protein Yapısı ve İşleviyle İlgili Açık Problemler-II Internet kaynakları
7 Gen Düzenleme ve Transkriptomik Internet kaynakları
8 Ara Sınav Bu haftaya kadar olan konuları kapsar.
9 Makina Öğrenmesi -I Internet kaynakları
10 Makina Öğrenmesi-II ile derin öğrenme Internet kaynakları
11 Bilgisayar Bilimlerinde Büyük veri algoritmaları Internet kaynakları
12 Biyoinformatikte Veri / Metin Madenciliği Internet kaynakları
13 Sunumlar - I Sunum
14 Sunumlar - II Sunum
15 Sunumlar - III Sunum
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Bütün konuları kapsar
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Bütün konuları kapsar

Güncelleme Zamanı: 26.01.2019 04:30