TÜRKÇE
ENGLISH
Information
| Code | BİS514 |
| Name | |
| Term | 2023-2024 Academic Year |
| Term | Spring |
| Duration (T+A) | 1-2 (T-A) (17 Week) |
| ECTS | 4 ECTS |
| National Credit | 2 National Credit |
| Teaching Language | Türkçe |
| Level | Yüksek Lisans Dersi |
| Type | Normal |
| Mode of study | Yüz Yüze Öğretim |
| Catalog Information Coordinator | |
| Course Instructor |
1 |
Course Goal / Objective
To provide an approach to the basic problems of bioinformatics such as genetic data analysis
Course Content
Computational techniques for mining large amounts of information generated by biological experiments will be introduced
Course Precondition
Basic knowledge of genetics and statistics
Resources
Shortliffe, E. H., Perreault, L. E., Wiederhold, G., & Fagan, L. M. (Eds.). (1990). Medical informatics: computer applications in health care. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc..
Notes
Shortliffe, E. H., Perreault, L. E., Wiederhold, G., & Fagan, L. M. (Eds.). (1990). Medical informatics: computer applications in health care. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc..
Course Learning Outcomes
| Order | Course Learning Outcomes |
|---|---|
| LO01 | Summarizes the data using descriptive methods |
| LO02 | Students will have knowledge about statistical estimation |
| LO03 | Models biological experimental data using probability distributions |
| LO04 | Clusters, visualizes and summarizes multidimensional biological data |
Relation with Program Learning Outcome
| Order | Type | Program Learning Outcomes | Level |
|---|---|---|---|
| PLO01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Students comprehends the fundamentals of statistical theory related to the field of health ( probability and bayesian biostatistics). | 1 |
| PLO02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Students explain demographic terminologies and statistical methods in the field of health sciences. | |
| PLO03 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students understand and use medical terminology. | 3 |
| PLO04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students collect data from research studies, analyze, and make inferences | 3 |
| PLO05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students knows the system of international classification of diseases, obtain and analyze hospital statistics. | |
| PLO06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students design scientific research studies in order to give response to the problem arising from health and clinical sciences | 3 |
| PLO07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students select the appropriate statistical procedure for analysis , apply and make inferences. | 2 |
| PLO08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students use the necessary statistical packages for analysis, if necessary write and develop software. | 1 |
| PLO09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students follow the latest development in medical informatics and employ frequently used tools and methods. | 4 |
| PLO10 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Students design health survey, determine the sampling method and conduct the survey | |
| PLO11 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Students select and use proper statistical procedure for diagnosis and in making inferences for the data in health and clinical medicine and provide consultance to clinicians in the field. | 2 |
| PLO12 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Students develop the ability of critical thinking, make a conclusion with a critical approach to the evidence | |
| PLO13 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Students apply analytical procedure to frequently used survival data, multivariate procedure and regression techniques. | |
| PLO14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Students provide consulting services by using effective communication skills; take part in research teamworks; defend the ethical rules. | |
| PLO15 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Students explain the fundamental terminologies in epidemiology, guide researchers conducting field survey and clinical studies, develop methodologies in determining disease risk factor and disease burden and advise for choosing proper diagnostic test. |
Week Plan
| Week | Topic | Preparation | Methods |
|---|---|---|---|
| 1 | Introduction to medical informatics | no need | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 2 | Genetic information | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 3 | Genetic information2 | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 4 | Protein structure prediction | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 5 | RNA structure prediction | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 6 | Phylogenetic tree | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 7 | Microarraying | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 8 | Mid-Term Exam | - | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
| 9 | Multiple regression | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Multiple regression2 | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Principal component analysis | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 12 | Principal component analysis2 | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Gibbs sampling | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Metropolis-Hastings algorithm | Reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Application | no need | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Deney / Laboratuvar |
| 16 | Term Exams | - | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Term Exams | - | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
Student Workload - ECTS
| Works | Number | Time (Hour) | Workload (Hour) |
|---|---|---|---|
| Course Related Works | |||
| Class Time (Exam weeks are excluded) | 14 | 3 | 42 |
| Out of Class Study (Preliminary Work, Practice) | 14 | 3 | 42 |
| Assesment Related Works | |||
| Homeworks, Projects, Others | 0 | 0 | 0 |
| Mid-term Exams (Written, Oral, etc.) | 1 | 7 | 7 |
| Final Exam | 1 | 18 | 18 |
| Total Workload (Hour) | 109 | ||
| Total Workload / 25 (h) | 4,36 | ||
| ECTS | 4 ECTS | ||