Bizi takip edin
|
EN

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Biyomedikal Mühendisliği

CE 405 | Ders Tanıtım Bilgileri

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
Servis Dersi
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri Grup çalışması
Problem çözme
Anlatım / Sunum
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 Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Biyoenformatik problemlerini tanımlayabilecektir,
  • Biyolojik veri tabanlarını ve veri formatlarını açıklayabilecektir,
  • Sıklıkla kullanılan biyoenformatik algoritmaları tartışabilecektir,
  • Genomik bilginin istatistiksel analiz tekniklerini sınıflandırabilecektir,
  • Biyoenformatik algoritmalar kullanarak Python kodları yazabilecektir.
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.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
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

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
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

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

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

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Matematik, Fen Bilimleri ve Biyomedikal Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır.

X
2

Karmaşık Biyomedikal Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.

X
3

Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular.

X
4

Biyomedikal Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır.

X
5

Karmaşık Biyomedikal Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.

X
6

Biyomedikal Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler.

X
7

Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır.

8

Biyomedikal Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.

9

Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir.

10

Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir.

11

Bir yabancı dili kullanarak Biyomedikal Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar.

12

İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.

13

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Biyomedikal Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir.

X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


Sosyal Medya

İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.