Genetik ve Biyomühendislik (İngilizce)
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

GBE305

Ders İsmi:

Bioinformatics

Ders Yarıyılı:

Güz

Ders Kredileri:

Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
2	2	3	8

Öğretim Dili:

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Zorunlu Ders

Dersin Seviyesi:

Lisans

TYYÇ:6. Düzey

QF-EHEA:1. Düzey

EQF-LLL:6. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Dr.Öğr.Üyesi HANİFE SALİH DOĞAN

Dersi Veren(ler):

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:

Bu dersin amacı, biyoinformatik alanına giriş yaparak biyolojik verilerin analizinde kullanılan temel kavramları, araçları ve yöntemleri öğretmektir. Öğrencilerin DNA, RNA ve protein dizilerini analiz edebilmesi, biyolojik veritabanlarını etkin şekilde kullanabilmesi ve biyoinformatik araçlarla veri yorumlaması hedeflenmektedir. Ayrıca, öğrencilerin dizi hizalama, genom analizi ve proteinlerde motif ve domain arama gibi biyoinformatik yaklaşımları uygulama becerisi kazanmaları amaçlanmaktadır.

Dersin İçeriği:

Bu ders, biyoinformatiğe giriş niteliğindedir ve biyolojik veri analiziyle ilgili temel kavramları, araçları ve uygulamaları kapsar. Öğrenciler, biyolojik veritabanlarını, dizi hizalamayı, moleküler evrimi, genom analizini, protein modellemeyi ve transkriptomiği keşfedeceklerdir. Biyoinformatik yazılımlarının uygulamalı kullanımı, öğrencilerin biyolojik verileri analiz etme ve yorumlama becerilerini geliştirmelerine katkı sağlayacaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Kazanımları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Öğrenci, biyoinformatiğin temel kavramlarını ve biyolojik araştırmalardaki uygulamalarını açıklayabilir.
2) Öğrenci, genom anotasyonu, gen tahmini ve transkriptomik veri yorumlama süreçlerini açıklayabilir.
3) Öğrenci, biyoinformatik tekniklerinin protein modelleme ve metagenomik çalışmalardaki uygulamalarını açıklayabilir.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Öğrenci, biyolojik veritabanlarına nasıl erişileceğini ve DNA, RNA ve protein dizilerini analiz etmek için nasıl kullanılacağını açıklayabilir.
2) Öğrenci, hesaplamalı araçlar kullanarak dizi hizalama ve filogenetik analiz yapabilir.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Biyoinformatiğe giriş • Biyoinformatiğin tanımı • Veri türleri (DNA, RNA, protein) • Uygulama alanları	Ders notları ve powerpoint sunumları
2)	Biyolojik Veritabanlarına Giriş • Biyolojik Veritabanlarının Türleri • Veritabanı Formatları ve Veri Organizasyonu • Biyolojik Veritabanlarının Uygulamaları	Ders notları ve powerpoint sunumları
3)	DNA ve RNA Dizilim Analizi • Dizi Hizalamanın Temel Kavramları • Global Çiftli Dizi Hizalaması: Needleman-Wunsch Algoritması • Yerel Çiftli Dizi Hizalaması: Smith-Waterman Algoritması • BLAST ve EMBOSS Needle ile Dizi Hizalaması Uygulamaları	Ders notları ve powerpoint sunumları
4)	Çoklu Dizi Hizalama Yöntemleri • İlerlemeli Hizalama Yöntemleri • Tekrarlamalı Hizalama Yöntemleri • Tutarlılık Tabanlı Hizalama Yöntemleri • Çoklu Dizi Hizalamada (MSA) Puanlama ve Değerlendirme Ölçütleri • Clustal Omega, MUSCLE, MAFFT ve T-Coffee Uygulamaları	Ders notları ve powerpoint sunumları
5)	Moleküler Evrim ve Filogenetik Ağaçlar • Moleküler Evrime Giriş • Filogenetik: Temel Kavramlar • MEGA ile Filogenetik Ağaç Oluşturma	Ders notları ve powerpoint sunumları
6)	Protein Temelleri • Proteinlerin yapısı ve fonksiyonları. • Protein Sekanslarının Analizi • Proteinlerin Yapısal Seviyeleri • Protein-Protein Etkileşimleri	Ders notları ve powerpoint sunumları
7)	Dizi Motifi ve Domain Analizi • Protein Motif ve Domainlerinin Tanımlanması ve Önemi • Motif ve Domainlerin Pratik Analizi	Ders notları ve powerpoint sunumları
8)	Vize haftası
9)	Dizileme • DNA, RNA veya Protein Dizilemenin Tanımı • Dizilemenin Tarihçesi ve Önemi • Dizileme Teknikleri (Sanger Dizilemesi, Yeni Nesil Dizileme (NGS), Üçüncü Nesil Dizileme)	Ders notları ve powerpoint sunumları
10)	Ham Veri Yorumlama ve Birleştirme • Ham Dizileme Verilerine Giriş • Kalite Kontrol (QC) • Dizi Birleştirme • Kalite Kontrol ve Birleştirme için Kullanılan Araçlar	Ders notları ve powerpoint sunumları
11)	Genom analizi • Tiplendirme • Anotasyon • Gösterim	Ders notları ve powerpoint sunumları
12)	RNA-seq and transkriptomik analiz • RNA-seq giriş • RNA-seq deneysel akış • Differansiyel ekspresyon analizi • RNA-seq uygulamaları	Ders notları ve powerpoint sunumları
13)	Protein Modelleme • Protein Modellemeye Giriş • Protein Modelleme Türleri • Protein Modelleme için Araçlar ve Yazılımlar	Ders notları ve powerpoint sunumları
14)	• Metagenomiğe Giriş • Metagenomik veri toplama • Metagenomik çalışmalar	Ders notları ve powerpoint sunumları
15)	Biyoinformatik ve genetik hastalıklar	Ders notları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:

M. Zvelebil and J. O. Baum, Understanding Bioinformatics, Garland Science, 2008

Diğer Kaynaklar:

• D.E. Krane and M.L. Raymer, Fundamental Concepts of Bioinformatics, Pearson Education, 2003.
• N. C. Jones and P. A. Pevzner, An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT press, 2004.
• C.A. Orengo, D.T. Jones and J.M.Thornton, Bioinformatics: Genes, Proteins and Computers, Roultledge, 2003.
• A. M. Lesk, Introduction to Bioinformatics, Oxford University Press, 2002.
• D. Mount, Bioinformatics: Sequence and genome analysis, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2001.
• P. A. Pevzner, Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach, MIT press, 2000.
• P. Baldi and S. Brunak, Bioinformatics: the machine learning approach (2nd edition), MIT press, 2001.
• T. Jiang, Y. Xu, and M. Zhang, eds. Current Topics in Computational Molecular Biology, MIT press, 2002.
• S. Karlin, Frontiers of Bioinformatics: Unsolved Problems and Challenges, National Academy Press, 2005

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	4	5	2	3
Program Kazanımları
1) Matematik, fen bilimleri ve genetik ve biyomühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
2) Karmaşık biyomühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3) Karmaşık bir biyomühendislik sistemini ve sürecini gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
4) Genetik ve biyomühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5) Genetik ve biyomühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7) Türkçe ve ingilizce sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi.
8) Biyomühendisliğin gerektirdiği yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9) Mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mesleğin gelişimine katkıda bulunma yetkinliği.
10) Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi biyomühendislik uygulamaları hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınma hakkında farkındalık.
11) Biyomühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Matematik, fen bilimleri ve genetik ve biyomühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.	2
2)	Karmaşık biyomühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.	3
3)	Karmaşık bir biyomühendislik sistemini ve sürecini gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)	1
4)	Genetik ve biyomühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.	5
5)	Genetik ve biyomühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.	3
6)	Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.	2
7)	Türkçe ve ingilizce sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi.	1
8)	Biyomühendisliğin gerektirdiği yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.	2
9)	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mesleğin gelişimine katkıda bulunma yetkinliği.	1
10)	Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi biyomühendislik uygulamaları hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınma hakkında farkındalık.
11)	Biyomühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.	1

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Küçük Sınavlar	2	% 20
Sunum	1	% 0
Ara Sınavlar	1	% 40
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 40
Toplam		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	2	28
Laboratuvar	14	2	28
Ödevler	6	1	6
Ara Sınavlar	1	2	2
Final	1	2	2
Toplam İş Yükü			66