• Temel bilgiler
• Öğrenme çıktıları
• İçerik
• Değerlendirme
• İş yükü

Öğrenme çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

1. Dizileme verilerinin sistem biyolojisi yaklaşımıyla analizi ve modellenmesi yetisine sahip olurlar

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi kavramlarını uzmanlık derecesinde tanımlamak ve uygulamak
   2. Genom ölçekli biyolojik verileri istatistiksel yöntemlerle ve veri madenciliği yöntemleriyle analiz ederek genom ölçekli hücresel ağlara haritalayarak anlamlandırılmak
   3. Farklı disiplinlere ait kavramlar arasında bağlantı kurarak bu alanlardaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek
   4. Sorgulayıcı, yenilikçi yaklaşımlar ortaya koymak
   5. Orijinal, bağımsız ve kritik düşünme becerisi kazanıp teorik kavram ve araçlar geliştirmek
   6. Kendi bulgularını diğerleri ile birlikte detaylı bir şekilde analiz edip, değerlendirebilmek
   7. Bilimsel bilgiye ulaşmak ve bağımsız çalışmak
   8. Hızla değişen teknolojik çevreye adapte olabilmek için bilgi ve yetilerini sürekli geliştirmek
   9. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak

   Değerlendirme Tipi

   1. Laboratuvar uygulamaları/sınavları
   2. Seminer/sunum
2. Bilgisayar programlama ve araç kullanımı konusunda yetkinliklerini arttırırlar

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi kavramlarını uzmanlık derecesinde tanımlamak ve uygulamak
   2. Hızla değişen teknolojik çevreye adapte olabilmek için bilgi ve yetilerini sürekli geliştirmek

   Değerlendirme Tipi

   1. Laboratuvar uygulamaları/sınavları
   2. Seminer/sunum
3. Dizileme verilerinin analizleriyle modelleme tekniklerini bütüncül biçimde kullanma yetisine sahip olurlar

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi kavramlarını uzmanlık derecesinde tanımlamak ve uygulamak
   2. Kendi bulgularını diğerleri ile birlikte detaylı bir şekilde analiz edip, değerlendirebilmek
   3. Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak
   4. Hızla değişen teknolojik çevreye adapte olabilmek için bilgi ve yetilerini sürekli geliştirmek

   Değerlendirme Tipi

   1. Laboratuvar uygulamaları/sınavları
   2. Seminer/sunum

İçerik
1. hafta:	Sınıflandırma ve regresyon yöntemleri
2. hafta:	Varyans analizi yöntemleri (ANOVA)
3. hafta:	Monte Carlo Yöntemleri
4. hafta:	Yeni nesil dizileme - RNAseq analizi
5. hafta:	Yeni nesil dizileme - ChIPseq analizi
6. hafta:	Yeni nesil dizileme - MetilSeq analizi
7. hafta:	Yeni nesil dizileme - Hi-Seq analizi
8. hafta:	Genom verisi analizi - varyantların belirlenmesi
9. hafta:	Varyant ağacı çıkarma yöntemleri
10. hafta:	Tek hücreli RNAseq veri analizi
11. hafta:	Tek hücreli DNAseq veri analizi
12. hafta:	Tek hücreli verilerin hücre sınıflandırmada kullanımı
13. hafta:	Tek hücreli verilerin hücre döngüsü aşaması tanımlanmasında kullanılması
14. hafta:	Tek hücreli veri modelleriyle yığınsal verilerin hücre içeriğinin belirlenmesi yöntemleri
15. hafta*:	-
16. hafta*:	Final sınavı
Ders kitapları ve materyaller:	Literatürdeki makalelerden faydalanılacaktır
Önerilen kaynaklar:	Design and Analysis Of Experiments, Douglas Montgomery, 8th ed.
	* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.

Değerlendirme
Değerlendirme tipi	Hafta numarası	Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler):		0
Dönem içi diğer çalışmalar:	4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14	80
Proje:		0
Ödev:		0
Kısa sınav (Quiz):		0
Final sınavı:	16	20
	Toplam ağırlık:	(%)

İş yükü
Etkinlik	Süre (Haftalık saat)	Toplam hafta sayısı	Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme):	3	14
Ders dışı bireysel çalışma:	7	10
Uygulama, Rehberli problem çözme:	7	10
Ödev:	0	0
Dönem projesi:	0	0
Dönem projesi sunumu:	0	0
Kısa sınav (Quiz):	0	0
Ara sınav için bireysel çalışma:	0	0
Ara sınav (Vize):	0	0
Final sınavı için bireysel çalışma:	0	0
Final sınavı:	3	1
		Toplam işyükü:
		Toplam AKTS kredisi:	*
	* AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)