Ders Bilgi Formu ( BSB 680 )
|
Temel bilgiler
|
|
Ders adı: |
Sistem Biyolojisinde Güncel Konular |
Ders kodu: |
BSB 680 |
Öğretim üyesi: |
Dr. Öğr. Üyesi Pınar PİR
|
AKTS kredisi: |
7.5 |
GTÜ kredisi: |
3 (3+0+0) |
Yılı, Dönemi: |
1, Güz ve Bahar |
Dersin düzeyi: |
Doktora |
Dersin tipi: |
Bölüm seçmeli
|
Öğretim dili: |
İngilizce
|
Öğretim şekli: |
Yüz yüze
|
Ön koşullar: |
yok |
Staj durumu: |
Yok |
Dersin amacı: |
Bu ders biyoinformatik ve sistem biyolojisi alanlarında yeni ortaya konmuş yöntem ve araçlar konusunda güncel bilgileri öğrencilere sunmayı amaçlamaktadır |
|
|
|
Öğrenme çıktıları
|
|
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:
-
Biyoinformatik ve sistem biyolojisi alanlarında yeni ortaya konmuş yöntem ve araçları kulanabilme
Program Çıktılarına Katkıları
-
Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi kavramlarını uzmanlık derecesinde tanımlamak ve uygulamak
-
Farklı disiplinlere ait kavramlar arasında bağlantı kurarak bu alanlardaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
-
Ödev
-
Var olan araçları ve yöntemleri iyileştirecek yeni fikirler öne sürme
Program Çıktılarına Katkıları
-
Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi kavramlarını uzmanlık derecesinde tanımlamak ve uygulamak
-
Farklı disiplinlere ait kavramlar arasında bağlantı kurarak bu alanlardaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek
-
Hızla değişen teknolojik çevreye adapte olabilmek için bilgi ve yetilerini sürekli geliştirmek
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
-
Ödev
-
Yeni edindikleri becerileri kendi araştırma projelerinde uygulama
Program Çıktılarına Katkıları
-
Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi kavramlarını uzmanlık derecesinde tanımlamak ve uygulamak
-
Farklı disiplinlere ait kavramlar arasında bağlantı kurarak bu alanlardaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek
-
Hızla değişen teknolojik çevreye adapte olabilmek için bilgi ve yetilerini sürekli geliştirmek
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
-
Ödev
|
|
İçerik
|
|
1. hafta: |
Yeni nesil dizileme verilerinde normalizasyon ve boşluk doldurma yöntemleri Ödev1
|
2. hafta: |
Kanser ve nadir hastalıklarda varyant analizi Ödev2 |
3. hafta: |
Varyant analiz ve sınıflandırmasına makine öğrenmesi yöntemleri Ödev3 |
4. hafta: |
Yeni nesil dizileme verisinde hata yapıları Ödev4 |
5. hafta: |
TCGA verisi ve kanser araştırmalarında kullanım alanları Ödev5 |
6. hafta: |
Genom ve RNAseq verilerinin klinikte kullanımı Ödev6
|
7. hafta: |
Bölgesel transkriptom veri analizi Ödev7 |
8. hafta: |
üç boyutlu doku modellemede PhysiCell kullanımı Ödev8 |
9. hafta: |
scRNA verilerinin makina öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile analizi Ödev9 |
10. hafta: |
Kinetik modellemede rastgelelik içeren yöntemler Ödev10 |
11. hafta: |
Genom ölçekli metabolik modellerin ilaç hedefi belirlemede kullanımı Ödev11 |
12. hafta: |
Genom ölçekli metabolik modellemede makina öğrenmesi kullanımı Ödev12 |
13. hafta: |
Trankriptom verisinin genom ölçekli metabolik modellerle birleştirilmesinde ileri yöntemler Ödev13 |
14. hafta: |
Metabolom verisinin genom ölçekli metabolik modellerle birleştirilmesinde ileri yöntemler Ödev14
|
15. hafta*: |
- |
16. hafta*: |
Final |
Ders kitapları ve materyaller: |
Güncel derleme ve araştırma makaleleri |
Önerilen kaynaklar: |
Güncel derleme ve araştırma makaleleri |
|
* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.
|
|
|
|
Değerlendirme
|
|
|
Değerlendirme tipi |
Hafta numarası |
Ağırlık (%) |
|
Ara sınavlar (Vizeler): |
|
0 |
Dönem içi diğer çalışmalar: |
|
0 |
Proje: |
|
0 |
Ödev: |
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14 |
70 |
Kısa sınav (Quiz): |
|
0 |
Final sınavı: |
16 |
30 |
|
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 |
14 |
|
Uygulama, Rehberli problem çözme: |
3 |
14 |
|
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: |
0 |
0 |
|
|
|
Toplam işyükü: |
|
|
|
Toplam AKTS kredisi: |
* |
|
* AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)
|
|
|
-->