DERSİN TÜRÜ	Seçmeli
DERSİN DÜZEYİ	Doktora
DERSİN YILI	-
YARIYIL	-
AKTS	10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I	Profesör Doktor Yunus Kasım Terzi
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI	Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Temel biyoinformatik tanımlarını bilir 2) Genom organizasyonunu bilir, 3) Veri tabanlarının matematiksel prensiplerini bilir, 4) Programlama dillerinin kullanımı ve algoritmaların kodlanmasını bilir, 5) Hidden Markov modelleri ve filogenetik metodolojiyi bilir, 6) Yapısal biyoinformatik yöntemlerini ve proteinlerin modellenmesini bilir
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ	Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI	Yok
ÖNERİLEN DERSLER	Yok
DERS TANIMI	Öğrencilerin biyoinformatiğin temel prensiplerinin yanında genom organizasyonu, veri bankalarını ve bunların yapılanmalarını, programlama dillerini ve algoritmaları, hidden Markov modelini, filogenetik metodolojisini, yapısal biyoinformatiği ve protein medellemeyi de öğrenmeleri beklenmektedir.
DERS İÇERİĞİ	Bu ders kapsamında öğrencilerin temel biyoinformatik tanımlamaları ile beraber genom organizasyonu, veritabanlarının matematiksel prensipleri, programlama dillerinin kullanımı ve algoritmaların kodlanması, hidden Markov modelleri, filogenetik metodoloji, yapısal biyoinformatik yöntemleri ve proteinlerin modellenmesi konularında yetkin hale gelmeleri amaçlanmaktadır.
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR	1. Introduction to Bioinformatics 4th Edition, Arthur Lesk, Oxford University Press (2014).
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ	Anlatım,Tartışma,Sorun/Problem Çözme,Eğitim-Uygulama,Sunum
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ	Sayısı Toplam Katkısı(%) Ara Sınav 1 30 Ödev 1 20 Toplam(%) 50 Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 50 Finalin Başarıya Oranı(%) 50 Toplam(%) 100
AKTS İŞ YÜKÜ	Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü Ara Sınav 1 2 2 Kısa Sınavlara hazırlık 2 3 6 Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 5 70 Final Sınavına Hazırlık 1 30 30 Ders Saati 14 3 42 Ara Sınava Hazırlık 1 20 20 Laboratuvar Final Sınavı 1 2 2 Ödevler 4 32 128 Toplam İş Yükü 300 Toplam İş Yükü / 30 10 Dersin AKTS Kredisi 10
DİL	Türkçe
STAJ / UYGULAMA	Yok