BIN783 - GENETİK ARAŞTIRMALARDA İLERİ İSTATİSTİK YÖNTEMLER
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GENETİK ARAŞTIRMALARDA İLERİ İSTATİSTİK YÖNTEMLER | BIN783 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 2 | 2 | 3 | 9 |
| Önkoşul(lar)-var ise | - | |||||
| Dersin Dili | İngilizce | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Tartışma Diğer: Sunum | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Doç. Dr. Ceren Sucularlı, Prof.Dr.Erdem Karabulut | |||||
| Dersin amacı | Teknolojik gelişmelerle birlikte artan genetik veri yığınlarının analizinde kullanılan özel istatistiksel yöntemler ayrıntılı şekilde kavratılmaya çalışılır. Temel genetik ve moleküler biyoloji kavramları ile genel istatistik analizlerin anlatılması öncelikli konulardandır. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Genetik Analiz Yöntemlerine Giriş ve Genetik Terminoloji, Genetik Veri Tabanlarının Kullanımı, Moleküler biyoloji kavramları, Moleküler biyoloji ve genetik çalışmalarında kullanılan istatistiksel yöntemler | |||||
| Kaynaklar | ||||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Moleküler Biyoloji ve genetikte temel kavramlar |
| 2. Hafta | Moleküler Biyoloji ve genetikte temel kavramlar |
| 3. Hafta | Moleküler Biyoloji ve genetikte temel kavramlar |
| 4. Hafta | Moleküler Biyoloji ve genetikte temel kavramlar-öğrenci sunumları |
| 5. Hafta | Moleküler Biyoloji ve genetikte temel kavramlar, genetik hastalıklar |
| 6. Hafta | Genetik hastalıklar-öğrenci sunumları |
| 7. Hafta | Hastalıklarda istatistiksel analizler |
| 8. Hafta | Ara Sınav |
| 9. Hafta | Hastalıklarda istatistiksel analizler |
| 10. Hafta | Öğrenci sunumları |
| 11. Hafta | Hastalıklarda istatistiksel analizler |
| 12. Hafta | Öğrenci sunumları |
| 13. Hafta | Tartışma |
| 14. Hafta | Öğrenci sunumları |
| 15. Hafta | Genel Sınava hazırlık |
| 16. Hafta | Sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 0 | 0 |
| Sunum | 5 | 30 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 7 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 2 | 28 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 14 | 2 | 28 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 8 | 112 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 5 | 6 | 30 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 0 | 0 | 0 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 38 | 38 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 34 | 34 |
| Toplam İş Yükü | 49 | 90 | 270 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Science Direct, PubMed, ISI gibi elektronik veri tabanlarını, basılı kitap ve süreli yayınları amacına yönelik olarak kullanabilmelidir. | X | ||||
| 2. Temel biyoinformatik analiz yöntemlerini bilecek ve araştırmalarda uygun şekilde kullanacaktır. | X | ||||
| 3. Biyoinformatik disiplinler arası bir bilim olduğundan, grup çalışma düzenine uyum sağlayabilecek ve diğer kişiler ile iyi iletişim kurabilecek, onların sorunlarını anlayabilecektir. | X | ||||
| 4. Internet kullanımı, alanındaki yenilikleri takip edebilecek ve istediği bilgiye ulaşabilecek düzeyde olmalı, kütüphane kaynaklarına erişimi ise üst düzeyde olmalıdır. | X | ||||
| 5. Teknik-bilimsel gelişimi için ders projeleri hazırlayacak, seminerler ve genaraştırma analizler için danışmanlık hizmetleri verecek, makale tartışması, kongre ve kurslara katılacaktır. | X | ||||
| 6. Güncel gelişmelerin etkisini kendi araştırma konusu dışında da gözleyebilecektir. | X | ||||
| 7. R, Phyton, Linux gibi programa dilleri ve Bioconductor, BLAST, PLINK, GATK gibi biyoinformatik programları kullanabilecektir. Temel programcılık mantığını bilecektir. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek