BİF671 - BİYOİNFORMATİK ANALİZLER İÇİN R YAZILIMINA GİRİŞ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BİYOİNFORMATİK ANALİZLER İÇİN R YAZILIMINA GİRİŞ | BİF671 | 1. Yarıyıl | 2 | 2 | 3 | 7 |
| Önkoşul(lar)-var ise | ||||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Uygulama-Alıştırma Diğer: Ödev | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Prof. Dr. Erdem Karabulut, Dr.Öğr.Üyesi Gülşah Merve Kılınç, Doç.Dr. Ceren Sucularlı, Dr. Öğretim Üyesi İdil Yet | |||||
| Dersin amacı | Dersin amacı Açık kodlu istatistik programı olan R programı öğrencilere kavratılır. Temel istatistiksel analizlere ait paket kullanımı, tek ve çok değişkenli grafiklerin hazırlanması, grafiklere yeni verilerin veya değişkenlerin aktarılması anlatılır. Simülasyon çalışmalarında kullanılan kuramsal dağılımlara ait verilerin üretilmesi ayrıntılı olarak anlatılır. Tek örneklem, bağımlı ve bağımsız iki örneklem, bağımlı ve bağımsız k örneklem hipotez testleri, fonksiyonları ve sonuçları yorumlanması üzerinde durulur. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | ? R program kurulumu ? Temel paketlerin programa yüklenmesi. ? Programlama dilinin esasları, ? Veri manipülasyonu, ? Farklı programlardan veri aktarımı, ? R'da fonksiyon kullanımı ve yazılımı, ? Tanımlayıcı istatistiksel analizler, ? R grafiklerine genel bakış, standart ve ileri düzey grafik fonksiyonlar, ? Genom veri tabanlarına erişim ve görselleştirme | |||||
| Kaynaklar | 1. W.N. Veneables, D.M. Smithand the R Development Core Team, An Introduction to R, R project, 2008 2. Michael J. Crawley, The R Book, John Wiley & Sons Inc., 2007. 3. Joaquim P.Marques de Sa, Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB and R, Springer Berlin Heidelberg, New York,2007. 4. Brian S. Everitt, An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis, Springer- Verlag London Linmited, 2005. 5. Robert Gentleman et al., Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor, 2005 6. Phil Spector, Data Manipulation with R, Springer- Verlag, 2008 7. Peter Delgaard, Introductry Statistics with R, Springer-Verlag, 2002 | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | R Program kurulumu ve temel paketlerin programa yüklenmesi. |
| 2. Hafta | R Programlama Dilinin Esasları-1 (Vektörler, Matrisler, Listeler, Elektronik Tablolar) |
| 3. Hafta | R Programlama dilinin esasları-2 |
| 4. Hafta | Genom Veri Manipülasyonu, Yeniden Düzenlenmesi ve Farklı Programlardan Veri Aktarımı-1 |
| 5. Hafta | Genom Veri Manipülasyonu, Yeniden Düzenlenmesi ve Farklı Programlardan Veri Aktarımı-2 |
| 6. Hafta | R'da Tanımlayıcı6. R'da Tanımlayıcı İstatistiksel Analizler |
| 7. Hafta | Ara sınav |
| 8. Hafta | Genom Verilerini R ile Görselleştirme |
| 9. Hafta | R'da Gen Ekspresyon Veri Analizi |
| 10. Hafta | R'da Tek Nükleotid Poliforfizm Veri Analizi |
| 11. Hafta | Ara sınav |
| 12. Hafta | R'da Sekans Veri Analizi |
| 13. Hafta | R ile Genom Veri Tabanlarından Veri Erişimi |
| 14. Hafta | R ile Genom Veri Simulasyonu |
| 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 | 5 | 10 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 2 | 40 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 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 | 7 | 98 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 5 | 5 | 25 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 2 | 10 | 20 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 11 | 11 |
| Toplam İş Yükü | 50 | 37 | 210 |
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 genetik 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], Linux ve Python gibi programlama dillerini ve programları kullanabilecektir. Temel programcılık mantığını bilecektir. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek