GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MEEM-560 | GENOMİK SİNYAL İŞLEME | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, genomu bir bilgi bilimi olarak ele almak ve biyolojik süreçleri hesaplamalı yaklaşımlarla çözümlemektir. Öğrencilere DNA dizisi analizi, gen ifade verilerinin işlenmesi, biyomoleküler ağların modellenmesi ve genomik sinyal işleme yöntemleri konularında hem kuramsal altyapı hem de uygulamalı beceriler kazandırmak hedeflenmektedir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Abdulkadir Elmas
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Hesaplamalı yöntemleri (dizi hizalama, kümeleme, filogenetik ağaç oluşturma vb.) kullanarak genom ve gen ifade verilerini analiz edebilecektir. |
| 2 | MATLAB veya Python ortamında algoritmalar geliştirecek ve değerlendirecek, DNA dizi analizi, transkripsiyon faktörü bağlanma bölgelerinin belirlenmesi ve ağ modellemesi gibi genomik veri işleme uygulamalarını gerçekleştirebilecektir. |
| 3 | Matematiksel, istatistiksel ve biyolojik bilgiyi bütünleştirerek genomik sinyal işleme alanında küçük ölçekli bir proje tasarlayabilecek, yürütebilecek ve elde edilen sonuçları biyolojik ve klinik bağlamda yorumlayabilecektir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Sinyaller ve Sistemler Olasılık ve istatistik
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Ders yoğun matematiksel ve istatistiksel içerik barındırır; öğrencilerin düzenli çalışması önerilir. Ders kapsamında küçük veri analizi projeleri yapılacaktır. Haftalık ödevler ve dönem projesi ders başarısı için kritik öneme sahiptir. İlgili yazılım paketlerinde (MATLAB, R, Python-biyoinformatik kütüphaneleri) pratik kullanım beklenecektir.
Dersin İçeriği
Genomu bir bilgi sistemi olarak görmek: Biyoenformatiğe, hesaplamalı biyolojiye ve sistem biyolojisine giriş. Dizi analizi: DNA dizilerinin bilgisayar ortamında gösterimi, global ve lokal hizalama, BLAST algoritması, dizileme teknolojileri. Filogenetik: Evrimsel ağaçların oluşturulması, moleküler saat, UPGMA, Neighbor Joining algoritmaları. Gen ifadesi analizi: Mikrodizi ve RNA-seq verilerinin işlenmesi, kümeleme yöntemleri, transkripsiyon faktörü bağlanma bölgelerinin belirlenmesi. Gen ağları ve sistem biyolojisi: Biyomoleküler reaksiyonların matematiksel modellenmesi, gen düzenleyici ağların analizi. Genomik sinyal işleme: Stokastik modelleme, istatistiksel sınıflandırma, sistem teorisi yaklaşımıyla genomik verilerin yorumlanması.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Genomu bilgi bilimi olarak tanıtım; biyoenformatiğe, hesaplamalı biyolojiye ve sistem biyolojisine giriş. | Basit DNA dizilerinin bilgisayar ortamında (MATLAB/Python) gösterimi. | Kod ortamının kurulumu, basit dizi okuma egzersizleri. |
| 2 | DNA dizilerinin hesaplamalı temsili; global hizalama kavramları. | Skorlama sistemleri (+1, -1, boşluk cezası) ile hizalama örnekleri. | İki kısa DNA dizisinin hizalanması için dinamik programlama algoritması. |
| 3 | Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT), FFT; Örnekleme teorisi (zaman ve frekans alanı). | Lab 1B – ECG frekans analizi ve aritmi tespiti. | |
| 4 | Dizi hizalamanın biyolojik uygulamaları; genetik varyasyonların temel kavramları. | Mutasyon tiplerinin örnekler üzerinden incelenmesi. | Evrimsel ilişkileri incelemek için basit DNA karşılaştırmaları. |
| 5 | Filogenetik ağaçlar, moleküler saat hipotezi; UPGMA algoritması. | Küçük bir veri setinden filogenetik ağaç çıkarımı. | |
| 6 | Neighbor Joining algoritması; filogenetikte additivite. | UPGMA ve Neighbor Joining yöntemlerinin karşılaştırılması. | İki farklı algoritma ile aynı veri setinin filogenetik ağacını üretme. |
| 7 | Gen ekspresyonu: transkripsiyon süreçleri ve düzenlenmesi. | Gen ifade verilerinin (ör. mikroarray) ön işlenmesi. | |
| 8 | Gen ifade verilerinin kümeleme yöntemleri (hiyerarşik, k-ortalama). | Gen ekspresyon matrisleri üzerinde kümeleme örneği. | Kümeleme algoritmalarının MATLAB®/Python ile uygulanması. |
| 9 | Transkripsiyon faktörü bağlanma bölgeleri; motif keşfi. | Motif keşfi için basit istatistiksel analizler. | |
| 10 | 2. nesil dizileme teknolojileri: Illumina, PacBio. | Dizileme hataları ve veri temizleme örnekleri. | Küçük RNA-seq veri setinin okunması. |
| 11 | Genomik verilerin istatistiksel analizi; olasılık dağılımları. | Normalizasyon tekniklerinin uygulanması. | RNA-seq verisinin normalizasyonu ve görselleştirilmesi. |
| 12 | Biyomoleküler reaksiyonların matematiksel modellenmesi. | Basit bir gen düzenleyici ağın simülasyonu. | |
| 13 | Sistem biyolojisi: gen düzenleyici ağların analizi. | Küçük bir gen ağı üzerinden hesaplamalı egzersiz. | Ağ analizinde PCA ve ICA yöntemlerinin kullanılması. |
| 14 | Genomik sinyal işleme: stokastik modelleme, sınıflandırma. | Örnek sınıflandırma senaryoları. | |
| 15 | Gelecek yönelimler: sistem biyolojisinden kişiselleştirilmiş tıbba. | Dönem projesi sunumları. |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Shmulevich, I., & Dougherty, E. R. Genomic Signal Processing. Princeton University Press, 2007 Ek Kaynaklar: Durbin, R., Eddy, S., Krogh, A., Mitchison, G. Biological Sequence Analysis. Cambridge University Press, 1998. Mount, D. Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2004. Baldi, P., & Brunak, S. Bioinformatics: The Machine Learning Approach. MIT Press, 2001.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Teorik Dersler: Haftada bir gün, temel kavramlar, algoritmalar ve biyolojik uygulamalar. Uygulamalar: DNA dizi hizalama, filogenetik ağaç oluşturma, gen ifade verisi analizi için pratik alıştırmalar. Laboratuvar Çalışmaları: MATLAB / Python üzerinde genomik veri setlerinin işlenmesi ve küçük ölçekli projeler. Problem Setleri: Haftalık ödevlerle teorik bilgilerin pekiştirilmesi. Dönem Projesi: Bir genomik veri seti üzerinde analiz, raporlama ve sunum.
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
-
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Beyin Fırtınası | 8 | 8 | 64 |
| Bireysel Çalışma | 12 | 4 | 48 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 10 | 10 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 181 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek