DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Biyopython MBG 309 Güz 02+00+02 Seçmeli 3 6
Akademik Birim: Moleküler Biyoloji ve Genetik
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar -
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Lisans
Dersin Koordinatörü: Şebnem Eşsiz
Dersin Amacı: Öğrencilerin şunları yapması beklenir:

• Hesaplamalı problem çözme konusunda bir anlayış kazanın.

• Hesaplamalı düşünme kavramlarını öğrenin.

• Python'da programlama konusunda bir anlayış kazanın.

• Bio-Phyton modülünde bir anlayış ve deneyim kazanın

• Protein hiyerarşik sınıflandırma yöntemini öğrenin.
Dersin İçeriği:
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Programlamayı, bilgisayar dilini ve algoritmaları anlamak.
  • 2- Bir bilgisayar sisteminin parçası olarak dilin önemini anlamak.
  • 3- Bilgisayar dillerinin sınıflandırılması ve algoritmalara giriş.
  • 4- Değişkenin anlamını anlamak; değişken türleri ve özellikleri.
  • 5- Operatörleri ve komutları öğrenmek; matematiksel ifadeler.
  • 6- Farklı veri türlerini, dizileri ve kontrol yapılarını anlamak; koşul ifadeleri ve döngüler.
  • 7- Python'da Öğrenme Organizasyonu: fonksiyonlar, modüller ve biçimlendirilmiş girdi / çıktı ve dosya işlemleri.
  • 8- Nesne yönelimini, sınıfları ve kalıtım diyagramlarını anlama
  • 9- Hesaplamalı biyoloji, biopython modülü ve proteinlerin hiyerarşik sınıflandırması için python kullanma
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Öğrenciler, proteinler ve DNA / RNA analizi üzerine biopyton uygulamaları için uygulamalı uygulamalara sahip olacaklar.


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Kurs Tanıtımı ve Proteinlerin temel yapısal özelliklerinin gözden geçirilmesi Okuma
2 Programlamayı, bilgisayar dilini ve algoritmaları anlama. Okuma
3 Bilgisayar dillerinin sınıflandırılması ve algoritmalara giriş Okuma
4 Değişkenin anlamını anlamak; değişken türleri ve özellikleri. Okuma
5 Operatörleri ve komutları öğrenmek; matematiksel ifadeler.
Farklı veri türlerini, dizileri ve kontrol yapılarını anlama; koşul ifadeleri ve döngüler.
Okuma
6 Python'da Öğrenme Organizasyonu: fonksiyonlar, modüller ve biçimlendirilmiş girdi / çıktı ve dosya işlemleri. Okuma
7 Ara Sınav ve Gözden Geçirme
8 Nesne yönelimini, sınıfları ve miras diyagramlarını anlama Okuma
9 Nesne yönelimini, sınıfları ve miras diyagramlarını anlama Okuma
10 Hesaplamalı biyoloji, biopython modülü ve proteinlerin hiyerarşik sınıflandırması için python kullanma Uygulamalı eğitim
11 Hesaplamalı biyoloji, biopython modülü ve proteinlerin hiyerarşik sınıflandırması için python kullanma Uygulamalı eğitim
12 LINUX işletim sistemi Uygulamalı eğitim
13 BIOPYTHON ile PROJE Yardım dokümanları
14 Final sınavı Okuma


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

“Learning Python”
by Mark Lutz and David Ascher
printed by O’Reilly Media
ISBN 978-0-596-00281-7


DİĞER KAYNAKLAR

(Mandatory) DOWNLOAD PYTHON 2.7 to your own computer from http://www.python.org/download/releases/2.7.3/

(Optional) DOWNLOAD CYGWIN to have LINUX operating system
http://www.cygwin.com/
MIT open courseware: Introduction to Computer Science and Programming 6-00


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım 14 10
Proje 1 25
Sunum/Jüri 1 5
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar 1 25
Final Sınavı 1 35
Total: 18 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Proje13030
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar13030
Final Sınavı14848
Toplam İş Yükü (saat):150


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9 PY10 PY11
OC1                      
OC2                      
OC3                      
OC4                      
OC5                      
OC6                      
OC7                      
OC8                      
OC9