1. YÜKSEK LİSANS
  2. FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
  3. İLERİ TEKNOLOJİLER (DİSİPLİNLERARASI) ANABİLİM DALI
  4. 1247 İLERİ TEKNOLOJİLER
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
ILT 534MOLEKÜLER FİLOGENETİK ANALİZLER 3 + 01. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Yüksek Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı, canlılara ait gen bölgelerinin marker teknolojileri ile elde edilerek çeşitli bilgisayar programlarının kullanılmasıyla filogenetik analizler yapabilmeyi sağlamak ve kullanılan ileri teknikler hakkında bilgi kazandırmaktır.
Ders İçeriği DNA-RNA yapısı, DNA izolasyonu ve PCR, Veri tabanlarının kullanımı, DNA dizilerinin düzenlenmesi ve karşılaştırılması, DNA dizilerinde meydana gelen evrimsel değişiklikler ve nükleotid substitüsyon modelleri, Nukleotid saturasyonu, BLAST, Paket programlar (MEGA, DAMBE, PAUP, PhyML, RAXMLGUI, MrBayes, BEAST, FigTree, SplitsTree) ve kullanımları, Moleküler filogenetik analizlerde ağaç oluşturmada kullanılan metodlar (distance, parsimony, neighbour-joining, maximum likelihood ve Bayesian metodları), Network analizi
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1DNA-RNA yapısını bilir ve isolayon yapabilir.
2Veri tabanlarını kullanır ve karşılaştırma yapabilir.
3Filogenetikte kullanılan çeşitli bilgisayar programlarını kullanabilir.
4Filogenetik analizler yapabilir.
5Network analizi yapabilir.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 001            
ÖK 002            
ÖK 003            
ÖK 004            
ÖK 005            
Ara Toplam            
Katkı000000000000

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14798
Ödevler12828
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11212
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)11515
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2023-2024 Bahar1ADİLE SARI


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
ILT 534 MOLEKÜLER FİLOGENETİK ANALİZLER 3 + 0 1 Türkçe 2023-2024 Bahar
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. ADİLE SARI aozdemir@pau.edu.tr DTMYO A0013 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Bu dersin amacı, canlılara ait gen bölgelerinin marker teknolojileri ile elde edilerek çeşitli bilgisayar programlarının kullanılmasıyla filogenetik analizler yapabilmeyi sağlamak ve kullanılan ileri teknikler hakkında bilgi kazandırmaktır.
İçerik DNA-RNA yapısı, DNA izolasyonu ve PCR, Veri tabanlarının kullanımı, DNA dizilerinin düzenlenmesi ve karşılaştırılması, DNA dizilerinde meydana gelen evrimsel değişiklikler ve nükleotid substitüsyon modelleri, Nukleotid saturasyonu, BLAST, Paket programlar (MEGA, DAMBE, PAUP, PhyML, RAXMLGUI, MrBayes, BEAST, FigTree, SplitsTree) ve kullanımları, Moleküler filogenetik analizlerde ağaç oluşturmada kullanılan metodlar (distance, parsimony, neighbour-joining, maximum likelihood ve Bayesian metodları), Network analizi
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 DNA ve RNA yapısı
2 DNA izolasyonu ve PCR
3 Sekans Analizi
4 Veri tabanlarının kullanımı
5 DNA dizilerinin düzenlenmesi
6 DNA dizilerinin BLAST lanması ve hizalanması
7 Nükleotid subtitüsyon modelleri, Nükleotid saturasyonu (MEGA ve DAMBE)
8 Neighbour Joining ve paket programlar ile veri seti analizi (MEGA ve PAUP)
9 Maksimum Parsimoni ve paket programlar ile veri seti analizi (MEGA ve PAUP)
10 Maksimum Likelihood ve paket programlar ile veri seti analizi (RAXMLGUI ve MrBayes)
11 Maksimum Likelihood ve paket programlar ile veri seti analizi (RAXMLGUI ve MrBayes)
12 Bayesian Analizi ve paket programlar ile veri seti analizi (BEAST ve FigTree)
13 Bayesian Analizi ve paket programlar ile veri seti analizi (BEAST ve FigTree)
14 Network Analizi ve paket programlar ile veri seti analizi (SplitsTree)
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları