MBG317 Moleküler Modelleme ve SimülasyonKurumsal BilgilerAkademik Programlar Moleküler Biyoloji ve GenetikÖğrenciler İçin BilgilerDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal Yeterlilikler
Moleküler Biyoloji ve Genetik

Önizleme

Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Course General Introduction Information

Ders Kodu: MBG317
Course Name: Moleküler Modelleme ve Simülasyon
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
AKTS
4
Öğretim Dili: TR
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Bölüm Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Öğr.Gör. FATMA KÜBRA ATA
Dersi Veren(ler): Öğr. Gör. FATMA KÜBRA ATA
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Bu dersin amacı, öğrencilerin ilaç tasarımı, protein modelleme ve biyolojik sistemlerin dinamiklerini anlamaya yönelik modern hesaplamalı yaklaşımları öğrenmelerini sağlamaktır. Ders, moleküler doking, moleküler dinamik simülasyon analizi, ADME (emilim, dağılım, metabolizma, atılım) analizleri ve protein homoloji modelleme tekniklerini kapsar. Öğrenciler, bu teknikleri çeşitli yazılımlar ve veri tabanlarıyla uygulamalı olarak öğrenecek, hesaplamalı biyolojiye dair temel becerileri kazanacaklardır.
Dersin İçeriği: Bu ders, biyolojik moleküllerin bilgisayar destekli modelleme yöntemleriyle analiz edilmesini amaçlar. Moleküler doking, moleküler dinamik simülasyon, protein homoloji modelleme ve ADME/toksisite tahmini gibi hesaplamalı teknikler teorik ve uygulamalı olarak ele alınır. Öğrenciler, çeşitli yazılım ve veri tabanları kullanarak protein-ligand etkileşimlerini analiz etmeyi, moleküler sistemler kurmayı ve modelleme sonuçlarını yorumlamayı öğrenirler.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Protein, ligand ve diğer biyomoleküllerin yapısal veri tabanlarını etkin bir şekilde kullanabilecektir.
2) Moleküler görselleştirme araçlarını (Chimera, PyMol) kullanarak biyomolekülleri analiz edebilecektir.
3) ADME ve toksisite analizlerini dijital platformlarda gerçekleştirerek ilaç adaylarını değerlendirebilecektir.
4) Protein-ligand etkileşimlerini modelleyerek moleküler doking ve moleküler simülasyonlarını gerçekleştirebilecektir.

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Giriş ve Genel Bakış Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
2) Moleküler Görselleştirme Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
3) Homoloji Modellemeye Giriş Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
4) ADME ve Toksisite Tahmini Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
5) Doking Teorisine Giriş Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
6) AutoDock Vina ile Doking Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
7) Doking Sonuçlarının Yorumlanması Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
8) Moleküler Dinamik Simülasyona Giriş Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
9) Gromacs ile MD Simülasyon (1) Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
10) Gromacs ile MD Simülasyon (2) Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
11) Gromacs ile MD Simülasyon (3) Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
12) Proje Hazırlığı -
13) Proje Hazırlığı -
14) Proje Sunumu ve Tartışma -

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer ve Oliver Koch, 2019, Uygulamalı Biyoinformatik, Palme Yayıncılık
Diğer Kaynaklar: Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer, and Oliver Koch, 2019, Applied Bioinformatics, Palme Publishing

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Orta 3 En Yüksek
       
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Moleküler Biyoloji ve Genetik alanında güncel ve ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahip olmalı.
2) Öğrenciler Moleküler Biyoloji ve Genetik derslerinden edindikleri bilgi ve becerileri entegre edebilmeli ve teorik uygulamalı alanlara uygulayabilmeli.
3) Öğrenciler temel Moleküler Biyoloji ve Genetik teknikleri hakkında pratik beceriler edinebilmeli ve uygulayabilmeli.
4) Moleküler Biyoloji ve Genetik alanındaki uygulamalarda karşılaşabileceği beklenmeyen sorunları bireysel bilgi ve becerileri ile yorumlayarak çözebilmeli.
5) Moleküler Biyoloji ve Genetik alanında yapılacak akademik çalışmaları bireysel ve bağımsız olarak planlayarak yürütebilmeli.
6) Moleküler Biyoloji ve Genetik alanında elde edilen verileri analiz ederek yorumlayabilmeli.
7) Moleküler Biyoloji ve Genetik alanındaki bilgileri takip edebilecek ve meslektaşları ile iletişim kurabilecek düzeyde bir yabancı dil bilgisine sahip olabilmeli.
8) Öğrenciler bilimsel verilerin analizi ve bilgi edinme için bilgisayar teknolojilerini kullanabilmeli.
9) Doğa olaylarını çevreci bir anlayışla değerlendirebilmeli ve toplumu ilgilendiren olaylar konusunda çevresini bilgilendirme ve yönlendirme yetisine sahip olmalı.
10) Mesleki yaşamlarına uygun gerekli bilgi ve becerileri edinmiş olmalı.
11) Mesleki ve akademik çalışmalarını etik ilke ve değerlere uygun bir şekilde yürütebilmeli.
12) Öğrenciler genetik mühendisliği ve biyoteknoloji alanındaki teknolojik platformların avantajları ve sınırlarını değerlendirebilmeli ve kullanabilmeli.
13) Öğrenciler kalite yönetimi ve süreçleri ile çevre koruma, iş sağlığı ve güvenliği konularında yeterli bilince sahip olmalı.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Alan Çalışması
Beyin fırtınası /Altı şapka
Ders
Grup çalışması ve ödevi
Problem Çözme
Proje Hazırlama
Web Tabanlı Öğrenme

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Grup Projesi
Raporlama
Bilgisayar Destekli Sunum

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Projeler 1 % 30
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 40
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 16 6 96
Proje 14 1 14
Ara Sınavlar 1 3 3
Final 1 3 3
Toplam İş Yükü 158