defter*
defter / katalog / MBG 326

MBG 326 Introduction to Bioinformatics

MBG 326 is where molecular biology meets the command line: you learn to treat sequences, expression matrices, and genomes as data you can actually query, align, and model rather than just memorize. Most of the work happens in R, weekly labs and five homeworks walk you through tidyverse, ggplot2, clustering, PCA, and eventually a full RNA-seq project, scaffolded by Akalin's Computational Genomics with R. It's the course that turns the wet-lab intuition from earlier MBG classes into the computational fluency you'll need for genomics electives, thesis work, or anything downstream of a sequencer.

Kredi 3 ECTS 5 Fakülte Fen Fakültesi Bölüm Moleküler Biyoloji ve Genetik Koordinatör Özlen Konu Karakayalı

MBG 326 zor mu?

Son 19 dönemde dersin ortalaması 3,00 (1.014 öğrencinin notu, 4,00 üzerinden), yani sınıf ortalaması B civarında. Zorluk hocaya ve şubeye göre değişir; ölçülebilir olan bu sayı. Diğer derslerle karşılaştır →

MBG 326 dersinde kaç midterm var, ağırlıkları ne?

İzlencede 2 midterm var, ağırlıkları %20, %20 (toplam %40). Final %25. Kalan %35 dersin öteki kalemlerinde. Tam dağılım aşağıda.

MBG 326 dersinin ön koşulu var mı?

Bilkent kataloğunda bu ders için ön koşul yazılı değil.

MBG 326 bu dönem kim veriyor?

2026-2027 Güz döneminde 1 şube açık, dersi Özlen Konu Karakayalı veriyor. Şube saatleri ve kontenjanlar aşağıda.

MBG 326 dersinde hangi kitap okunuyor?

İzlencede zorunlu kitap: Weekly readings will be announced. İzlence toplam 4 kaynak sayıyor.

MBG 326 kaç kredi?

3 Bilkent kredisi, 5 AKTS.

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl
Hücre, DNA ve protein sentezine giriş
Syllabus; Introduction: cells; DNA, RNA, protein: genetics, replication, transcription, translation. Book: Computational Genomics with R, Chapter 1. Additional Reviews.
DNAreplicationtranscriptionComputational Genomics with R
Hafta 221–27 Eyl
R programlama temelleri laboratuvarı
R programming basics lab: scalars, vectors, matrices, lists and indexing. Computational Genomics with R, Chapter 2.1-2.6.
vectorsmatriceslistsindexing
Hafta 328 Eyl – 4 Eki
R, Rmarkdown ve genomik veritabanları
HOMEWORK 1a: Introduction to R and Rmarkdown; R programming basics: basic plotting and ggplot2; Databases: NCBI, Ensembl, UCSC, BLAST; sequence alignment; Computational Genomics with R, Chapter 2.6-2.9; Molecular Biology and Bioinformatics Article Readings on Moodle
Rmarkdownggplot2NCBI/Ensembl/UCSC/BLASTsequence alignment
Hafta 45–11 Eki
Quiz 1: R'a giriş ve genomik istatistik
QUIZ 1. Introduction to R (vectors, scalars, matrices, lists, factors and basic stats and plotting); Computational Genomics with R, Chapter 3: Statistics for Genomics
Rvector/matrix/listComputational Genomics with R Bölüm 3
Hafta 512–18 Eki
tidyverse: ggplot2 ve dplyr
HOMEWORK Ib: tidyverse; R programming basics lab: ggplot2 and dplyr; Molecular Biology and Bioinformatics Article Readings on Moodle
tidyverseggplot2dplyr
Hafta 619–25 Eki
Quiz 2: dplyr, ggplot2 ve clustering
QUIZ 2: dplyr, ggplot2; R programming basics: I ntermediate R (conditionals, loops and apply); Clustering and Dimension Reduction. Comparative Genomics with R, Chapter 4.
dplyrggplot2clusteringdimension reduction
Hafta 726 Eki – 1 Kas
Unsupervised clustering ve R fonksiyonları
HOMEWORK II: Unsupervised clustering; Molecular Biology and Bioinformatics Article Readings on Moodle; programming basics lab: Writing Functions in R;
unsupervised clusteringwriting functions in R
Hafta 82–8 Kas
Midterm I, k-medoids ve PCA
MIDTERM I (writen/essay-closed book, weeks 1-8); kmedoids, PCA
closed book midtermk-medoidsPCAhafta 1-8
Hafta 99–15 Kas
Intermediate R ve Bölüm 5
HOMEWORK III: intermediate R; Computation Genomics with R, Chapter 5.
intermediate RComputational Genomics with R Bölüm 5
Hafta 1016–22 Kas
Machine learning ve prediction
HOMEWORK IV: Machine Learning and Prediction; Readings from molecular biology and bioinformatics literature
machine learningprediction
Hafta 1123–29 Kas
Quiz 3: limma ve unsupervised learning
QUIZ 3: limma and unsupervised learning; Genomics with R, Chapter 7; Sequencing and QC
limmaunsupervised learningsequencingQC
Hafta 1230 Kas – 6 Ara
Midterm II, machine learning ve MultiOmics
MIDTERM II (written/essay-closed book, weeks 7-12); Machine Learning, Reading MultiOmics
Midterm IImachine learningMultiOmicshafta 7-12
Hafta 137–13 Ara
RNAseq analizi ve next generation sequencing
HOMEWORK V: RNAseq analysis; Next Generation Sequencing and applications. Computational Genomics with R, Chapter 8. RNAseq preprocessing and analyses and annotation on RNAseq analyses and Advanced Topics; RNAseq project and presentation prep
RNAseqnext generation sequencingpreprocessingannotation
Hafta 1414–20 Ara
Quiz 4: RNAseq ve machine learning
QUIZ4: RNAseq and machine learning; Machine learning; RNAseq project data selection and prep for presentation
RNAseqmachine learningproje veri seçimisunum hazırlığı

Değerlendirme 100.0% · 7 adım

10%
20%
25%
20%
20%
2.5%
2.5%
Homework Datacamp assignments and lab attendance 10%
Midterm: Essay/written Midterm I, Midterm II 40%
Final: Essay/written Final Exam (Comprehensive) 25%
Quiz Moodle or in class Quiz on lab material/worksheets 20%
Presentations ppt presentation and report of an RNAseq dataset 2.5%
Project Analysis of a GEO RNAseq dataset in lab 2.5%
sınav ağırlığı %85 · 19 dönem ortalaması 3.00 (1014 öğrenci) nasıl hesaplanıyor
Notunu hesapla
KalemAğırlık Notun (100 üzerinden)
Datacamp assignments and lab attendance%10
Midterm I%20
Final Exam (Comprehensive)%25
Midterm II%20
Moodle or in class Quiz on lab material/worksheets%20
ppt presentation and report of an RNAseq dataset%2.5
Analysis of a GEO RNAseq dataset in lab%2.5
Bildiğin notları gir; girmediklerin hesaba katılmaz.

Ağırlıklar MBG 326 izlencesinden. Hocanın bu dönemki dağılımı farklı olabilir; bağlayıcı olan ders izlencesidir. Harf notu sınırlarını hoca belirliyor, o yüzden hedefi sen giriyorsun. İzlencede FZ şartı var, sayfanın sonundaki kutuda.

Önerilen kaynaklar 4 kitap

📕
Zorunlu
Weekly readings will be announced
📕
Zorunlu
datacamp
📖
Önerilen
Computational Genomics with R, Altuna Akalin, 1st edition, selected chapters
📕
Zorunlu
Laptop computer with R installed

Bu dersi alınca · 7 öğrenme çıktısı

Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.

Ders notları · henüz yok

MBG 326 için defter ekibi henüz not yazmadı.

İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.

← katalog

Geçmiş GPA dağılımı 19 dönem · ort. 3.00

DönemDers ort.
2025-2026 Fall 3.02 1 şube · 58 öğr
2024-2025 Fall 2.89 1 şube · 63 öğr
2023-2024 Fall 3.09 1 şube · 53 öğr
2022-2023 Fall 3.41 1 şube · 43 öğr
2021-2022 Fall 2.64 1 şube · 35 öğr
2020-2021 Fall 3.25 1 şube · 65 öğr
2019-2020 Fall 2.75 1 şube · 66 öğr
2018-2019 Fall 2.73 1 şube · 59 öğr
2017-2018 Fall 2.88 2 şube · 85 öğr
2016-2017 Fall 2.87 1 şube · 52 öğr

Dersin dönem ortalaması, o dönemin bütün şubeleri birlikte. Kaynak STARS'ın ders değerlendirme raporu. Rapor yalnız kampüs ağından ya da Bilkent VPN ile açılıyor: MBG 326 raporu · Bilkent VPN bilgisi. Öğrenci anket cevaplarını defter'de tutmuyoruz. Tüm derslerin ortalamaları →

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 1 şube · 55 kontenjan · 2 boş

haftada 3 saat ders

Haftalık ızgarada 4 saat görünüyor, kayıt sistemi dersi 3 saat yazıyor. Aradaki 1 saat yedek saat: Bilkent programlarında derse genelde bir fazla saat ayrılır ve çoğu zaman kullanılmaz. Hangisinin düşeceği dönem başlayınca belli olur.

1
Çar08:30–10:20SB-Z03Cum13:30–15:20SB-Z03
2
boş / 55
▾ 53 doldu · 21 gün
Genelde sadece güzSon yıllarda 22 kez güz döneminde açılmış, 6 kez bahar. Bu dönem alamazsan bir sonraki güzü beklemen gerekebilir.

⚠️ FZ engelleyen şartlar

to have two midterm grades; IMPORTANT NOTE: this course is BIOLOGICAL in nature. There will be NO CHEATSHEETS provided in midterms or the final. There will be at least one hour/week lab hour that you need to attend. This course requires a VERY GOOD understanding of molecular biology and genetics and their applications. There will be biological research articles that use bioinformatics for additional reading, which will be on the exams.

Hocalar 1 bu dönem · 1 geçmiş

Bu dönem (2026-2027 Fall) · 1 section
Özlen Konu Karakayalı
Geçmişte ders veren (1 kişi)
Rengül Çetin-Atalay

Bu ders 13 programın seçmeli havuzunda.

Restricted Elective Moleküler Biyoloji ve Genetik · havuzda 15 ders Mathematics / Science Elective Elektrik-Elektronik Mühendisliği · havuzda 81 ders Technical Elective Bilgisayar Mühendisliği · havuzda 85 ders

ve 10 program daha.

Havuz listesi bölümün QME müfredatından; en küçük havuzlar önce yazılıyor, çünkü büyük "serbest seçmeli" havuzunda olmak dersi anlatmıyor. Seçmeli havuzunda olmak o dersi alabileceğin anlamına gelmez: ön koşul ve kontenjan ayrıca geçerli.

Aynı koddan diğer dersler · katalogda 46 MBG dersi · MBG nedir?