defter*
defter / katalog / MBG 513

MBG 513 Bioinformatics

MBG 513 is about turning biological data into answers, learning how to ask the right computational questions of genomes, transcriptomes, and protein networks rather than just running tools blindly. You'll spend most of your time in R (tidyverse plus Bioconductor) working through NGS pipelines, differential expression, clustering, dimension reduction, and functional enrichment, with hands-on practice reinforced by take-home exams, five homeworks, and a presentation tied to a primary-literature reading. Coming in with molecular biology fundamentals, this is the course that bridges wet-lab thinking and data science, and it's the foundation almost any modern MBG thesis or downstream omics work will lean on.

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

MBG 513 zor mu?

Son 17 dönemde dersin ortalaması 3,78 (239 öğrencinin notu, 4,00 üzerinden), yani sınıf ortalaması A- civarında. Zorluk hocaya ve şubeye göre değişir; ölçülebilir olan bu sayı. Diğer derslerle karşılaştır →

MBG 513 dersinde kaç midterm var, ağırlıkları ne?

İzlencede 1 midterm var, ağırlığı %30. Final %30. Kalan %40 dersin öteki kalemlerinde. Tam dağılım aşağıda.

MBG 513 dersinin ön koşulu var mı?

Bilkent kataloğunda bu ders için ön koşul yazılı değil.

MBG 513 dersinde hangi kitap okunuyor?

İzlencede zorunlu kitap: Class Notes. İzlence toplam 5 kaynak sayıyor.

MBG 513 kaç kredi?

3 Bilkent kredisi, 5 AKTS.

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl
Moleküler verilere giriş ve syllabus
Intro to molecular data; Syllabus
molecular datasyllabus
Hafta 221–27 Eyl
Next generation sequencing teknolojisi
Next generation sequencing
next generation sequencing
Hafta 328 Eyl – 4 Eki
Genomik varyasyon ve BioMart
Genomic variation; biomart; Midterm Reading 1: Giraffe Genome
genomic variationbiomartGiraffe Genome
Hafta 45–11 Eki
Transcriptomics ve ilk sunum
Transcriptomics; Presentation I
transcriptomicspresentation
Hafta 512–18 Eki
Hypothesis testing ve differentially expressed genes
Hypothesis testing; Differentially Expressed Genes (DEGs); Presentation II
hypothesis testingdifferentially expressed genesDEGSunum II
Hafta 619–25 Eki
Clustering, Sunum III ve Midterm Reading II
Clustering; Presentation III; Midterm Reading II
clusteringSunum IIIMidterm Reading II
Hafta 726 Eki – 1 Kas
Dimension reduction ve sunumlar IV-V
Dimension reduction; Presentation IV and V
dimension reductionsunum
Hafta 82–8 Kas
Functional enrichment ve systems biology
Functional Enrichment and Systems Biology; Presentation VI; Midterm Reading III
functional enrichmentsystems biologySunum VIMidterm Reading III
Hafta 99–15 Kas
NO CLASS WEEK
Hafta 1016–22 Kas
Midterm ve R pratiği: vector, matrix, dataframe
MIDTERM; R practice I: vectors, matrices, dataframes, lists, Rmarkdown
vectorsmatricesdataframesRmarkdown
Hafta 1123–29 Kas
R uygulaması II: orta düzey R
R practice II: intermediate R: conditionals, loops, apply, functions
conditionalsloopsapplyfunctions
Hafta 1230 Kas – 6 Ara
R uygulaması III: tidyverse paketleri
R practice III; tidyverse: dplyr and ggplot2
tidyversedplyrggplot2
Hafta 137–13 Ara
R uygulaması IV: Bioconductor paketleri
R practice IV, various bioconductor packages
BioconductorR packages
Hafta 1414–20 Ara
R uygulaması V: Bioconductor paketleri
R practice V: various bioconductor packages
BioconductorR packages

Değerlendirme 100% · 4 adım

30%
30%
20%
20%
Midterm: Open-Book 1 midterm 30 pts 30%
Final: Take-home Final Project R based 30%
Homework R practice in lab and worksheets 20%
Oral presentation paper presentation 20%
en büyük tek kalem %30 · sınav ağırlığı %60 · 17 dönem ortalaması 3.78 (239 öğrenci) nasıl hesaplanıyor
Notunu hesapla
KalemAğırlık Notun (100 üzerinden)
1 midterm 30 pts%30
Final Project R based%30
R practice in lab and worksheets%20
paper presentation%20
Bildiğin notları gir; girmediklerin hesaba katılmaz.

Ağırlıklar MBG 513 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 5 kitap

📖
Önerilen
Bioinformatics and Functional Genomics, Pevsner, 3rd edition, chapters 8-21
📕
Zorunlu
Class Notes
📖
Önerilen
selected datacamp courses
📕
Zorunlu
Introduction to Data Science Part 1, Irizzary
📕
Zorunlu
Introduction to Data Science II, Irizzary

Bu dersi alınca · 10 öğrenme çıktısı

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

Ders notları · henüz yok

MBG 513 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 17 dönem · ort. 3.78

DönemDers ort.
2025-2026 Spring 3.81 1 şube · 34 öğr
2024-2025 Spring 3.89 1 şube · 22 öğr
2023-2024 Spring 3.90 1 şube · 21 öğr
2022-2023 Spring 3.92 1 şube · 15 öğr
2021-2022 Spring 3.93 1 şube · 17 öğr
2020-2021 Spring 3.96 1 şube · 7 öğr
2019-2020 Spring 3.88 1 şube · 14 öğr
2018-2019 Spring 3.36 1 şube · 7 öğr
2017-2018 Spring 3.61 1 şube · 16 öğr
2016-2017 Spring 3.68 1 şube · 11 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 513 raporu · Bilkent VPN bilgisi. Öğrenci anket cevaplarını defter'de tutmuyoruz. Tüm derslerin ortalamaları →

2026-2027 Güz döneminde açılmadı. Ders kaydı geçti, kayıt sisteminde bu dersin şubesi yok. Katalogda duruyor, yani başka bir dönem açılabilir. Son 4 güz döneminde açılmamış; en son 1999-2000 güz döneminde açılmış. Açık dersler → · kayıt tarihleri

⚠️ FZ engelleyen şartlar

Course Learning Outcomes: Course Learning Outcome Assessment access online databases 1 midterm 30 pts R practice in lab and worksheets practice sequence alignment, phylogeny and motif finding 1 midterm 30 pts apply online tools for a biological problem 1 midterm 30 pts R practice in lab and worksheets analyze DNA sequences 1 midterm 30 pts R practice in lab and worksheets apply univariate statistics to biological data 1 midterm 30 pts R practice in lab and worksheets extract data from genomic and transcriptomics databases 1 midterm 30 pts Final Project R based R practice in lab and worksheets paper presentation read a paper on bioinformatics Final Project R based R practice in lab and worksheets present a recent paper on a database/webtool paper presentation practice basics of R programming language R practice in lab and worksheets write a basic R program for a biological problem R practice in lab and worksheets

Hocalar 0 bu dönem · 2 geçmiş

Geçmişte ders veren (2 kişi)
Özlen Konu Karakayalı, Rengül Çetin-Atalay

Aynı koddan diğer dersler · katalogda 46 MBG dersi · tüm MBG dersleri →