Biyoinformatik verileri anlamlandırmanın en güçlü yollarından biri olan Pandas kütüphanesini öğreniyoruz. DataFrame yapılarıyla veri manipülasyonu ve analizi yapıyor, matplotlib ve seaborn gibi araçlarla biyolojik verileri görselleştiriyoruz. İstatistiksel çizimler ve veri keşfi teknikleriyle biyolojik bilgileri yorumlamaya başlıyoruz.

Biyolojik veri setlerini içe aktararak temizliyor, yayın kalitesinde grafikler üretiyor ve temel istatistiksel analizler gerçekleştiriyoruz. Haftanın sonunda ise Algoritma Oyunu ile uygulamalı bir meydan okumaya giriyoruz. Gerçek veriler üzerinde çalışarak biyoinformatik problemleri çözüyor, Pandas ile görselleştirme araçlarını entegre ederek veriden bilgiye dönüşüm yolculuğumuzu güçlendiriyoruz.

Haftalık Akış

Ders 10 (Teori): Python Pandas ile Veri Analizi

• Pandas DataFrames ile veri manipülasyonu ve analizi
• Biyolojik veriler için görselleştirmeler oluşturma (matplotlib, seaborn)
• İstatistiksel çizim ve veri keşfi teknikleri

Ders 11 (Alıştırma): Biyolojik Veri İşleme

• Biyolojik veri setlerini içe aktarma ve temizleme
• Yayın kalitesinde grafikler oluşturma
• Temel istatistiksel analiz gerçekleştirme

Ders 12 (Pratik): Algoritma Oyunu

• Uygulamalı veri analizi meydan okumaları
• Gerçek veriyle biyoinformatik problem çözme
• Pandas ve görselleştirme araçlarının entegrasyonu

Biyoinformatiğin en kapsamlı alanlarından biri olan çoklu omikler dünyasını keşfediyoruz. Genomik, transkriptomik ve glikozomik teknolojilere genel bir bakış yapıyor, farklı omik veri türlerinin nasıl entegre edildiğini ve çok katmanlı analizlerin biyolojik araştırmalardaki önemini öğreniyoruz.

Teorik bilgileri uygulamaya dökerek NCBI üzerinden sekans indiriyor, BLAST aramaları gerçekleştiriyor ve elde edilen sonuçları yorumluyoruz. Ayrıca genleri metabolik yolaklara eşleyerek KEGG veritabanının sunduğu güçlü analiz imkanlarını deneyimliyoruz.

Haftanın pratik bölümünde ise Veritabanı Navigasyon Projesi ile NCBI, BLAST, KEGG, PDB ve IPR gibi temel biyoinformatik veritabanlarında geziniyor, sekans benzerlik aramaları yapıyor ve protein yapılarını inceleyerek fonksiyonel açıklamaları keşfediyoruz. Böylece biyoinformatik araştırmalarda sıkça kullanılan veri kaynaklarını etkin bir şekilde kullanmayı öğreniyoruz.

Haftalık Akış

Ders 13 (Teori): Çoklu Omikler ve Veri Türleri

• Genomik, transkriptomik, gılaykomik teknolojilerine genel bakış
• Farklı omik veri türleri ve entegrasyon yaklaşımları
• Çok katmanlı analizin biyolojik önemi

Ders 14 (Alıştırma): Biyolojik Veritabanı Kullanımı

• NCBI'den sekans indirme
• BLAST aramaları yapma ve sonuçları yorumlama
• Genleri metabolik yolaklara eşleme (KEGG)

Ders 15 (Pratik): Veritabanı Navigasyon Projesi

• NCBI, BLAST, KEGG, PDB, IPR veritabanlarında gezinme
• Sekans benzerlik aramaları gerçekleştirme
• Protein yapıları ve fonksiyonel açıklamaları keşfetme

Canlıların genetik geçmişine ışık tutan karşılaştırmalı genomik ilkelerini öğreniyoruz. Evrimsel analiz ve genom karşılaştırma yöntemlerine giriş yapıyor, filogenetik analiz temellerini keşfederek farklı türlerin genetik ilişkilerini anlamayı öğreniyoruz.

Alıştırmalarda farklı sekans formatları arasında dönüşüm yapıyor, çoklu sekans hizalamaları gerçekleştiriyor ve evrimsel mesafeleri hesaplıyoruz. Böylece genetik benzerlikleri ve farklılıkları daha derinlemesine yorumlama becerisi kazanıyoruz.

Pratik bölümde ise Çoklu FASTA Veri Analizi ile standart biyoinformatik dosya formatlarıyla çalışıyor, büyük ölçekli sekans veri setlerini işliyor ve veri ayrıştırma teknikleriyle anlamlı biyolojik bilgiler çıkarıyoruz. Bu sayede evrimsel biyoloji ve biyoinformatik araştırmalar için temel oluşturacak güçlü analiz yetkinlikleri geliştiriyoruz.

Haftalık Akış

Ders 16 (Teori): Karşılaştırmalı Genomik İlkeleri

• Evrimsel analiz ve genom karşılaştırma yöntemleri
• Filogenetik analiz temelleri

Ders 17 (Alıştırma): Sekans Format İşleme

• Farklı sekans formatları arasında dönüşüm
• Çoklu sekansları hizalama
• Evrimsel mesafeleri hesaplama

Ders 18 (Pratik): Çoklu FASTA Veri Analizi

• Standart biyoinformatik dosya formatlarıyla çalışma
• Büyük sekans veri setlerini işleme
• Dosya ayrıştırma ve veri çıkarma

Biyoinformatikte araştırma süreçlerini otomatikleştiren pipeline ve iş akışı yönetimi konularına odaklanıyoruz. GenoDiplo boru hattına genel bir bakış yapıyor, iş akışlarının nasıl tasarlanıp uygulandığını öğreniyoruz.

Alıştırmalarda Conda kullanarak yazılım paketleri kuruyor, biyoinformatik çalışmalar için güvenilir ve tekrarlanabilir ortamlar oluşturuyoruz. Ortam yönetimi sayesinde farklı projelerde aynı altyapıyı sürdürebilmeyi deneyimliyoruz.

Pratik bölümde ise Snakemake ile Pipeline Oluşturma üzerine çalışıyoruz. Tekrarlanabilir analiz ardışık düzenleri kuruyor, basit Snakemake kuralları yazarak iş akışı otomasyonunu sağlıyoruz. Bağımlılık yönetimiyle birlikte karmaşık süreçleri daha sistematik ve hatasız şekilde yönetmeyi öğreniyoruz.

Haftalık Akış

Ders 19 (Teori): GenoDiplo - Bölüm 1

• GenoDiplo boruhattına genel bakış
• İş akışı tasarımı ve uygulaması

Ders 20 (Alıştırma): Conda ve Ortam Yönetimi

• Conda kullanarak yazılım paketleri kurma
• Biyoinformatik için ortam yönetimi
• Tekrarlanabilir ortamlar oluşturma

Ders 21 (Pratik): Snakemake ile Pipeline Oluşturma

• Tekrarlanabilir analiz ardışık düzenleri oluşturma
• Basit Snakemake kuralları yazma
• İş akışı otomasyonu ve bağımlılık yönetimi

Bu hafta, program boyunca edindiğimiz tüm bilgi ve becerileri bir araya getiriyoruz. Gelişmiş GenoDiplo özelliklerini keşfederek kalite değerlendirme, doğrulama yöntemleri ve yaygın sorunların nasıl giderileceğini öğreniyoruz.

Alıştırmalarda kendi bitirme projemizi geliştiriyoruz. Gerçek bilimsel araştırmalardan alınan biyoinformatik sorulara odaklanıyor, otantik veri setleriyle çalışıyor ve gerçek dünya biyolojik problemlerine çözüm üretiyoruz. GitHub üzerinden sürüm kontrolü yapıyor, PyCharm entegrasyonu ile projelerimizi yönetiyoruz.

Haftanın finalinde ise proje sunumları ve değerlendirmeler ile öğrenme yolculuğumuzu taçlandırıyoruz. Gerçek araştırma problemlerini başarıyla analiz ediyor, bulgularımızı hem sunumlarla hem de bilimsel yazım teknikleriyle paylaşıyoruz. Böylece kurs boyunca kazandığımız biyoinformatik becerilerin pratikte nasıl hayata geçtiğini sergileyerek programı tamamlıyoruz.

Haftalık Akış

Ders 22 (Teori): GenoDiplo - Bölüm 2

• Gelişmiş GenoDiplo özellikleri
• Kalite değerlendirme ve doğrulama yöntemleri
• Yaygın sorunları giderme

Ders 23 (Alıştırma): Bitirme Projesi Geliştirme

• Mevcut bilimsel araştırmalardan gerçek biyoinformatik araştırma soruları
• Otantik veri setleri ve gerçek dünya biyolojik problemleri ile çalışma
• GitHub ile sürüm kontrolü ve PyCharm entegrasyonu

Ders 24 (Pratik): Proje Sunumları ve Değerlendirme

• Gerçek Araştırma Problemi Analizi
• Araştırma projelerini başarıyla tamamlama
• Bulgularını sunum ve bilimsel yazım
• Kurs boyunca öğrenilen biyoinformatik becerilerinin pratik uygulamasını gösterme