| Ders İçeriği (Türkçe) | : | Bilişimsel biyolojinin esasları; biyolojik veriler için algoritmik dizaynların esasları ve güncel problem ve tekniklerin analizleri; genomlar biyolojik dizi analizleri, gen bulma, RNA katlanmaları, dizi eşleştirme, genom asemblesi), network’lar (gen ifade analizi, düzenleyici motifler, grafiksel algoritmalar, network motifleri) ve evrimsel (karşılaştırmalı genomik, filogenetik, genom duplikasyonu, genom düzenlemeleri, evrim teorisi, hızlı evrimleşme)dataları içeren genomik ve proteomiklerdeki büyük ölçekli çalışmalardan gerçek data setlerinin analizi |
| Ders İçeriği (İngilizce) | : | The algorithmic and machine learning foundations of computational biology, combining theory with practice; the principles of algorithm design for biological datasets, and analyze influential problems and techniques; analyze real datasets from large-scale studies in genomics and proteomics including genomes (biological sequence analysis, hidden Markov models, gene finding, RNA folding, sequence alignment, genome assembly), networks (gene expression analysis, regulatory motifs, graph algorithms, scale-free networks, network motifs, network evolution) and evolution (comparative genomics, phylogenetics, genome duplication, genome rearrangements, evolutionary theory, rapid evolution) |
