Biyoinformatikte Dizi Hizalama ve Filogenetik Analiz Eğitimi

Detaylar

Biyoinformatikte Dizi Hizalama ve Filogenetik Analiz Eğitimi

Biyolojik verinin anlamlandırılmasında en temel basamaklardan biri olan dizi hizalama ve evrimsel süreçlerin haritasını çıkaran filogenetik analiz konusunda uzmanlaşmaya hazır mısınız?

Bu kapsamlı eğitim; teorik derinliği, pratik uygulama ve algoritma mantığıyla birleştirerek katılımcılara modern biyoinformatik araçlarını yetkin bir şekilde kullanma becerisi kazandırır.

Bu Eğitimde Neler Öğreneceksiniz?

• Algoritmik Temeller: Needleman-Wunsch ve Smith-Waterman gibi temel hizalama mantıklarını kavrayacaksınız.

• Profesyonel Araç Kullanımı: BLAST, EMBOSS, MEGA ve PhyML gibi sektör standardı araçlarda uzmanlaşacaksınız.

• Pratik Uygulama: Teorik bilgileri gerçek veriler üzerinde test ederek filogenetik ağaçlar oluşturacak ve sonuçları yorumlayabileceksiniz.

• R ile Analiz: Programlama dünyasına adım atarak R dilinde dizi hizalama ve görselleştirme yapabileceksiniz.

Kimler İçin Uygun?

• Moleküler Biyoloji ve Genetik, Biyoteknoloji ve Biyoloji, Biyomühendislik, Tıp öğrencileri/mezunları.

• Akademik çalışmalarında genomik veri analizi yapmak isteyen araştırmacılar.

• Biyoinformatiğe sıfırdan başlamak veya mevcut bilgilerini standardize etmek isteyen profesyoneller.

Eğitim Takvimi

• Tarih: 6 - 10 Nisan

• Saat: 20:00 - 22:30 (Canlı/Online)

Eğitim Modülleri

Modül 1: Biyoinformatiğe Giriş

• Biyoinformatik nedir?

• DNA, RNA ve protein dizileri

• Sekans (dizi) kavramı

• Temel analizlere genel bakış

Modül 2: Dizi Hizalamaya Giriş

• Dizi hizalama nedir?

• Hizalamanın biyolojik önemi

• Homoloji ve benzerlik kavramları

• Match, mismatch ve gap kavramları

Modül 3: İkili Dizi Hizalama (Pairwise Alignment)

• Global hizalama nedir?

• Lokal hizalama nedir?

• Global vs lokal hizalama farkları

Modül 4: Hizalama Algoritmaları

• Needleman-Wunsch algoritması (global hizalama)

• Smith-Waterman algoritması (lokal hizalama)

• Dinamik programlama mantığı

• Skorlama sistemleri (BLOSUM, PAM)

Modül 5: EMBOSS ile Hizalama Uygulamaları

• EMBOSS Needle (global hizalama uygulaması)

• EMBOSS Water (lokal hizalama uygulaması)

• Parametre ayarları ve sonuçların yorumlanması

• Global ve lokal sonuçların karşılaştırılması

Modül 6: Heuristik Yaklaşımlar ve BLAST

• Heuristik algoritmalar nedir?

• BLAST algoritmasının mantığı

• blastn, blastp kullanımı

Modül 7: BLAST Uygulamaları

• Veritabanında benzer dizi arama

• E-value, score, identity kavramları

• BLAST sonuçlarının yorumlanması

• BLAST aracında uygulamalar

Modül 8: Çoklu Dizi Hizalama (MSA)

• Çoklu dizi hizalama nedir?

• Biyoinformatikte kullanım alanları

• Çoklu dizi hizalaması araçlarının kullanımı

• Araçların karşılaştırılması

Modül 9: Filogenetik Analize Giriş

• Filogenetik nedir?

• Evrimsel ilişkiler ve ağaç mantığı

• Filogenetik ağaç türleri

Modül 10: Filogenetik Ağaç Oluşturma Yöntemleri

• Distance-based yöntemler

• Neighbor-Joining

• Maximum Likelihood yaklaşımı

• Yöntemlerin karşılaştırılması

Modül 11: MEGA ile Filogenetik Analiz

• MEGA arayüzü ve kullanımı

• Hizalamadan ağaç oluşturma

• Ağaç görselleştirme ve yorumlama

Modül 12: PhyML ve NGPhylogeny

• PhyML ile maksimum likelihood analizi

• NGPhylogeny platformunun kullanımı

• Sonuçların karşılaştırılması

Modül 13: R’da MSA ve Filogenetik Ağaç Oluşturma

• R’da çoklu dizi hizalaması oluşturma

• R’da filogenetik ağaç oluşturma

• Sonuçların yorumlanması

Modül 14: Soru-Cevap ve Eğitim Özeti

• Katılımcı sorularının cevaplanması

• Tüm sürecin genel tekrarı