Uygulama 6. Transkripsiyon yönü. Ekzonlar (kodlama bölgeleri) Transkripsiyon. Sonlandırıcı kodon başlangıcı
|
|
- Gül Gökay
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Uygulama 6 DNA Dizilerinde Bazı Đstatistiksel Analizler DNA molekülleri nükleotidlerin uzun birer dizileridir. Dizilenmiş bir DNA molekülüne A,C,G,T harflerinin oluşturduğu bir kelimelik uzun bir yazı olarak bakabiliriz. 23 kromozomda bulunan insan genomu 3.2 Gb olup gene sahip olduğu tahmin edilmektedir. Birinci kromozomda baz sayısı 247,200,000 ve gen sayısı 3,148 dır. Đnsan genomunun, yani DNA nın yaklaşık %1.5 lik kısmı (yaklaşık 25,000 gen) protein kodlamaktadır. Protein kodlamayan DNA dizisindeki bölgeler intronlardaki DNA, bazı tekrarlanan DNA (repetitif DNA) ve Alu elemetleridir. Đnsan genomunun kodlayıcı olmayan büyük kısmı intronlardadır. Đntronlar, kiliğinden veya enzimler tarafından katalize olarak transkripsiyon esnasında düşüp ayrılmaktadırlar (splicing). Đntron-ekzon bağlanma yerlerini belirlemek biyoinformatikte önemli problemlerden biridir. Bir gen komşuluğundaki genomun yapısı genel olarak aşağıdaki gibidir. Transkripsiyon yönü Ekzonlar (kodlama bölgeleri) Transkripsiyon Sonlandırıcı kodon başlangıcı (UAG,UGA veya UAA) 5 3 Promoter (tetikleyici bölge, ilgili özel enzimle aktifleştirilmektedir) 5 translasyon gerçekleşmeyen bölge Đntronlar (ara bölgeler) AAAAAA... Polyadenilation signal 3 translasyon gerçekleşmeyen bölge DNA dizisinde genlerin başlangıç ve sonunu, intron-ekzon geçişlerini ve belli işlevi olan bölgeleri belirten bir takım işaretler (sinyaller) bulunmaktadır. Hücre mekanizması bu işaretlere göre işlevini yapmaktadır. Bir işaret (sinyal) kısa bir DNA parçasıdır (dizi parçasıdır). Belli amaçlı, böyle bir işaret tek biçimli ve DNA dizinde görevi olmayan yerlerde bulunmamalıdır diye içimizden geçirebiliriz. Ancak durum böyle değildir. Bir işaretin (sinyalin) işlevini yaptıran çok sayıda farklı DNA parçaları bulunmaktadır. Bunlara işaretin (sinyalin) üyeleri denmektedir. Ayrıca bu üyeler DNA dizisinin işlevsiz bölgelerinde de rasgele olarak ortaya çıkmaktadır. Dolayısıyla bu üyeler gözliğinde işlevi olanlarla olmayanları sınıflandırmak zor olmaktadır.
2 Günümüzde, işaretlerin (sinyallerin) tümü olmasa da bir kısmı bilinmektedir. Bir işaretin bilinen üyelerini kullanarak, yeni bir DNA parçasının bu işaret ile ilgili bir üye olma olasılığını hesaplamak bir araştırma konusudur. Üyelik olasılıklarının hesaplanmasında temel bir varsayım, farklı üyelerin aynı atadan kaynaklanıp bazı stokastik süreçler sonucu ortaya çıkmalarıdır. Bu sebeple, gözlemleri (gözlemleri üreten olguyu) anlatan stokastik modeller kurmak akıllıca görünmektedir. Uygulamalardan görüldüğü kadarıyla bazı işaretler (sinyaller) oldukça basit modellere sahiptir, bazıları ise çok karmaşık modellere sahiptir. Anlaşılması (modellenmesi) karmaşık olan işaretleri ortaya çıkarmak için çok sayıda gözleme ihtiyaç duyulmaktadır. Bir işaretin (sinyalin) bazı üyelerinin veri kümesi (training data) elimizse bulunursa, başka bir DNA parçasının bu veri kümesinin üyesi olması olasılığı hesaplanabilir. Bunu yapmak için elimizdeki veri kümesini (training data) kullanarak sinyalin özelliklerinin modellenmesi gerekir. Đnsan genlerindeki bazı işaretlerin (sinyallerin) gözlenmiş üyelerinin kümelerini bulunduran veri tabanları hazırlanmıştır ve kullanıma açıktır Bu derste, bir işaretin (sinyalin) tüm üyelerinin aynı baz uzunluklu DNA parçaları olduğunu varsayacağız. Örneğin, bir işaret ile ilgili 100 üyelik küme (training set) aşağıdaki gibi olsun. [ C, T, T, A, G] [ T, T, T, G, C] [ C, T, T, A, A] [ A, A, C, C, G] [ T, T, A, C, T] [ G, C, T, T, T] [ A, C, A, G, T] [ G, A, T, G, A] [ C, G, A, A, T] [ G, T, T, A, T] [ A, G, T, G, A] [ C, G, C, C, G] [ C, A, G, G, A] [ T, T, A, C, A] [ C, T, T, T, T] [ C, A, T, C, A] [ A, A, T, T, T] [ A, A, T, T, A] [ G, A, A, A, T] [ G, C, G, A, A] [ C, C, C, T, G] [ T, T, T, C, G] [ C, G, C, A, C] [ G, C, G, G, C] [ C, A, T, A, C] [ T, G, C, A, G] [ G, G, T, C, A] [ T, C, G, T, A] [ G, A, A, G, T] [ T, T, T, C, T] [ T, G, A, G, G] [ C, A, G, G, T] [ T, T, T, A, C] [ T, T, G, A, T] [ G, C, A, A, A] [ G, G, C, G, C] [ C, A, T, A, C] [ C, A, T, T, G] [ T, T, C, G, C] [ A, T, A, T, G] [ T, G, G, C, A] [ G, T, T, G, C] [ G, C, A, G, A] [ G, C, T, T, A] [ T, A, G, G, A] [ T, G, A, G, G] [ T, A, C, A, G] [ A, G, A, A, A] [ A, G, G, G, G] [ C, G, A, G, T] [ C, G, T, C, G] [ T, T, T, T, T]
3 [ T, G, C, A, C] [ C, G, T, T, G] [ T, G, C, A, A] [ C, T, A, T, A] [ C, C, T, G, G] [ G, C, T, A, G] [ C, G, A, T, A] [ G, G, G, A, G] [ A, C, G, T, A] [ C, T, A, C, G] [ G, A, T, T, A] [ G, C, T, A, A] [ C, T, G, C, T] [ T, G, C, T, G] [ A, A, A, G, T] [ A, A, A, C, T] [ T, T, T, T, C] [ G, C, T, A, C] [ G, G, A, G, A] [ G, C, G, C, T] [ A, T, G, G, G] [ A, C, T, G, A] [ T, C, C, A, G] [ G, T, A, C, G] [ T, G, G, G, T] [ G, C, G, T, G] [ T, G, G, C, T] [ G, T, G, A, A] [ T, C, G, A, C] [ A, T, G, T, T] [ A, G, T, A, C] [ A, G, C, A, A] [ A, G, C, A, G] [ T, A, C, C, G] [ T, G, A, A, T] [ G, T, T, G, C] [ C, C, G, G, G] [ T, C, A, T, C] [ C, G, C, A, A] [ A, A, A, G, G] [ G, T, A, G, G] [ G, T, T, G, C] [ A, C, T, C, T] [ T, A, C, T, G] [ G, A, G, A, G] [ C, G, A, C, C] [ A, G, A, C, A] [ C, C, C, T, A] Her site (sütün) için gözlenen oranlar: Site: A C G T olmak üzere, 5 siteli bu işaret için sitelerin bağımsız olduğu bilinsin (B modeli geçerli olsun). Bu durumda üyeler arasında bulunmayan s=aaccg gibi bir DNA parçasının bu işaretin üyeler kümesine aday olması olasılığı, P( AACCG / B) = P( A) P( A) P( C) P( C) P( G) = 0.2*0.21*0.18*0.2*0.3 = dır. Sitelerin bağımsız olması veri kümesi (training set) üzerinde yapılan hipotez testleri sonucunda ortaya çıkartılmış olabilir veya önceden biliniyor olabilir. Bir işaret (sinyal) için site içeriklerinin rasgele bir nükleotidden başlayıp birinci dereceden homojen bir Markov zincirine göre oluştuklarını düşünelim. Birinci sitedeki A,C,G,T lerin olasılık dağılımını ve Markov zincirindeki geçiş olasılıklarını bilmiyor olalım. Elimizde bu işaret ile ilgili 265 gözlemlik bir küme (training set) bulunsun. Amacımız, bu gözlemler içinde bulunmayan s=tatat dizi parçasının bu işaretin bir üyesi olması olasılığını hesaplamak olsun.
4 [ A, A, T, T, T] [ C, G, T, A, A] [ G, G, A, C, A] [ C, G, G, T, T] [ G, A, G, C, G] [ T, T, A, A, T] [ C, G, T, T, C] [ A, T, T, T, T] [ A, T, T, A, C] [ T, C, A, A, A] [ A, C, T, T, A] [ T, G, G, A, T] [ C, C, A, T, A] [ G, C, C, T, G] [ C, T, A, T, T] [ T, A, A, T, T] [ G, G, G, T, T] [ A, A, A, G, G] [ T, C, T, A, C] [ G, C, C, A, A] [ G, T, A, G, C] [ T, T, G, T, T] [ T, A, A, T, A] [ A, A, A, C, A] [ G, T, A, A, C] [ T, T, A, T, A] [ C, C, A, G, T] [ G, T, G, A, T] [ C, A, G, C, C] [ C, T, A, A, C] [ G, A, G, G, T] [ A, C, A, A, A] [ T, C, A, T, C] [ A, T, A, A, A] [ C, C, A, T, C] [ C, C, T, T, G] [ A, T, T, A, T] [ C, G, G, T, T] [ C, T, G, C, T] [ G, G, T, T, T] [ C, G, G, A, C] [ G, T, C, G, T] [ G, T, G, G, A] [ T, G, C, A, T] [ C, G, G, A, T] [ T, T, G, A, C] [ T, A, C, A, G] [ T, C, C, T, A] [ A, T, A, T, T] [ A, A, T, T, A] [ C, G, G, A, T] [ G, T, A, A, T] [ T, T, A, A, T] [ C, T, T, C, C] [ A, A, A, T, A] [ G, A, A, A, C] [ T, A, A, T, A] [ A, G, T, C, A] [ C, G, T, A, C] [ T, C, A, C, T] [ A, A, A, T, T] [ C, A, A, G, A] [ G, A, T, C, C] [ C, G, G, T, T] [ T, A, T, A, A] [ A, A, T, T, T] [ G, T, G, G, A] [ G, A, C, G, A] [ T, G, G, G, A] [ G, A, A, C, T] [ T, G, T, A, A] [ G, C, G, G, C] [ C, C, C, C, C] [ C, C, A, C, C] [ G, G, G, G, G] [ T, C, T, A, C] [ G, G, C, G, T] [ A, T, A, G, G] [ T, A, A, T, G] [ T, A, T, A, T] [ G, C, T, A, A] [ G, G, C, G, T] [ T, T, A, T, A] [ A, C, A, A, T] [ T, T, C, A, G] [ G, A, G, C, A] [ C, G, G, G, G] [ C, T, C, G, C] [ A, A, G, T, A] [ A, A, A, T, A] [ A, C, C, G, C] [ A, A, T, T, G] [ G, C, A, T, G] [ A, T, A, A, C] [ G, G, G, G, A] [ A, T, A, A, T] [ G, A, G, T, C] [ T, T, A, A, C] [ C, C, G, A, A] [ A, G, A, A, G] [ C, A, G, C, T] [ A, T, A, A, C] [ T, T, A, A, T] [ C, G, G, G, T] [ A, A, A, G, T] [ G, C, A, A, G] [ A, T, A, A, T] [ A, T, C, T, T] [ T, T, C, A, T] [ A, A, A, A, C] [ C, T, C, C, G] [ C, A, T, T, T] [ T, T, A, G, A] [ T, G, T, A, T] [ G, C, T, G, T] [ C, G, C, C, A] [ A, C, C, A, A] [ A, T, G, T, T] [ A, T, A, A, A] [ C, A, T, C, A] [ C, G, C, A, T] [ A, T, T, A, T] [ A, A, A, G, T] [ A, A, A, T, A] [ G, T, A, A, A] [ G, G, C, C, G] [ C, A, A, C, C] [ T, T, C, A, G] [ A, T, G, T, A] [ A, G, C, C, T] [ T, T, T, A, A] [ T, T, C, T, T] [ T, G, G, A, T] [ T, A, A, A, A] [ A, G, A, G, T] [ G, G, G, G, A] [ A, T, A, A, A] [ T, A, A, G, A] [ A, T, T, T, A] [ G, T, T, C, G] [ T, T, T, T, G] [ C, A, T, G, C] [ G, G, G, A, G] [ G, G, C, G, G] [ C, A, G, G, A] [ A, G, A, A, A] [ A, A, G, G, T] [ T, T, G, C, T] [ G, C, C, C, G] [ G, C, G, C, G] [ G, T, A, C, G] [ T, T, T, T, G] [ A, A, T, A, T] [ A, T, A, T, A] [ T, G, A, C, T] [ C, A, T, A, C] [ C, C, T, C, C] [ C, G, G, T, C] [ A, T, T, T, A] [ A, G, C, A, A] [ G, T, C, A, A] [ C, A, G, G, T] [ T, T, T, T, T] [ C, A, C, C, G] [ A, A, A, C, T] [ A, A, T, T, T] [ T, A, T, T, C] [ A, C, C, C, C] [ G, T, C, A, A] [ A, T, C, A, T] [ T, A, A, A, A] [ G, C, G, C, C] [ C, G, C, A, G] [ T, T, C, T, T] [ T, A, A, C, T] [ G, G, T, C, C] [ C, C, G, A, C] [ G, T, C, A, G] [ A, T, A, G, A] [ C, C, T, A, G] [ A, C, A, A, T] [ G, A, T, G, C] [ C, C, G, G, T] [ A, C, A, A, A] [ A, G, T, C, T] [ C, A, C, T, G] [ C, C, G, T, C] [ A, C, G, T, T] [ A, A, T, T, G] [ G, T, A, T, A] [ T, G, A, T, G] [ T, T, T, T, T] [ C, G, G, C, T] [ C, T, C, T, A] [ C, T, T, C, G] [ G, T, T, G, A] [ T, G, A, A, T] [ A, A, T, T, T] [ A, A, T, T, C] [ G, A, C, T, C] [ G, G, A, G, C] [ C, A, A, T, T] [ G, A, G, C, G] [ T, C, T, A, C] [ C, T, A, T, C] [ A, T, T, A, A] [ T, A, T, T, G] [ A, A, T, G, T] [ G, G, A, T, G] [ A, G, A, T, T] [ A, A, C, T, A] [ C, C, C, T, A] [ A, T, T, A, T] [ A, A, A, A, T] [ G, G, G, C, A] [ C, A, A, G, C] [ T, G, A, C, T] [ T, T, T, A, A] [ C, A, T, A, C] [ C, T, C, A, C] [ C, A, T, T, G] [ G, C, T, A, A] [ T, T, A, T, A] [ T, T, A, A, A] [ C, A, T, T, C] [ G, T, T, A, C] [ T, A, A, A, G] [ T, T, C, T, T] [ C, C, C, C, T] [ G, G, A, T, C] [ G, T, C, G, A] [ C, A, C, A, A] [ T, A, C, T, A] [ A, T, A, T, A] [ A, T, T, A, A] [ T, A, T, A, A] [ G, G, A, T, T] [ C, A, A, T, T] [ G, T, A, G, G] [ A, A, A, C, C] [ T, A, G, A, T] [ G, C, A, T, A] [ G, G, C, A, C] [ A, G, G, C, T] [ A, A, A, A, T] [ T, T, T, T, T] [ T, C, T, T, T] [ C, A, C, T, C] [ C, G, A, T, T] [ A, C, T, A, C] [ G, A, C, A, T] [ C, G, C, T, G] [ G, G, T, A, G] [ C, C, C, G, C] [ T, A, A, A, T] [ A, C, T, A, T] [ T, T, T, A, T] [ A, T, G, A, A] [ G, G, G, G, T] [ T, G, A, A, G
5 Sitelerin gözlenen oranları: A C G T Siteler arasında Kullback-Leibler Uzaklıkları (sitelerin karşılıklı bilgi değerleri) matrisi: Siteler arasındaki (ikili) olasılık dağılımlarının bağımsızlığını test eden ki-kare istatistiğinin hesaplanan değerleri matrisi: Geçiş olasılıkları matrisinın tahmini P =[ ] Sitelerin ikili bağımsızlık hipotezlerinin reddedileceği açıkça görülmektedir. Birinci site için hesaplanan ki-kare değerlerinin toplamı en büyüktür. Aynı şekilde, birinci site için hesaplanan Kullback-Leibler Uzaklıkları (karşılıklı bilgi değerleri) toplamı diğer sitelerinkinden daha büyüktür. Diğer siteler bu siteye bağımlı görünmektedir.
6 Đşaret (sinyal) rasgele bir nükleotidden başlayıp birinci dereceden homojen bir Markov zincirine göre dizilmiş 5 bazlık bir DNA parçasıdır gibi bir model (Homojen Markov Zinciri Modeli, HMZM) göz önüne alınırsa, s=tatat dizi parçasının bu işaret için bir üye olması olasılığı, dır. Örneğin, P( s / HMZM ) = P( TATAT / HMZM ) = P( T ) P( A/ T ) P( T / A) PA / T ) P( T / A) = * * * * = P( AAAAA/ HMZM ) = P( A) P( A/ A) P( A/ A) PA/ A) P( A / A) = 0.25* * * * = P( TTTTT / HMZM ) = P( T ) P( T / T ) P( T / T ) P( T / T ) P( T / AT ) = 0.25* * * * = ( GGGGG / HMZM ) = P( G) P( G / G) P( G / G) PP( G / G)( P( G / G) = 0.25* * * * = dır. Đşaret, kisi için neden böyle bir HMZ Modeli seçmiş olabilir? Yukarıda veriler aşağıdaki Matlab programı ile üretilmiş ve gerekli hesaplamalar bu program ile yapılmıştır. clc;clear all;close all;rand('seed',0) P=[ ; ; ; ]; nn=size(p,1); n=265; for dizip=1:n zincir(1)=fix(rand(1,1)*4+1);; for ii=2:5 i=zincir(1); a=rand(1,1); Durum=1; for j=1:(nn-1) if a>sum(p(i,1:j)) Durum=j+1;, zincir(ii)=durum; syms A C G T for k=1:size(zincir,2) if zincir(k)==1 dna(k)=a; if zincir(k)==2 dna(k)=c;
7 if zincir(k)==3 dna(k)=g; if zincir(k)==4 dna(k)=t; M(dizip,:)=zincir; MM(dizip,:)=dna; MM M hist(m) figure 'Her sutun icin gozlenen frekanslar' fr=zeros(4,size(m,2)); for j=1:1:5 for k=1:size(m(:,j),1) if M(k,j)==1 fr(1,j)=fr(1,j)+1; if M(k,j)==2 fr(2,j)=fr(2,j)+1; if M(k,j)==3 fr(3,j)=fr(3,j)+1; if M(k,j)==4 fr(4,j)=fr(4,j)+1; fr/n 'Iki sutun karsılastırması' for s=1:1:(size(m,2)) for ss=1:1:(size(m,2)) bb=zeros(nn,nn); for i=1:1:size(m,1) for j=1:nn for k=1:nn if [j k]==[m(i,s) M(i,ss)] bb(j,k)=bb(j,k)+1;,,, bboran=bb/sum(sum(bb)); rj=sum(bboran); pi=sum(bboran'); bbbagimsiz=rj'*pi; kikarehes(s,ss)=sum(sum(((bboran-bbagimsiz).^2)./bbbagimsiz))*sum(sum(bb)); %p_value=1-chi2cdf(kikarehes,(size(p,1)-1)*(size(p,2)-1)) KL(s,ss)=sum(sum(bb.*log(bboran./bbbagimsiz)));, KL kikarehes
8 'Ardışık iki sutun karsılastırması' for s=1:1:(size(m,2)-1) bb=zeros(nn,nn); for i=1:1:size(m,1) for j=1:nn for k=1:nn if [j k]==[m(i,s) M(i,s+1)] bb(j,k)=bb(j,k)+1;,,, bb; bboran=bb/sum(sum(bb)); rj=sum(bboran); pi=sum(bboran'); bbbagimsiz=pi'*rj; KL1(s)=sum(sum(bb.*log(bboran./bbbagimsiz))); KL1 'Geçiş olasılıkları matrisinın tahmini' for s=1:1:(size(m,2)-1) bb=zeros(nn,nn); P=zeros(nn,nn); for i=1:1:size(m,1) for j=1:nn for k=1:nn if [j k]==[m(i,s) M(i,s+1)] bb(j,k)=bb(j,k)+1;,,, P=P+bb; P(1,:)=P(1,:)/sum(P(1,:)); P(2,:)=P(2,:)/sum(P(2,:)); P(3,:)=P(3,:)/sum(P(3,:)); P(4,:)=P(4,:)/sum(P(4,:)); P Đşaret ile ilgili model homojen olmayan Markov zinciri olduğunda her site için ayrı ayrı geçiş olasılıkları matrisi söz konusu olacaktır ve çok sayıda gözleme ihtiyaç duyulacaktır. Đşareti kullanan olgu, Markov zinciri yerine, siteleri arasında çok daha karmaşık bir bağımlılık yapısına göre işareti oluşturuyor olabilir. Đşaretin üyelerinin kümesi küçük (az sayıda elemana sahip) olabilir. Örneğin, 5 harfli (nükleotidli) bir dizi parçasından oluşan bir işaretin ortadaki harfi C veya G harflerinden biri ve diğer 4 harfi ortadaki harfe göre simetrik bir şekilde sadece A ile T lerden oluşuyor olabilir. Bu işaretin üyeleri, AACAA AAGAA ATCTA ATGTA TACAT TAGTA TTCTT TTCTT Đşaretin bir tek üyesi (kodu) bulunabilir. Đşaretler çok sayıda üyeye sahip olup, üye kümesinin yapısını ortaya çıkarmak kolay olmayabilir.
DNA dan Protein lere
DNA dan Protein lere Proteinler, çok sayıda amino asit (50-3000 tane) biriminden oluşmaktadır. Amino asitlerde, amino grubu (- NH 2 ), asit grubu (- OOH karboksil grubu) ve zincir rezidüsü (kalan) denen
DetaylıBÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI)
1 BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI) Hipotez testi konusunda görüldüğü üzere temel betimleme, sayma ve sınıflama işlemlerine dayalı yöntemlerin ötesinde normal dağılım
Detaylıhendisliği BYM613 Genetik MühendisliM Tanımlar: Gen, genom DNA ve yapısı, Nükleik asitler Genetik şifre DNA replikasyonu
BYM613 Genetik MühendisliM hendisliği Hacettepe Üniversitesi Biyomühendislik BölümüB 2012-2013 2013 Güz G z DönemiD Salı 9.00-11.45, D9 Dr. Eda Çelik-AKDUR edacelik@hacettepe.edu.tr İçerik Tanımlar: Gen,
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-2 -Markov Zincirleri-
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-2 -Markov Zincirleri- Hazırlayan Yrd. Doç. Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi - Endüstri Mühendisliği Bölümü Giriş Zaman içerisinde tamamen önceden kestirilemeyecek şekilde
DetaylıDNA Replikasyonu. Doç. Dr. Hilal Özdağ. A.Ü Biyoteknoloji Enstitüsü Merkez Laboratuvarı Tel: /202 Eposta:
DNA Replikasyonu Doç. Dr. Hilal Özdağ A.Ü Biyoteknoloji Enstitüsü Merkez Laboratuvarı Tel: 2225826/202 Eposta: hilalozdag@gmail.com 1 Watson ve Crick Gözümüzden kaçmamış olan bir nokta da.. Replikasyon
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
DetaylıRNA Yapısı ve Katlanması, Hücrede Bulunan RNA Çeşitleri
RNA Yapısı ve Katlanması, Hücrede Bulunan RNA Çeşitleri RNA (Ribonükleik Asit) Nükleik asitler, Friedrich Miescher tara2ndan 1869'da keşfedildi. İl=haplı bandajlardan izole edilen bu maddeye nüklein adını
DetaylıBMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları
BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dersin Planı Dizgi Eşleme Algoritmaları
DetaylıDers 10 - Diğer küçük kodlamayan RNA lar
Ders 10 - Diğer küçük kodlamayan RNA lar ü Yüksek organizmalar ait proteomlar nispeten durağandır. ü Bir bireyde diğer insanlara göre her haploid genomun ~3.000.000 dizisinin farklı olmasına rağmen, bu
DetaylıDers 5 - mrna yapısı, İşlenmesi ve İşlevleri - I -
Ders 5 - mrna yapısı, İşlenmesi ve İşlevleri - I - Pre-mRNA (hnrna) cap mrna AAAAAAAAAAAAA REPLİKASYON DNA nın kendini eşlemesi TRANSKİPSİYON DNA dan RNA ya gene
DetaylıBiyoteknoloji ve Genetik II. Hafta 8 TRANSLASYON
Biyoteknoloji ve Genetik II Hafta 8 TRANSLASYON Prof. Dr. Hilal Özdağ A.Ü Biyoteknoloji Enstitüsü Merkez Laboratuvarı Tel: 2225826/125 Eposta: hilalozdag@gmail.com TRANSLASYON Translasyon a. mrna ribozoma
DetaylıGen Organizasyonu ve Genomların Evrimi
GENETĐK 111-503 Gen Organizasyonu ve Genomların Evrimi Doç. Dr. Hilâl Özdağ 1 RNA nın Kendi Kendini Kopyalayabiliyor Olmalıydı Đlkin zamanlardaki RNA dünyasında RNA moleküllerinin kopyalanması. RNA polimerazlar
DetaylıMOLEKÜLER BİYOLOJİ DOÇ. DR. MEHMET KARACA (5. BÖLÜM)
MOLEKÜLER BİYOLOJİ DOÇ. DR. MEHMET KARACA (5. BÖLÜM) TRANSKRİPSİYONU (ÖKARYOTİK) STOPLAZMA DNA Transkripsiyon hnrna RNA nın işlenmesi mrna G AAA Eksport G AAA NÜKLEUS TRANSKRİPSİYONU (PROKARYOTİK) Stoplazma
DetaylıReplikasyon, Transkripsiyon ve Translasyon. Yrd. Doç. Dr. Osman İBİŞ
Replikasyon, Transkripsiyon ve Translasyon Yrd. Doç. Dr. Osman İBİŞ DNA replikasyonu DNA nın replikasyonu, DNA molekülünün, sakladığı genetik bilgilerin sonraki nesillere aktarılması için kendi kopyasını
Detaylı7. PROKARYOTLARDA GEN İFADESİNİN DÜZENLENMESİ
7. PROKARYOTLARDA GEN İFADESİNİN DÜZENLENMESİ Başlıklar 1. Prokaryotlar gen ifadesini çevre koşullarına göre düzenler 2. E. Coli de laktoz metabolizması 3. Lac operonu negatif kontrol 4. CAP pozitif kontrol
Detaylı7. PROKARYOTLARDA GEN İFADESİNİN DÜZENLENMESİ
7. PROKARYOTLARDA GEN İFADESİNİN DÜZENLENMESİ Başlıklar 1. Prokaryotlar gen ifadesini çevre koşullarına göre düzenler 2. E. Coli de laktoz metabolizması 3. Lac operonu negatif kontrol 4. CAP pozitif kontrol
DetaylıKonu 4 Genetik Şifre ve Transkripsiyon
PowerPoint Lecture Presentation for Concepts of Genetics Ninth Edition Klug, Cummings, Spencer, Palladino Konu 4 Genetik Şifre ve Transkripsiyon Yrd. Doç. Dr. Aslı Sade Memişoğlu Copyright Copyright 2009
Detaylırasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,
3.6. Bazı Sürekli Dağılımlar 3.6.1 Normal Dağılım Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının
DetaylıZahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme
Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme Doç. Dr. Bilge Karaçalı Biyomedikal Veri İşleme Laboratuvarı Elektrik-Elektronik
Detaylıb. Amaç: Gen anatomisi ile ilgili genel bilgi öğretilmesi amaçlanmıştır.
TIBBİ GENETİK I-DERS TANIMLARI 1-Tanım: DNA ve RNA yapısının öğretilmesi. b. Amaç: DNA nın genetik materyal olmasında moleküler yapısının önemi ve RNA yapısının proteine geçiş ve gen ekspresyonu kontrolündeki
DetaylıTRANSLASYON VE DÜZENLENMESİ
TRANSLASYON VE DÜZENLENMESİ TRANSLASYON Translasyonda nükleik asit kullanılır fakat son ürün bir nükleik asit değil proteindir. Translasyon mekanizması 4 ana bileşenden oluşmaktadır: 1. mrnalar 2. trnalar
DetaylıYAZILIYA HAZIRLIK SORULARI. 12. Sınıf 1 GENDEN PROTEİNE
YAZILIYA HAZIRLIK SORULARI 12. Sınıf 1 GENDEN PROTEİNE Protein sentezini tüm canlılar gerçekleştirir. Bir mrna molekülünde en fazla 64 çeşit kodon bulunur. DOĞRU YANLIŞ SORULARI Canlıların heterotrof beslenenleri
DetaylıDNA Dizileme (Sekanslama)
T.C GIDA TARIM VE HAYVANCILIK BAKANLIĞI PENDİK VETERİNER KONTROL ENSTİTÜSÜ DNA Dizileme (Sekanslama) Dr. Eray ATIL Vet. Hekim, Mikrobiyolog Pendik Veteriner Kontrol Enstitüsü Eğitim Bilgileri Eğitim süresi
Detaylı1. Sınıf Güz Dönemi I. Hafta Pazartesi Salı Çarşamba Perşembe Cuma Ders Saati
I. Hafta Ders Saati 15.09.2014 16.09.2014 17.09.2014 18.09.2014 19.09.2014 Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I: Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I: Makromoleküller (Yrd. Doç. Dr. Mehmet Ataş) Türk Dili
DetaylıTranskripsiyon (RNA Sentezi) Dr. Mahmut Çerkez Ergören
Transkripsiyon (RNA Sentezi) Dr. Mahmut Çerkez Ergören Transkripsiyon Transkripsiyon DNA molekülündeki bilginin RNA nükleotid dizisi haline çevrilmesi işlemidir. (DNA dan RNA sentezlenmesi) Hücre içi genetik
DetaylıYrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi
Parametrik Olmayan Testler Ki-kare (Chi-Square) Testi Ki-kare (Chi-Square) Testi En iyi Uygunluk (Goodness of Fit) Ki-kare Dağılımı Bir çok önemli istatistik testi ki kare diye bilinen ihtimal dağılımı
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıGenetik şifre, Transkripsiyon ve Translasyon ASLI SADE MEMİŞOĞLU
Genetik şifre, Transkripsiyon ve Translasyon ASLI SADE MEMİŞOĞLU Giriş DNA nın genetik bilgiyi barındırdığının anlaşılmasından sonra; DNA nın genler halinde nasıl organize olduğu ve Genetik işlevin kromozomlar
DetaylıPROKARYOTLARDA GEN EKSPRESYONU. ve REGÜLASYONU. (Genlerin Gen Ürünlerine Dönüşümünü Kontrol Eden Süreçler)
PROKARYOTLARDA GEN EKSPRESYONU ve REGÜLASYONU (Genlerin Gen Ürünlerine Dönüşümünü Kontrol Eden Süreçler) Nihal EYVAZ (050559015) Şerife OKAY (050559025) Prof. Dr. Figen ERKOÇ Gazi Eğitim Fakültesi Gen
DetaylıGezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım. Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı
Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı Gündem Gezgin Satıcı Problemi GSP'yi Çözen Algoritmalar Genetik Algoritmalar
DetaylıGEN EKSPRESYONUNUN KONTROLÜ VE DÜZENLENMESİ GEN İFADESİ
GEN EKSPRESYONUNUN KONTROLÜ VE DÜZENLENMESİ GEN İFADESİ Bir organizmanın genetik yapısını DNA da bulunan dntp dizileri belirler ve bu bilginin ifade edilmesi ise (Protein sentezi) RNA lar ile sağlanır.
DetaylıALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8
ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8 YZM 1105 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi 6. BÖLÜM 2 Çok Boyutlu Diziler Çok Boyutlu Dizi 3 Bir dizi aşağıdaki gibi bildirildiğinde
DetaylıDNA ONARIMI VE MUTASYON. Merve Tuzlakoğlu Öztürk Bakteri genetiği dersi Sunum-2 18.11.2005
DNA ONARIMI VE MUTASYON Merve Tuzlakoğlu Öztürk Bakteri genetiği dersi Sunum-2 18.11.2005 *DNA nın dölden döle değişmeden aktarımı için 2 süreç önemlidir: DNA ONARIMI 1. Replikasyon sürecinin doğru yapılması
DetaylıTanımlamalar PROTEİN SENTEZİ; TRANSLASYON. Protein sentezi ;translasyon. mrna ; Genetik şifre 1/30/2012. Prof Dr.Dildar Konukoğlu
PROTEİN SENTEZİ; TRANSLASYON Prof Dr.Dildar Konukoğlu DNA SENTEZİ DNA DNA RNA sentezi DNA mrna Protein sentezi mrna Protein Tanımlamalar Replikasyon Replikasyon Transkripsiyon Transkripsiyon Translasyon
DetaylıLYS ANAHTAR SORULAR #4. Nükleik Asitler ve Protein Sentezi
LYS ANAHTAR SORULAR #4 Nükleik Asitler ve Protein Sentezi 1) İncelenen bir nükleotidin DNA ya mı yoksa RNA ya mı ait olduğu; I. Bağ çeşidi II. Pürin bazı çeşidi III. Pirimidin bazı çeşidi IV. Şeker çeşidi
DetaylıVeri Ağlarında Gecikme Modeli
Veri Ağlarında Gecikme Modeli Giriş Veri ağlarındaki en önemli performans ölçütlerinden biri paketlerin ortalama gecikmesidir. Ağdaki iletişim gecikmeleri 4 farklı gecikmeden kaynaklanır: 1. İşleme Gecikmesi:
DetaylıHafta VIII Rekombinant DNA Teknolojileri
GENETĐK 111-503 Hafta VIII Rekombinant DNA Teknolojileri Doç.Dr. Hilâl Özdağ Rekombinant DNA Teknolojisi Amaç Spesifik DNA dizilerinin yerlerinin belirlenmesi. DNA nın belirli noktalardan kesilmesi Belirli
DetaylıYrd.Doç.Dr. Yosun MATER
* Yrd.Doç.Dr.Yosun MATER Yrd.Doç.Dr. Yosun MATER *Bitki nüklear, mitokondriyal ve kloroplast DNA'ları *Burada yer alan bugünkü bilgilerimizin çoğu, moleküler evrim mekanizması ve oranları kullanılarak
DetaylıBiyoteknoloji ve Genetik I Hafta 13. Ökaryotlarda Gen İfadesinin Düzenlenmesi
Biyoteknoloji ve Genetik I Hafta 13 Ökaryotlarda Gen İfadesinin Düzenlenmesi Prof. Dr. Hilal Özdağ A.Ü Biyoteknoloji Enstitüsü Merkez Laboratuvarı Tel: 2225826/125 Eposta: hilalozdag@gmail.com Gen İfadesi
DetaylıMATEMATİK ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ - DENEME SINAVI DENEME. Diğer sayfaya geçiniz.
MATEMATİK. DENEME ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ - DENEME SINAVI. f : X tanımlı y = f() fonksiyonu için lim f ( ) = L ise aşağıdaki önermelerden kaç tanesi kesinlikle doğrudur? 0 I. X dir. 0 II. f() fonksiyonu
DetaylıMerkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri
1.11.013 Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 4.-5. hafta Merkezi eğilim ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene ilişkin ölçme sonuçlarının, hangi değer etrafında toplandığını gösteren ve veri grubunu
DetaylıGOÜ TIP FAKÜLTESİ DÖNEM I III. KURUL
III. Kurul Hücresel Metabolizma ve Moleküler Tıp III. Kurul Süresi: 6 hafta III. Kurul Başlangıç Tarihi: 23 Aralık 2009 III. Kurul Bitiş ve Sınav Tarihi: 1 2 Şubat 2010 Ders Kurulu Sorumlusu: Yrd. Doç.
Detaylı12. SINIF KONU ANLATIMI 6 GENETİK ŞİFRE VE PROTEİN SENTEZİ 2
12. SINIF KONU ANLATIMI 6 GENETİK ŞİFRE VE PROTEİN SENTEZİ 2 SANTRAL DOGMA Hücredeki bilgi aktarım mekanizmasının tamamına SANTRAL DOGMA denir. Santral dogma tek yönlü bilgi aktarımıdır. Geri dönüşümü
DetaylıAyrık Fourier Dönüşümü
Ayrık Fourier Dönüşümü Tanım: 0 n N 1 aralığında tanımlı N uzunluklu bir dizi x[n] nin AYRIK FOURIER DÖNÜŞÜMÜ (DFT), ayrık zaman Fourier dönüşümü (DTFT) X(e jω ) nın0 ω < 2π aralığında ω k = 2πk/N, k =
DetaylıDNA dan Kromozomlara
DNA dan Kromozomlara Giriş DNA nın genetik bilgiyi barındırdığının anlaşılmasından sonra; DNA nın genler halinde nasıl organize olduğu ve Genetik işlevin kromozomlar halinde nasıl organize olduğu araştırılmaya
DetaylıGENETİK ŞİFRE PROF. DR. SERKAN YILMAZ
GENETİK ŞİFRE PROF. DR. SERKAN YILMAZ Genetik Şifre (Kod) Organizmalardaki proteinlerin birincil yapılarının (amino asit dizilerinin), DNA molekülündeki genlerin nükleotid dizisi tarafından tayin edilmesi
DetaylıGenetik Şifre ve Transkripsiyon
Genetik Şifre ve Transkripsiyon Prof. Dr. Sacide PEHLİVAN 12 Aralık 2016 RNA (Ribonükleik Asit): Ribonükleotid Polimeri Tek zincirli bir moleküldür. İçerdiği şeker ünitesi riboz dur. DNA dan baz içeriği
DetaylıYrd.Doç.Dr. Yosun MATER
* Yrd.Doç.Dr.Yosun MATER Yrd.Doç.Dr. Yosun MATER *Evrimsel açıdan genlerin çoğaltılmasının önemi ilk defa Haldane (1932) ve Muller (1935 ) tarafından önerildi ve tanımlandı. *Evrimsel açıdan bir genin
DetaylıJEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA
JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere
DetaylıSÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin
DetaylıGENETİK ŞİFRE. Prof. Dr. Filiz ÖZBAŞ GERÇEKER
GENETİK ŞİFRE Prof. Dr. Filiz ÖZBAŞ GERÇEKER Genetik Bilgi Akışı Genetik kodun özellikleri 1. Genetik şifre, harfler halinde gösterilen mrna moleküllerini oluşturan ribonükleotid bazları kullanılarak,
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Rastgele Değişkenlerin Dağılımları I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Ders konusu Bu derste; Rastgele değişkenlerin tanımı ve sınıflandırılması Olasılık kütle fonksiyonu Olasılık yoğunluk
DetaylıHücre Nükleusu, Nükleus Membranı, Nükleus Porları. Doç. Dr. Ahmet Özaydın
Hücre Nükleusu, Nükleus Membranı, Nükleus Porları Doç. Dr. Ahmet Özaydın Nükleus (çekirdek) ökaryotlar ile prokaryotları ayıran temel özelliktir. Çekirdek hem genetik bilginin deposu hem de kontrol merkezidir.
DetaylıProkaryotik promotor
Transkripsiyon Transkripsiyon-Replikasyon Farkları 1.Replikasyon sırasında tüm kromozom kopyalanır fakat transkripsiyonda sadece bir gen bölgesi kopyalanabilir. 2. Transkripsiyon düzeyi organizmanın o
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
Detaylı2.1 Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi ( GLCM) Gri düzey eş oluşum matrisi Haralick tarafından öne sürülmüştür [1]. Đstatistiksel doku analizi yöntemidir.
ÇELĐK YÜZEYLERĐN SINIFLANDIRILMASI * Cem ÜNSALAN ** Aytül ERÇĐL * Ayşın ERTÜZÜN *Boğaziçi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü unsalan@boun.edu.tr **Boğaziçi Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği
DetaylıRasgele Sayı Üretme. Rasgele Sayıların Özellikleri. İki önemli istaiksel özelliği var :
Rasgele Sayı Üretme Rasgele Sayıların Özellikleri İki önemli istaiksel özelliği var : Düzgünlük (Uniformity) Bağımsızlık R i, rasgele sayısı olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olan uniform bir
Detaylıİnsan Mikrobiyom Projesi. Prof. Dr. Tanıl Kocagöz
İnsan Mikrobiyom Projesi Prof. Dr. Tanıl Kocagöz Human Microbiome Project İnsan Mikrobiyom Projesi (İMP) 2007 yılında NIH tarafından başlatıldı 300 gönüllünün 5 vücut bölgesinden değişik zamanlarda, toplam
DetaylıKullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı
ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli
DetaylıKALITSAL MOLEKÜLÜN BİÇİMİ ve ORGANİZASYONU PROF. DR. SERKAN YILMAZ
KALITSAL MOLEKÜLÜN BİÇİMİ ve ORGANİZASYONU PROF. DR. SERKAN YILMAZ Değişik canlı gruplarında kalıtsal molekülün çeşidi, sayısı, biçimi ve organizasyonu bakımından farklılıklar bulunur. Ortak özellik: nükleik
DetaylıGenetik Kavramlar Sekizinci baskıdan çeviri Klug, Cummings, Spencer
Genetik Kavramlar Sekizinci baskıdan çeviri Klug, Cummings, Spencer 1 Genetiğe Giriş Copyright 2006 Pearson Prentice Hall, Inc. 1-Genetiğe giriş 1.1 100 yıldan daha kısa zamanda Mendel den DNA ya 1.2 İkili
DetaylıTRANSLASYON ve PROTEİNLER
TRANSLASYON ve PROTEİNLER Prof. Dr. Sacide PEHLİVAN 13 Aralık 2016 mrna daki baz sırasının kullanılarak amino asitlerin doğru sıra ile proteini oluşturmasını kapsayan olayların tümüne Translasyon veya
Detaylı18.034 İleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıGENOMUN YAPISI. Genom Nedir? Gen ve Genomun tanımı Genom Büyüklükleri DNA Dizi Tipleri 11/11/14. Doç. Dr. Metin Aytekin www.metinaytekin.
GENOMUN YAPISI Gen ve un tanımı Büyüklükleri Dizi Tipleri Doç. Dr. Metin Aytekin www.metinaytekin.com Erciyes Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Biyoloji Anabilim Dalı 11 Kasım 2014 Nedir? Bir organizmanın
DetaylıMATE211 BİYOİSTATİSTİK
MATE211 BİYOİSTATİSTİK ÇALIŞMA SORULARININ ÇÖZÜM VE CEVAPLARI Yapılan bir araştırmada, 136 erişkin kişinin kanlarındaki kolesterol düzeyleri gr/dl cinsinden aşağıda verilmiştir: 180 230 190 186 220 191
DetaylıGenden proteine Genler, transkripsiyon ve translasyon yolu ile proteinleri belirler Transkripsiyon, DNA yönetiminde RNA sentezidir Ökaryotik
Genden proteine Genler, transkripsiyon ve translasyon yolu ile proteinleri belirler Transkripsiyon, DNA yönetiminde RNA sentezidir Ökaryotik hücreler, transkripsiyondan sonra RNA yı değişikliğe uğratırlar
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıDENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS STOKASTİK SÜREÇLER ENM- / 3+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin
DetaylıRekombinasyon ve Bağlantı Analizi (Recombination and Linkage Analysis)
Rekombinasyon ve Bağlantı Analizi (Recombination and Linkage Analysis) Mayoz bölünme sırasında aynı kromozom (bir kromatid) üzerindeki genler gametlere beraberce, başka bir ifade ile bağlı (zincirlenmiş)
DetaylıPopulasyon Genetiği. Populasyonlardaki alel ve gen frekanslarının değişmesine neden olan süreçleri araştıran evrimsel bilim dalı.
Bu dersin içeriği, Populasyonun tanımı, Alel ve genotip frekansı, Gen havuzu, Gen frekansı, Gerçek/Doğal populasyonlar ve ideal populasyonlar, Populasyon genetiğinin çalışma alanları, HW kanunu -giriş,
DetaylıGraf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi
Graf Veri Modeli Graf, bir olay veya ifadenin düğüm ve çizgiler kullanılarak gösterilme şeklidir. Fizik, Kimya gibi temel bilimlerde ve mühendislik uygulamalarında ve tıp biliminde pek çok problemin çözümü
DetaylıBir enzim olarak RNA ve Riboşalterler
Bir enzim olarak RNA ve Riboşalterler RNA Doğada mevcut en az 8 çeşit RNA enzim vardır. Bu RNA enzimlerinin RNA Dünyasında var olan bir yaşam formunun kalınaları oldukları düşünülmektedir. RNA RNA nın
DetaylıÖĞLE ARASI ÖĞLE ARASI
1. HAFTA 7 Kasım 2016 Pazartesi 8 Kasım 2016 Salı 9 Kasım 2016 Çarşamba 10 Kasım 2016 Perşembe 11 Kasım 2016 Cuma Diş Anatomisi ve Morfolojisi 08.30-09.15 09.30-10.15 Dr. Gökçe Soğancı Mandibular santral,
DetaylıBiyoteknoloji ve Genetik I Hafta 12. Prokaryotlarda Gen İfadesinin Düzenlenmesi
Biyoteknoloji ve Genetik I Hafta 12 Prokaryotlarda Gen İfadesinin Düzenlenmesi Prof. Dr. Hilal Özdağ A.Ü Biyoteknoloji Enstitüsü Merkez Laboratuvarı Tel: 2225826/125 Eposta: hilalozdag@gmail.com Gen İfadesi
DetaylıAVRASYA ÜNİVERSİTESİ
Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Genomik ve Proteomik Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans () Lisans (X) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (X) Uzaktan Öğretim(
DetaylıDNA dan Kromozomlara
DNA dan Kromozomlara Giriş DNA nın genetik bilgiyi barındırdığının anlaşılmasından sonra; DNA nın genler halinde nasıl organize olduğu ve Genetik işlevin kromozomlar halinde nasıl organize olduğu araştırılmaya
DetaylıGenler ve proteinler arasındaki temel ilişki
GENDEN PROTEİNE Genler ve proteinler arasındaki temel ilişki İngiliz hekim Archibald Garrod (1909), genlerin, enzimler aracılığı ile fenotipi belirlediğini ilk öne süren kişidir. Garrod, doğuştan metabolizma
DetaylıKi-Kare Bağımsızlık Analizi
Ki-Kare Bağımsızlık Analizi Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Ki-Kare Bağımsızlık Analizi Kikare bağımsızlık analizi, isimsel ya da sıralı ölçekli
DetaylıTÜBİTAK BİDEB LİSE ÖĞRETMENLERİ-FİZİK, KİMYA, BİYOLOJİ, MATEMATİK- PROJE DANIŞMANLIĞI EĞİTİMİ ÇALIŞTAYI (LİSE-3 [ÇALIŞTAY 2013])
TÜBİTAK BİDEB LİSE ÖĞRETMENLERİ-FİZİK, KİMYA, BİYOLOJİ, MATEMATİK- PROJE DANIŞMANLIĞI EĞİTİMİ ÇALIŞTAYI (LİSE-3 [ÇALIŞTAY 2013]) BİYOLOJİ PROJE SUNUMU GRUP SUSTURUCU PROJE ADI Bazı Bitki Türlerindeki mirna
DetaylıKompozit Malzemeler ve Mekaniği. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Kompozit Malzemeler ve Mekaniği Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 4 Laminatların Makromekanik Analizi Kaynak: Kompozit Malzeme Mekaniği, Autar K. Kaw, Çevirenler: B. Okutan Baba, R. Karakuzu. 4 Laminatların
DetaylıPOLİMERAZ ZİNCİR REAKSİYONU (PZR-PCR) VE RESTRİKSİYON PARÇA UZUNLUĞU POLİMORFİZMİ (RFLP)
Deney: M 1 POLİMERAZ ZİNCİR REAKSİYONU (PZR-PCR) VE RESTRİKSİYON PARÇA UZUNLUĞU POLİMORFİZMİ (RFLP) a) PCR yöntemi uygulaması b) RPLF sonuçları değerlendirilmesi I. Araç ve Gereç dntp (deoksi Nükleotid
DetaylıBÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3
KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8
DetaylıDers 8 trna-rrna yapısı, İşlenmesi ve İşlevleri
Ders 8 trna-rrna yapısı, İşlenmesi ve İşlevleri mrna trna - rrna Taşıyıcı (transfer) RNA (trna) Nispeten küçük moleküllerdir. Bir öncu molekülün nükleusta işlenmesiyle oluşurlar. trna molekülleri, mrna
DetaylıBÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ
BÖLÜM..AMAÇ GİRİŞ: İSTATİSTİĞİ MÜHEDİSLİKTEKİ ÖEMİ Doğa bilimlerinde karşılaştığımız problemlerin birçoğunda olaydaki değişkenlerin değerleri bilindiğinde probleme kesin ve tek bir çözüm bulunabilir. Örneğin
DetaylıÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.
ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI. vektör uzayında yer alan w=(9 7) vektörünün, u=( -), v=(6 ) vektörlerinin doğrusal bir kombinasyonu olduğunu ve z=( - 8) vektörünün ise bu vektörlerin doğrusal bir kombinasyonu
DetaylıTransgenik Hayvan Üretimi. Hayvancılıkta biyoteknoloji dersi
Transgenik Hayvan Üretimi Hayvancılıkta biyoteknoloji dersi TRANSGENİK HAYVAN TEKNOLOJİSİ Transgenik hayvanlar gen transferi yoluyla hücrelerinde yabancı genleri taşıyan hayvanlardır. Çiftlik hayvanlarına
DetaylıKi- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL İYİ UYUM TESTİ Rassal değişkenin olasılık yoğunluk fonksiyonunun ve parametresinin bilinmediği, ancak belirli
Detaylıİşlevsel Genomik Nedir?
İşlevsel Genomik Nedir? İşlevsel Genomik, yapısal genomik tarafından sağlanan bileşenlerin ve bilginin kullanımı ile gen işlevinin değerlendirilmesinde, deneysel yaklaşımların (genom veya sistem boyunca)
DetaylıGENETİK POLİMORFİZMLER. Prof. Dr. Filiz ÖZBAŞ GERÇEKER
GENETİK POLİMORFİZMLER Prof. Dr. Filiz ÖZBAŞ GERÇEKER Genomu bir kitap olarak düşünürsek... (Ridley, 2000) Kromozom olarak adlandırılan 23 bölüm Her bölüm birkaç bin hikayeden oluşur ki bunlar genlerdir.
Detaylıİ. Ü İstanbul Tıp Fakültesi Tıbbi Biyoloji Anabilim Dalı Prof. Dr. Filiz Aydın
İ. Ü İstanbul Tıp Fakültesi Tıbbi Biyoloji Anabilim Dalı Prof. Dr. Filiz Aydın Genetik nedir? Biyolojinin kalıtım ve varyasyonlarla (çeşitlilikle) ilgilenen bilim dalıdır. Genetik yaşayan tüm organizmalarda
DetaylıGenetik materyal: DNA replikasyonu
Genetik materyal: DNA replikasyonu Umut Fahrioglu, PhD MSc DNA Replikasyonu DNA replikasyonu genomların ve içerdikleri genlerin nesilden nesile aktarılmasında çok önemli bir rol oynar. Hücreden hücreye
Detaylı-ÖRÜNTÜ NEDİR? Bir örnek verebilir misin?
ÖRÜNTÜLERİ TAMIYALIM Fred bu örüntünün ne olduğunu anlayamadım bir türlü. Bana birde sen anlatır mısın? -ÖRÜNTÜ NEDİR? Örüntü, bir nesne veya olay kümesindeki elemanların ardışık olarak düzenli bir biçimde
DetaylıMoleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü Boğaziçi Üniversitesi
BİYOLOJİDEKİ TEKNOLOJİK GELİŞMELER VE ÖNCELİKLERİMİZ Dr. Aslı Tolun Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü Boğaziçi Üniversitesi KLONLAMA / KOPYALAMA Tanım Yöntem Amaç: Kopya birey yaratma Kök hücre oluşturma
DetaylıHücrede Genetik Bilgi Akışı
Hücrede Genetik Bilgi Akışı 1) Genomun korunması DNA nın tam olarak kopyalanması ve hücre bölünmesiyle yeni kuşak hücrelere aktarılması 2) Genetik bilginin çevrimi Hücre içerisinde bilginin DNA dan RNA
DetaylıVERİ SETİNE GENEL BAKIŞ
VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım
DetaylıÇOK HÜCRELİ ORGANİZMALARIN GELİŞİMİ
ÇOK HÜCRELİ ORGANİZMALARIN GELİŞİMİ Seçici gen ifadesi embriyonun gelişmesini sağlayan 4 temel işlevi denetler: 1. Hücre çoğalması 2. Hücre farklılaşması 3. Hücre etkileşimleri 4. Hücre hareketi HÜCRE
DetaylıBİYOİNFORMATİK CİHAN SUVARİ
BİYOİNFORMATİK CİHAN SUVARİ 1.BİYOİNDORMATİK NEDİR? En kısa şekliyle biyolojik bilginin saklanacağı veri tabanlarının organize edilmesi ve bu bilginin bilgisayar yardımıyla incelenmesi ve işlenmesi olarak
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
Detaylı