İLAÇ ETKEN MADDE TASARIM VE YÖNTEMLERİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "İLAÇ ETKEN MADDE TASARIM VE YÖNTEMLERİ"

Transkript

1 İLAÇ ETKEN MADDE TASARIM VE YÖNTEMLERİ

2 Birth Of a Drug CADD QSAR

3 The R&D Process - 1 CADD QSAR

4 ŞANSESERİ BİYOLOJİK ETKİ TARAMA MEKANİSTİK TASARIM KİMYASAL ÇEŞİTLEME Hastalık Etmenin Tanımı Efektör Hedef Tanımı Tanımı BİLGİSAYAR DESTEKLİ İLAÇ TASARIMI QSAR Teorik İlaç Etken Madde Tasarımı Sentezi YENİ İLAÇ ETKEN MADDESİ Biyolojik Etkinin Gözlenmesi CADD QSAR

5 CADD QSAR

6 Bilgisayar Destekli İlaç Tasarımının Amaçları Önder Bileşik Geliştirme, Belirleme (Lead Identification) - İstenilen terapötik kategoride güçlü biyolojik etki gösterebilecek yeni bileşiklerin tasarımı ve tanımlanması İdeal Önder Bileşiğe Ulaşma (Lead Optimization) Önder bileşiğin istenilen özelliklerinin artırılması, istenmeyen özelliklerinin azaltılması CADD Bilgisayar Destekli İlaç Tasarımı nın Amaçları

7 In the recent years, the most effective therapeutically active drugs have been discovered and put into market by using Computer Aided Drug Design (CADD) methods, which cover molecular level mechanistic Structure-Activity Relationships (SAR) analysis studies. SAVE TIME EFFORT MONEY CADD QSAR

8 Computer Aided Drug Design (CADD) To define molecular level mechanistic SAR analysis, different CADD techniques provide complementary types of information, which together can be used to determine how molecules interacts. Two techniques are commonly in use: I. Direct Drug Design II. Indirect Drug Design CADD QSAR

9 The CADD Techniques DIRECT DRUG DESIGN INDIRECT DRUG DESIGN QSAR STRUCTURE BASED DESIGN LIGAND BASED DESIGN Docking Studies 3D-QSAR Pharmacophore Generation CDOCKER CoMFA CoMSIA HypoGen HipHop CADD QSAR LEAD GENERATION LEAD OPTIMIZATION

10 Tarihi ve Gelişim Süreci 1960 lar ler...qsar > İdeal önder bileşiğe ulaşmaya (lead optimization) odaklanma 1980 lerde Moleküler Modelleme > Önder bileşik belirlenmesine (lead identification) odaklanma 1990 ların başlarında 3D Searching, structure-based design > Önder bileşik belirlenmesine (lead identification) odaklanma 1990 ların sonunda Combinatorial Chemistry, HTS > Çoklu önder bileşiklerin belirlenmesine odaklanma 2000 li yıllarda virtual HTS, predictive ADME/Tox > Aday Bileşiklerin Değerlendirilmesi (candidate evaluation) CADD QSAR

11

12

13 QSAR ( Quantitative Structure Activity Relationships ) Kantitatif Yapı-Etki İlişkileri QSAR Giriş > QSAR Analizi Tanımı

14 Kimyasal Bileşiklerin Yapısal / Fizikokimyasal Özellikleri (Moleküler Nitelikleri) ile Biyolojik Aktiviteleri Arasındaki İlişkileri Matematiksel Yöntemlerle Nicel Olarak Çözümleme Çalışmalarıdır. CADD QSAR

15 KİMYASAL BİLEŞİKLERİN NİCEL OLARAK SAPTANAN MOLEKÜLER NİTELİKLERİ İLE BİYOLOJİK ETKİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİLERDEN YARARLANILARAK, İDEAL İLAÇ ETKEN MADDESİ OLABİLECEK YENİ ÖNDER BİLEŞİKLERİN TASARLANMASINI VEYA GELİŞTİRİLMESİNİ SAĞLAMAKTIR. CADD QSAR

16 Bir Bilimsel Çalışmanın Hipotetik İçerik Taşımaması İçin Ölçütlerle Kanıtlanması Gereklidir. LEONARDO DA VİNCİ ( ) QSAR Tarihçe

17 LEONARDO DA VİNCİ ( ) Hermitage Museum St Petersburg, Rusya CADD QSAR

18 LEONARDO DA VİNCİ ( ) Hermitage Museum St Petersburg, Rusya CADD QSAR

19

20 CADD QSAR

21 CADD QSAR

22 Corvin Hansch ın Çalışmaları Pİ (π) AROMATİK HİDROFOBİK SÜBSTİTÜENT SABİTESİNİN HESAPLANMASI. HANSCH ANALİZ DENKLEMLERİNİN ORTAYA ÇIKIŞI ve QSAR ANALİZLERİNDE KULLANIMI. QSAR ANALİZİNDE İNDİKATÖR PARAMETRELERİN KULLANILMASI. QSAR Tarihçe > Corvin Hansch ın Çalışmaları Prof. Dr. İsmail Yalçın,.

23 Corvin Hansch ın Çalışmaları PARTİSYON KATSAYISI P NİN OKTANOL/SU İÇERİSİNDE HESAPLANMASI ve QSAR ANALİZLERİNDE KULLANILMASI log P = log (C Oktanol / C Su) BA (log 1/C) = a log P + b NONLİNEER (PARABOLİK) NİTELİKTEKİ HİDROFOBİK İLİŞKİLERİN NİCEL OLARAK TANIMLANMASI BA (log 1/C) = a (log P) 2 + b log P + c QSAR Tarihçe > Corvin Hansch ın Çalışmaları

24 BİYOLOJİK SİSTEMDE GÖZLENEN LİPOFİLİK SABİTE (log P) İLE BİYOLOJİK ETKİ (log 1/C) ARASİNDAKİ NONLİNEER (PARABOLİK) İLİŞKİ: log 1/C = a (log P) 2 + b log P + c OPTİMUM LİPOFİLİK ÖZELLİK (log P 0 ) : log P 0 = b / 2a (a ve b değerlerinin difransiyel hesabı) QSAR Tarihçe > Corvin Hansch ın Çalışmaları

25 QSAR Organizmada Biyolojik Yanıtın Ortaya Çıkışı

26 1963 Corvin Hansch (Pomona College, California) Hansch Analiz Metodu: QSAR Analiz Denklemlerinin ilk ortaya çıkışı. Kimyasal Yapının Fizikokimyasal özellikleri ile Biyolojik etkisi arasındaki lineer ve nonlineer ilişkilerin tanımlanması Spencer M. Free (Smith Kline and French Lab. James W. Wilson (Philadelphia, Pennsylvania) Free-Wilson Analiz Metodu : Yapısal parametrelerin kullanıldığı QSAR analizinin ortaya çıkışı Toshio Fujita (Kyoto Uni., Kyoto, Japonya) Takashi Ban (Kawanishi, Japonya) Fujita-Ban Analiz Metodu: Modifiye Free-Wilson Modeli QSAR analiz yönteminin uygulanışı. QSAR Tarihçe

27 1976 Hugo Kubinyi (Ludwigshafen/Rhein, Almanya) Karışım (Mixed) Analiz Metodu: Hansch ve Fujita-Ban Metodu Analizlerdeki parametrelerin birarada kullanılması sonucu geliştirilen QSAR analizi. Bilineer Analiz Metodu QSAR Tarihçe

28 Kantitatif Yapı-Etki İlişkileri QSAR ( Quantitative Structure Activity Realationships ) CADD QSAR

29 Hansch ın QSAR Analiz Metodolojisi 1868 Crum Brown ve Fraser BA = ƒ (C) 1962 Corvin Hansch : Biyolojik Etki =ƒ(fizikokimyasal Özellikler) + c (sabite) Biyolojik Etki = ƒ(hidrofobik + Elektronik + Sterik Özellikler) + c QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu

30 log 1/C = ƒ h (x) h + ƒ e (x) e + ƒ s (x) s + c ƒ h (x) h ƒ e (x) e ƒ s (x) s c log 1/C HİDROFOBİK (LİPOFİLİK) ÖZELLİKLER (log P, π gibi..) ELEKTRONİK ÖZELLİKLER (σ gibi..) STERİK ÖZELLİKLER (E s gibi..) KORELASYON SABİTESİ KİMYASAL BİLEŞİĞİN [C = MOLAR KONSANTRASYON ŞEKLİNDE AKTİVİTE GÖSTEREN] BİYOLOJİK ETKİ DEĞERİ TERS LOGARİTMA DEĞERLERİ. QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu > Matematiksel Tanımlama

31 Hansch Analiz Modelinin Tanımı log 1/C = - k 1 π 2 + k 2 π + k 3 σ + k 4 E s + k 0 log 1/C = k 1 π + k 2 σ + k 3 E s + k 0 KİMYASAL BİLEŞİĞİN ORGANİZMADAKİ TRANSPORTU VE HEDEF İLE LİDROFOBİK ETKİLEŞMELERİNİ TANIMLAR KİMYASAL BİLEŞİĞİN HEDEF İLE ELEKTRONİK VE POLAR ETKİLEŞMELERİNİ TANIMLAR KİMYASAL BİLEŞİĞİN HEDEF İLE KONFORMASYONEL UYUMUNU VE STERİK ETKİLEŞMELERİNİ TANIMLAR QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu > Hansch Analiz Modelinin Tanımıi

32 Hansch Analiz Model Örnekleri LİNEER (DOĞRUSAL) NİTELİKLİ HANSCH ANALİZ MODELİ: log 1/C = k 1 π + k 2 σ + k 3 E s + k 0 log 1/C = k 1 log P + k 2 σ + k 3 E s + k 0 NONLİNEER (PARABOLİK) NİTELİKLİ HANSCH ANALİZ MODELİ: log 1/C = - k 1 π 2 + k 2 π + k 3 σ + k 4 E s + k 0 log 1/C = - k 1 (log P) 2 + k 2 log P + k 3 σ + k 4 E s + k 0 QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu > Hansch Analiz Model Örnekleri

33 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

34 HANSCH ANALİZ METODU, İDEAL ÖNDER BİLEŞİĞE ULAŞMAK (LEAD OPTIMIZATION) Veya ÖNDER BİLEŞİK GELİŞTİRMEK (LEAD EVOLUTION) AMACIYLA KULLANILAN BİR YÖNTEMDİR. BU AMACA ULAŞMAK İÇİN ANALİZİN YÜRÜTÜLECEĞİ YETERLİ SAYIDA VE NİTELİKTEKİ KAYNAK BİLEŞİĞİN SEÇİMİ ÖNEMLİDİR. ÖNDER BİLEŞİK GELİŞTİRMEK İÇİN TÜRDEŞ DİZİN (ANALOG DİZİN), İDEAL ÖNDER BİLEŞİĞE ULAŞMAK İÇİN BENZEŞ DİZİN (HOMOLOG DİZİN) İÇEREN KAYNAK BİLEŞİKLERİN SEÇİMİ GEREKİR. TÜRDEŞ DİZİN BENZEŞ DİZİN QSAR Hansch Analiz Metodu > Kaynak Bileşiklerin Seçimi

35 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

36 HİDROFOBİK PARAMETRELER Partisyon Katsayısı Pi Sübstitüent Sabitesi Sıvı-Sıvı Kromatografi Dağılım Katsayısı Hidrofobik Fragmant Sabitesi ELEKTRONİK PARAMETRELER Sembolü log P π R M ƒ Sembolü İyonizasyon sabitesi pk a Sigma Aromatik Sübstitüent Sabitesi σ m, σ p Modifiye σ Aromatik Sübstitüent Sabiteleri σ +, σ, σ I, σ R, σ 0 Sigma Alifatik Sübstitüent Sabitesi σ* Sübstitüent Rezonans Etkisi R Sübstitüent Alan Etkisi F QSAR Hansch Analiz Metodu > Fizikokimyasal Parametreler

37 KUANTUM MEKANİK PARAMETRELER Atomik σ Elektron Ağı Yükü Atomik π Elektron Ağı Yükü Nükleofilik Süperdelokalize Durum Elektrofilik Süperdelokalize Durum Endüşük Boş Moleküler Orbital Enerjisi Enyüksek Dolu Moleküler Orbital Enerjisi Sembolü q σ, Q σ q π, Q π S N r S E r E LEMO E HOMO STERİK PARAMETRELER Sembolü Sterik Sübstitüent Sabitesi E s Molar Volüm MV Molar Refraktivite Sübstitüent Sabitesi MR Moleküler Ağırlık MW Van der Waals Yarıçapı r Sterimol Genişlik ve Uzunluk Parametreleri L, B 1 - B 4 QSAR Hansch Analiz Metodu > Fizikokimyasal Parametreler

38 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

39 İstatistiksel Verilerin Tanımı HANSCH ANALİZİ DENKLEMİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNDEN TANIMI n: REGRESYON ANALİZİNDE YER ALAN BİLEŞİKLERİN (OBJELERİN) SAYISI BAĞIMLI DEĞİŞKEN BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER r veya R: KORELASYON KATSAYISI (Goodness of Fit) r 2 veya R 2 : KORELASYON KATSAYISI KARESİ (Uyumun yüzde oranını gösteren ölçüt) s : STANDARD HATA ORANI F: (FISHER TESTİ DEĞERİ) HESAPLANAN KORELASYON DENKLEMİNİN %95 VEYA %99 OLASILIK LİMİTLERİ İÇERİSİNDE İSTATİSTİKSEL YÖNDEN NE KADAR UYUMLU OLDUĞUNU GÖSTEREN ÖLÇÜT log 1/C = k 1 log P + k 2 σ + k 3 E s + k 0 REGRESYON KATSAYILARI KORELASYON SABİTESİ n=24, R 2 =0.953, s=0.021, F=89.52, DF=20 DF: MODELİN SERBESTLİK DERECESİ ( DF = n k 1 ) İSTATİSTİKSEL VERİLER QSAR Hansch Analiz Metodu > İstatistiksel Verilerin Tanımı

40 Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Hansch analiz modelini tanımlayan denklemin korelasyon katsayı değeri (R veya R2) 0.90 olacak şekilde bulunmalıdır (In vivo deneylerin kullanıldığı biyolojik etkilerin analizlendiği durumlarda bu değer arasında da olabilir). Denkleminin standart sapma veya hatasını belirten s değeri, gözlenen ve hesaplanan biyolojik etki farkını içeren hata değerinden büyük olmamalıdır. Aksi takdirde, istatistiksel açıdan mantıksız bir durum ortaya çıkacağından (overprediction), model reddedilir. Normal şartlarda standart hata değeri s 0.3 civarında bulunacak şekilde ortaya çıkar. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

41 Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Denklemin genel F testi değeri, elde edilen modelin güvenirlilik sınırını en az p > % 95 olasılık limitleri üzerinde olduğunu gösterir şekilde bulunmalıdır. Bunun için, ele geçen korelasyon denklemi F testi (Fisher Testi) değeri, kıyaslandığı tablo F testi değerinden daha büyük bir değeri içerir durumda olmalıdır. Denklemde yer alan fizikokimyasal parametrelerin modeldeki katkılarını gösteren regresyon katsayı değerlerine ait güvenirlik aralıkları (± hata payları) değerleri, hiçbir şekilde regresyon katsayı değerlerinden daha büyük olacak şekilde bulunmamalıdır. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

42 Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Denklemin serbestlik derecesi (DF), kabul edilebilir sınırlar içerisinde bulunmalıdır. Serbestlik derecesi ne kadar büyük olursa, elde edilen modelin geçerliliğine o oranda güvenilir ve şans korelasyonu ile karşılaşma olasılığından uzaklaşılmış olunur. QSAR analizi açısından güvenilir bir modelin seçilebilmesi için korelasyon denkleminde yer alan her bağımsız değişkenin (fizikokimyasal parametrenin) analizde kullanılan en az 5 kimyasal bileşik (obje) ile korele edilmiş durumda bulunması istenir. İstatistiksel veriler açısından herşeyin eşit olduğu durumda ele geçen en basit eşitlik (fizikokimyasal parametre sayısını en az içeren regresyon denklemi), kantitatif yapı-etki ilişkilerini tanımlayan en uygun analiz modeli olarak seçilir. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

43 İstatistiksel Verilerin Değerlendirilmesi Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Analiz modeli denklemde yer alan fizikokimyasal parametreler birbirinden bağımsız şekilde hareket etmeleri gerektiğinden, kendi aralarında interkorelasyon ilişkisi oluşturmadıklarından (kolineerite içermediklerinden) emin olunmalıdır. Bu nedenle, modelde yer alan bağımsız değişkenler şeklindeki parametrelerin aralarındaki korelasyon katsayı (R) değerlerinin den daha büyük bir değer içermediği kontrol edilmelidir. Bu durumun tek istisnasını, nonlineer nitelikteki korelasyon denklemlerinde yer alan lineer ve nonlineer nitelikteki parametreler arasındaki ilişkiler oluşturur (Örneğin, log P ve (log P)2 arasındaki ilişki gibi). Böyle bir durumda, sözkonusu iki terim arasında doğal olarak gözlenecek olan interkorelasyon ilişkisi dikkate alınmaz. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

44 Korelasyon Denklemi Seçimi Örneklemesi A B Log 1/C = 1.67( 0.65)π (± 0.23)σ (± 1.08)L+ 0.87(± 0.06)B n=14, R 2 =0.923, s=0.022, F=38.91 (F 1,4,0.05 =3.6) Log 1/C = 1.27( 0.56)log P (± 0.58) π (± 0.88) σ n=18, R 2 =0.961, s=0.032, F=22.19 (F 1,3,0.05 =3.4) C Log 1/C = 1.53( 0.62)π (± 0.74)R (± 0.82) E s n=20, R 2 =0.973, s=0.221, F=02.52 (F 1,3,0.05 =3.3) D Log 1/C = 1.27( 0.26)log P (± 0.38) L (± 0.04) σ n=24, R 2 =0.951, s=0.022, F=26.91 (F 1,3,0.05 =3.1) QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denklemi Seçim Örneklemesi

45 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

46 Modelin Önerme Gücünün Belirlenmesi ANALİZ MODELİNİN ÖNERME GÜCÜNÜN BELİRLENMESİ SAPTANAN ANALİZ MODELİ, TEST SERİSİ ŞEKLİNDE HAZIRLANAN ve ANALİZDE YER ALMAMAMIŞ BİR SERİ BENZER BİLEŞİKLER ÜZERİNDE DENENİR. ANALİZ MODELİNDE KULLANILAN BİLEŞİKLER (Training Set) ÜZERİNDEN, ÇAPRAZ VALİDASYON (CROSS-VALİDATİON) YÖNTEMİ UYGULANIR QSAR Hansch Analiz Metodu > Modelin Önerme Gücünün Belirlenmesi

47 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

48 KANTİTATİF YAPI-ETKİ İLİŞKİLERİ (QSAR) ANALİZLERİ KİMYASAL BİLEŞİKLERİN BİYOLOJİK SİSTEMDE EMİLİMİ, DAĞILIMI ve HEDEF YÖRESİNE ULAŞIMINDA ROL OYNAYAN ÇÖZÜNÜRLÜK İLİŞKİLERİNİN TANIMLANMASI, KİMYASAL BİLEŞİKLERİN HEDEFLE (Reseptör, Enzim ve diğerleri gibi) ETKİLEŞMELERİNDE ROL OYNAYAN İLİŞKİLERDEKİ DİNAMİKLERİN TANIMLANMASI, KİMYASAL BİLEŞİKLERİN BİYOTRANSFORMASYONU SIRASINDA ROL OYNAYAN İLİŞKİLERİN TANIMLANMASI, KİMYASAL BİLEŞİKLERİN İSTENMEYEN VEYA TOKSİK ETKİLERİNDEN ARINDIRILMASI ŞEKLİNDEKİ ÇÖZÜMLEMELERE ULAŞILMASINI SAĞLAYARAK, ÖNDER OLABİLECEK YENİ BİLEŞİKLERİN TASARLANMASINA IŞIK TUTACAK ÖNERMELERİN AÇIĞA ÇIKMASINA YARDIMCI OLUR. QSAR

49 İLK ÇOK PARAMETRELİ QSAR ANALİZİ HANSCH, C., MALONEY, P.P., FUJİTA, T. and MUIR, R.M., Nature (London), 194, 178 (1962). ROBERT MUIR in (Botanikçi, Iowa Üniversitesi, Iowa) ARAŞTIRDIĞI, 3 veya 4 Sübstitüe FENOKSİASETİK ASİT TÜREVİ BİLEŞİKLERİN BİTKİ BÜYÜMESİNİ REGÜLE EDEN AKTİVİTELERİ ÜZERİNE GERÇEKLEŞTİRİLEN QSAR ÇALIŞMASIDIR. R O CH 2 COOH log 1/C = 2.14 π π σ QSAR Tarihçe

FARMASÖTİK KİMYA TEORİK 5. YARIYIL MEDİSİNAL KİMYA VE YENİ İLAÇ ETKEN MADDE BİLEŞİKLERİN TASARIMI VE GELİŞTİRİLMESİ

FARMASÖTİK KİMYA TEORİK 5. YARIYIL MEDİSİNAL KİMYA VE YENİ İLAÇ ETKEN MADDE BİLEŞİKLERİN TASARIMI VE GELİŞTİRİLMESİ FARMASÖTİK KİMYA TEORİK 5. YARIYIL MEDİSİNAL KİMYA VE YENİ İLAÇ ETKEN MADDE BİLEŞİKLERİN TASARIMI VE GELİŞTİRİLMESİ CADD QSAR / 2. Bilgisyar Destekli İlaç Tasarım Kursu, 16-17 Mayıs 2016, Biruni Üniversitesi,

Detaylı

Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmasötik Kimya Anabilim Dalı. Prof. Dr. Esin AKI

Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmasötik Kimya Anabilim Dalı. Prof. Dr. Esin AKI -YALÇIN Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmasötik Kimya Anabilim Dalı 5000 in üzerinde ilaç etken maddesi var. 20000 in üzerinde farmasötik ürün var. ABD de Yaşam süresinin uzaması 2010 Kadınlarda

Detaylı

Prof. Dr. Esin AKI E-Mail: esinaki@ankara.edu.tr. CADD 3D QSAR > 3D İlaç Tasarımının Uygulanma Yöntemleri

Prof. Dr. Esin AKI E-Mail: esinaki@ankara.edu.tr. CADD 3D QSAR > 3D İlaç Tasarımının Uygulanma Yöntemleri E-Mail: esinaki@ankara.edu.tr CADD 3D QSAR > 3D İlaç Tasarımının Uygulanma Yöntemleri MOLEKÜLER ELEKTROSTATİK POTANSİYEL (MEP) HESAPLAMALARI 2 Molekülün belli bir uzaklıkta iken etkileşmesinde ilk önemli

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI İlaç Tasarımında Yeni Yazılımların Geliştirilmesi: Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma Metodu ile Triaminotriazin Bileşiklerinde Farmakofor Belirlenmesi ve Nicel Biyoaktivite Hesabı; ERCİYES ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

FARMASÖTİK KİMYAYA GİRİŞ

FARMASÖTİK KİMYAYA GİRİŞ FARMASÖTİK KİMYAYA GİRİŞ -YALÇIN Farmasötik Kimya Anabilim Dalı 2014 İLAÇLAR İnsan sağlığını korumak Yaşam kalitesini yükseltmek Sağlıklı bir toplumsal yaşam oluşturmak Hastalıkların teşhisi Tedavisi Önlenmesi

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM-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

Detaylı

FARMASÖTİK KİMYAYA GİRİŞ

FARMASÖTİK KİMYAYA GİRİŞ FARMASÖTİK KİMYAYA GİRİŞ Prof. Dr. İsmail YALÇIN Farmasötik Kimya Anabilim Dalı 2016 Farmasötik Kimya nın kapsamı, amacı: İlaç Etken Maddesi ile ilgili tüm çalışmaları kapsar Farmasötik Kimya nın kapsamı,

Detaylı

İLAÇ ETKEN MADDESİ TASARIM VE GELİŞTİRİLMESİ YÖNTEMLERİ

İLAÇ ETKEN MADDESİ TASARIM VE GELİŞTİRİLMESİ YÖNTEMLERİ İLAÇ ETKEN MADDESİ TASARIM VE GELİŞTİRİLMESİ YÖNTEMLERİ -YALÇIN Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmasötik Kimya Anabilim Dalı WCADD-1 İlaç Etken Maddesi Kimyasal sentez yolu ile ya da doğal kaynaklardan

Detaylı

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma... İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip

Detaylı

İlaç Tasarımında 4D-QSAR Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma (EC-GA) Metodu: Bilgisayar Destekli Emre Yazılımı ve Uygulamaları

İlaç Tasarımında 4D-QSAR Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma (EC-GA) Metodu: Bilgisayar Destekli Emre Yazılımı ve Uygulamaları İlaç Tasarımında 4D-QSAR Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma (EC-GA) Metodu: Bilgisayar Destekli Emre Yazılımı ve Uygulamaları Emin Sarıpınar a, Fatih Çopur b, Semiha Köprü a, Sevtap Çağlar a, Yakup

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

Detaylı

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI Hatice YANIKOĞLU a, Ezgi ÖZKARA a, Mehmet YÜCEER a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği

Detaylı

MOLEKÜLER MODELLEME YÖNTEMLERİ

MOLEKÜLER MODELLEME YÖNTEMLERİ MOLEKÜLER MODELLEME YÖNTEMLERİ -YALÇIN Farmasötik Kimya Anabilim Dalı http://kisisel.ankara.edu.tr/ankara.edu.tr/esinaki/ BAŞARI HİKAYELERİ Aricept, Eisai Trusopt, Merck Viracept, Pfizer, NOROXİN, Kyorin

Detaylı

AMOS (Analysis of Moment Structures) ve Yapısal Eşitlik Modeli

AMOS (Analysis of Moment Structures) ve Yapısal Eşitlik Modeli AMOS (Analysis of Moment Structures) ve Yapısal Eşitlik Modeli Veri seti bulunur Değişkenler sürüklenerek kutucuklara yerleştirilir Hata terimi eklenir Mouse sağ tıklanır ve hata terimi tanımlanır.

Detaylı

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12

Detaylı

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki

Detaylı

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA

Detaylı

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen

Detaylı

NAT Yöntem onayı. Dr. A. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD

NAT Yöntem onayı. Dr. A. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD NAT Yöntem onayı Dr. A. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD Yöntem onayı (minimum) Doğruluk Ticari test (Verifikasyon) Tekrarlanabilirlik (intra-,inter-assay) Doğrusallık

Detaylı

Sistem nedir? Başlıca Fiziksel Sistemler: Bir matematiksel teori;

Sistem nedir? Başlıca Fiziksel Sistemler: Bir matematiksel teori; Sistem nedir? Birbirleriyle ilişkide olan elemanlar topluluğuna sistem denir. Yrd. Doç. Dr. Fatih KELEŞ Fiziksel sistemler, belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere birbirlerine bağlanmış fiziksel eleman

Detaylı

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ ECZACILIK FAKÜLTESİ FARMASÖTİK KİMYA ANABİLİM DALI Prof.Dr.Meral TUNÇBİLEK

ANKARA ÜNİVERSİTESİ ECZACILIK FAKÜLTESİ FARMASÖTİK KİMYA ANABİLİM DALI Prof.Dr.Meral TUNÇBİLEK ANKARA ÜNİVERSİTESİ ECZACILIK FAKÜLTESİ FARMASÖTİK KİMYA ANABİLİM DALI Prof.Dr.Meral TUNÇBİLEK Yeni İlaç Geliştirme Çalışmaları: Uzun Kompleks Yüksek maliyetli Son derece riskli bir süreçtir. Tek bir yeni

Detaylı

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ 1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin

Detaylı

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin

Detaylı

KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ

KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ 1 KORELASYON ANALİZİ İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü(derecesini) ve yönünü belirlemek için hesaplanan bir sayıdır. Belirli

Detaylı

Kalitatif Veri. 1. Kalitatif random değişkenler sınıflanabilen yanıtlar vermektedir. Örnek: cinsiyet (Erkek, Kız)

Kalitatif Veri. 1. Kalitatif random değişkenler sınıflanabilen yanıtlar vermektedir. Örnek: cinsiyet (Erkek, Kız) Kalitatif Veri 1. Kalitatif random değişkenler sınıflanabilen yanıtlar vermektedir. Örnek: cinsiyet (Erkek, Kız). Ölçüm kategorideki veri sayısını yansıtır 3. Nominal yada Ordinal ölçek Multinomial Deneyler

Detaylı

Moleküler Testlerde Yöntem Geçerliliğinin Sınanması. Dr. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD

Moleküler Testlerde Yöntem Geçerliliğinin Sınanması. Dr. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD Moleküler Testlerde Yöntem Geçerliliğinin Sınanması Dr. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD 8. Ulusal Moleküler ve Tanısal Mikrobiyoloji Kongresi 2014 Laboratuvarda

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.

Detaylı

ANORGANİK KİMYA TEMEL KAVRAMLAR

ANORGANİK KİMYA TEMEL KAVRAMLAR ANORGANİK KİMYA TEMEL KAVRAMLAR Prof. Dr. Halis ÖLMEZ Prof. Dr. Veysel T. YILMAZ Beşinci Baskı 2010 BEŞİNCİ BASKIYA ÖNSÖZ Z 1997 yılında birinci baskısı, 1998 yılında da ikinci, 2004 yılında üçüncü, 2008

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

EŞANLI DENKLEM MODELLERİ

EŞANLI DENKLEM MODELLERİ EŞANLI DENKLEM MODELLERİ Eşanlı denklem modelleri, tek denklemli modeller ile açıklanamayan iktisadi olayları açıklamak için kullanılan model türlerinden birisidir. Çift yönlü neden-sonuç ilişkisi söz

Detaylı

ECZACILIK FAKÜLTESİ FARMASÖTİK KİMYA

ECZACILIK FAKÜLTESİ FARMASÖTİK KİMYA PROGRAM KOORDİNATÖRÜ Prof.Dr.Hakkı Erdoğan, herdogan@neu.edu.tr ECZACILIK FAKÜLTESİ YÜKSEK LİSANS DERSLERİ EFK 600 Uzmanlık Alanı Dersi Z 4 0 4 EFK 601 İlaç Nomenklatürü I S 3 0 3 EFK 602 İlaç Nomenklatürü

Detaylı

Ders 5: ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Prof. Dr. Tevhide Kargın

Ders 5: ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Prof. Dr. Tevhide Kargın Ders 5: ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Prof. Dr. Tevhide Kargın Ölçme ve Değerlendirme Ölçme (measurement), bireylerin ya da nesnelerin belirli özelliklere sahip olup olmadığının, sahip ise, sahip oluş derecesinin

Detaylı

Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı

Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı R D M A I C S Recognize - Gör Define - Tanımla Measure - Ölç Analyze - Analiz Et Improve - İyileştir Control - Kontrol Et Sustain - Sürdür Altı Sigma DMAIC Metodolojisine

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

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

Detaylı

5. Boyut Analizi. 3) Bir deneysel tasarımda değişken sayısının azaltılması 4) Model tasarım prensiplerini belirlemek

5. Boyut Analizi. 3) Bir deneysel tasarımda değişken sayısının azaltılması 4) Model tasarım prensiplerini belirlemek Boyut analizi, göz önüne alınan bir fiziksel olayı etkileyen deneysel değişkenlerin sayısını ve karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir yöntemdir. Akışkanlar mekaniğinin gelişimi ağırlıklı bir şekilde

Detaylı

KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ. Doç.Dr. Darçın AKIN

KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ. Doç.Dr. Darçın AKIN Bahçeşehir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Kentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Yüksek Lisans Programı KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ Doç.Dr. Darçın AKIN UTOWN Hazırlayan Müge GÜRSOY

Detaylı

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel

Detaylı

İlaç Temel Araştırma Merkezi (İTAM) Projesi Toplantısı Çevrimsel Araştırma ve Hedefe Yönelik Tedaviler 19 Eylül 2013 ALPER MAHREBEL

İlaç Temel Araştırma Merkezi (İTAM) Projesi Toplantısı Çevrimsel Araştırma ve Hedefe Yönelik Tedaviler 19 Eylül 2013 ALPER MAHREBEL İlaç Temel Araştırma Merkezi (İTAM) Projesi Toplantısı Çevrimsel Araştırma ve Hedefe Yönelik Tedaviler 19 Eylül 2013 ALPER MAHREBEL 2 Tarihçe Kuruluş yılı 1992 Almanya ve İsviçre den bitmiş ürün ithalatı

Detaylı

Sigma 2006/1 Araştırma Makalesi / Research Article DESIGN OF EXTRACTION PROCESS WITH INTERACTIVE GRAPHICAL PROGRAMMING

Sigma 2006/1 Araştırma Makalesi / Research Article DESIGN OF EXTRACTION PROCESS WITH INTERACTIVE GRAPHICAL PROGRAMMING Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 2006/1 Araştırma Makalesi / Research Article DESIGN OF EXTRACTION PROCESS WITH INTERACTIVE GRAPHICAL PROGRAMMING Umut

Detaylı

Deneysel Verilerin Değerlendirilmesi. Dersi Veren Öğretim Üyeleri: Yrd. Doç. Dr. Özge ANDİÇ ÇAKIR. Prof. Dr. Murat ELİBOL FİNAL SINAVI

Deneysel Verilerin Değerlendirilmesi. Dersi Veren Öğretim Üyeleri: Yrd. Doç. Dr. Özge ANDİÇ ÇAKIR. Prof. Dr. Murat ELİBOL FİNAL SINAVI Deneysel Verilerin Değerlendirilmesi Dersi Veren Öğretim Üyeleri: Yrd. Doç. Dr. Özge ANDİÇ ÇAKIR Prof. Dr. Murat ELİBOL FİNAL SINAVI Ödevi Hazırlayan: Özge AKBOĞA 91100019124 (Doktora) Güz,2012 İzmir 1

Detaylı

İlaç Tasarımında Moleküler Modelleme Yöntemleri. Prof. Dr. Esin AKI-YALÇIN

İlaç Tasarımında Moleküler Modelleme Yöntemleri. Prof. Dr. Esin AKI-YALÇIN İlaç Tasarımında Moleküler Modelleme Yöntemleri -YALÇI Ankara Üniversitesi Eczacılık Fak Farmasötik Kimya ABD esinaki@ankara.edu.tr www.esisresearch.org İLAÇ ETKE MADDESİ TASARIM YÖTEMLERİ EFEKTÖRE DAYALI

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 4 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm soruların

Detaylı

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II STAT 202 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul

Detaylı

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: ÇIKARSAMA Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ

11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ 11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ Bu bölümde; Yapısal denklemleri kullanarak vergiler ve net ihracatın zaman serilerini oluşturma EKK ile CO tahmini EViews TSLS metodu ile iki aşamalı EKK regresyon

Detaylı

10. BÖLÜM: MODEL KURMA: FONKSİYONEL FORM SEÇİMİ

10. BÖLÜM: MODEL KURMA: FONKSİYONEL FORM SEÇİMİ 10. BÖLÜM: MODEL KURMA: FONKSİYONEL FORM SEÇİMİ Bu bölümde; Fonksiyonel Form için EViews Tablosu EViews ta Quasi R 2 Hesaplanması EViews ta Doğrusal ve Log-Lin Modeller için Quasi R 2 Hesaplanması EViews

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Fizikokimya II 2008 Bahar

MIT Açık Ders Malzemeleri Fizikokimya II 2008 Bahar MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 5.62 Fizikokimya II 2008 Bahar Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms ve http://tuba.acikders.org.tr

Detaylı

Suların Kimyasal Analizi ve İzlenmesi için Teknik Spesifikasyon Direktifi 2009/90/EC

Suların Kimyasal Analizi ve İzlenmesi için Teknik Spesifikasyon Direktifi 2009/90/EC SU YÖNETİMİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ ENVANTER VE İZLEME DAİRESİ BAŞKANLIĞI Suların Kimyasal Analizi ve İzlenmesi için Teknik Spesifikasyon Direktifi 2009/90/EC Bahar Ayşe AYDIN Aralık 2014 1 Sunum İçeriği 2009/90/EC

Detaylı

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I 19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I Bir dil dershanesinde öğrenciler talep ettikleri takdirde, öğretmenleriyle

Detaylı

7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla.

7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. 7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. Kaynak: TÜĐK dönemler gayri safi yurt içi hasıla düzeyi 1987-1 8680793 1987-2 9929354 1987-3 13560135 1987-4

Detaylı

11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler

11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler 11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler 1. Asal sayılar 2. Bir tam sayının bölenleri 3. Modüler aritmetik 4. Bölünebilme kuralları 5. Lineer modüler aritmetik 6. Euler

Detaylı

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel

Detaylı

ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004

ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler

Detaylı

Sürelerine Göre Tahmin Tipleri

Sürelerine Göre Tahmin Tipleri Girişimcilik Bölüm 5: Talep Tahmini scebi@ktu.edu.tr 5.1. Talep Tahmini Tahmin: Gelecek olayları önceden kestirme bilim ve sanatı. İstatistiksel Tahmin: Geçmiş verileri matematiksel modellerde kullanarak

Detaylı

2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK

2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK Soru 1 X rassal değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu x x, x> f ( x) = 0, dy. 1 werilmiş ve Y = rassal değişkeni tanımlamış ise, Y değişkenin 0< 1 X 1 y için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 3(1): 191-198 Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Özet Bu çalışmanın amacı, üniversite

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak 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

Detaylı

Hesaplamalı Organik Kimya

Hesaplamalı Organik Kimya Hesaplamalı Organik Kimya Kimya Bölümü 1. Hafta 2017 - Bahar I. DERSİN TANIMI Ders Kodu: KİM 402 Ders Adı: Hesaplamalı Organik Kimya (3 0 0/3) AKTS: 8 II. DERSİN AMACI Hesapsal kimyanın temel kavramları,

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine

Detaylı

10. Sınıf Kimya Konuları KİMYANIN TEMEL KANUNLARI VE TEPKİME TÜRLERİ Kimyanın Temel Kanunları Kütlenin korunumu, sabit oranlar ve katlı oranlar

10. Sınıf Kimya Konuları KİMYANIN TEMEL KANUNLARI VE TEPKİME TÜRLERİ Kimyanın Temel Kanunları Kütlenin korunumu, sabit oranlar ve katlı oranlar 10. Sınıf Kimya Konuları KİMYANIN TEMEL KANUNLARI VE TEPKİME TÜRLERİ Kimyanın Temel Kanunları Kütlenin korunumu, sabit oranlar ve katlı oranlar kanunları Demir (II) sülfür bileşiğinin elde edilmesi Kimyasal

Detaylı

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik

Detaylı

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir?

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? 9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? Ardışık bağımlılık sorunu, hata terimleri arasında ilişki olmadığı (E(u i,u j ) = 0, i j) varsayımının geçerli olmamasıdır.

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Deney Tasarımı ve Regresyon Analizi Regresyonda Güven Aralıkları ve Hipotez Testleri Doç. Dr. Nihal ERGİNEL-2015 REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI + in güven aralığı : i-) n 30

Detaylı

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI PROJE ADI: TÜRKİYE DEKİ GELECEKTEKİ DOKTOR İHTİYACINI YÖNEYLEM ARASTIRMASI İLE BELİRLEMEK MEV KOLEJİ BASINKÖY OKULLARI

Detaylı

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS 8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS Bu bölümde; Değişen Varyans Tespiti için Grafik Çizme Değişen Varyans Testi: Park Testi Değişen Varyans Testi: White Testi Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Ağırlıklandırılmış

Detaylı

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci; Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : İSTATİSTİK II Ders No : 0020050027 Teorik : 3 Pratik : 0 Kredi : 3 ECTS : 4 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili Öğretim

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon Kazanımlar 1 2 3 4 5 6 Değişkenlerin ilişkisini açıklamak ve hesaplamak için Pearson korelasyon katsayısı Örneklem r ile evren korelasyonu hakkında hipotez testi yapmak Spearman

Detaylı

5.111 Ders Özeti #12. Konular: I. Oktet kuralından sapmalar

5.111 Ders Özeti #12. Konular: I. Oktet kuralından sapmalar 5.111 Ders Özeti #12 Bugün için okuma: Bölüm 2.9 (3. Baskıda 2.10), Bölüm 2.10 (3. Baskıda 2.11), Bölüm 2.11 (3. Baskıda 2.12), Bölüm 2.3 (3. Baskıda 2.1), Bölüm 2.12 (3. Baskıda 2.13). Ders #13 için okuma:

Detaylı

Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun Portföy Yönetimi Yatırım Kumar Adil Oyun 1 2 Getiri Kavramı Risk ve Getiri Kavramı Genel Kural: Getiriyi Sev, Riskten Kaç Faydayı Maksimize Et! Hisse Senedinde getiri iki kaynaktan oluşur. : Sermaye Kazancı

Detaylı

Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun Portföy Yönetimi 1 Yatırım Kumar Adil Oyun 2 Risk ve Getiri Kavramı Genel Kural: Getiriyi Sev, Riskten Kaç Faydayı Maksimize Et! 3 Getiri Kavramı Hisse Senedinde getiri iki kaynaktan oluşur. : Sermaye

Detaylı

III Ön Lisans ( ) Lisans (X) Yüksek Lisans ( ) Doktora ( )

III Ön Lisans ( ) Lisans (X) Yüksek Lisans ( ) Doktora ( ) 4270201 DİFERANSİYEL DENKLEMLER Teori Uygulama Proje/Alan Ulusal Kredi AKTS Kredisi III 3 0 0 0 3 4 Ön Lisans ( ) Lisans Yüksek Lisans ( ) Doktora ( ) Fiziksel olayların ve mühendislik problemlerinin modellenmesi,

Detaylı

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI)

BÖLÜM 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

Detaylı

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler

Detaylı

Tek Denklemli Modellerde Uygulanan Testler 1.Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi(s )

Tek Denklemli Modellerde Uygulanan Testler 1.Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi(s ) Tek Denklemli Modellerde Uygulanan Testler 1.Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi(s.285-293) Y=β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + u (SR) Y=β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + u 1.Aşama (SM) H 0 : β

Detaylı

Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı:

Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı: Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı: Katılımcılara; klinik mikrobiyoloji laboratuarlarında doğru, geçerli ve

Detaylı

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik

Detaylı

Sürekli Rastsal Değişkenler

Sürekli Rastsal Değişkenler Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım

Detaylı

TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek

TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek Yaklaşık Ağırlığı 1) Sözel Bölüm %50 2) Sayısal Bölüm %50 Sözel akıl yürütme (muhakeme) becerilerini, dil bilgisi ve yazım

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

SUDA ph TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-240.2013.

SUDA ph TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-240.2013. SUDA ph TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-240.2013.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 6 Ocak 2014 Gebze/KOCAELİ Bu yeterlilik

Detaylı

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI SORU- 1 : ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI X ve Y birbirinden bağımsız iki rasgele değişken olmak üzere, sırasıyla aşağıdaki moment çıkaran fonksiyonlarına sahiptir: 2 2 M () t = e,

Detaylı

AKTİVİTE KATSAYILARI Enstrümantal Analiz

AKTİVİTE KATSAYILARI Enstrümantal Analiz 1 AKTİVİTE KATSAYILARI Enstrümantal Analiz Bir taneciğin, aktivitesi, a M ile molar konsantrasyonu [M] arasındaki bağıntı, a M = f M [M] (1) ifadesiyle verilir. f M aktivite katsayısıdır ve birimsizdir.

Detaylı

BİR OFİS İÇİN TERMAL KONFOR ANALİZİNİN HESAPLAMALI AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ VE SAYISAL ÇÖZÜMÜ

BİR OFİS İÇİN TERMAL KONFOR ANALİZİNİN HESAPLAMALI AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ VE SAYISAL ÇÖZÜMÜ BİR OFİS İÇİN TERMAL KONFOR ANALİZİNİN HESAPLAMALI AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ VE SAYISAL ÇÖZÜMÜ Hazırlayan : Kadir ÖZDEMİR No : 4510910013 Tarih : 25.11.2014 KONULAR 1. ÖZET...2 2. GİRİŞ.........3

Detaylı

Araştırma / Popülasyon Büyüme Hızı ve Popülasyon Büyüklüğünün Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli ile Tahmini. Derleme / Narkolepsi ve Oreksinler

Araştırma / Popülasyon Büyüme Hızı ve Popülasyon Büyüklüğünün Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli ile Tahmini. Derleme / Narkolepsi ve Oreksinler Araştırma / Popülasyon Büyüme Hızı ve Popülasyon Büyüklüğünün Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli ile Tahmini Derleme / Narkolepsi ve Oreksinler ft3 Olgu Sunumu / El Yerleşimli Lipomatöz Tümörlerde Eksizyon

Detaylı

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri Durum I: Kırılma Tarihinin Bilinmesi Durumu Kırılmanın bilinen bir tarihte örneğin tarihinde olduğunu önceden bilinmesi durumunda uygulanır. Örneğin,

Detaylı

I. YARIYIL TEMEL BİYOKİMYA I (B 601 TEORİK 3, 3 KREDİ)

I. YARIYIL TEMEL BİYOKİMYA I (B 601 TEORİK 3, 3 KREDİ) T.C. İSTANBUL BİLİM ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİYOKİMYA ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI 2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI DERS İÇERİKLERİ I. YARIYIL TEMEL BİYOKİMYA I (B 601 TEORİK 3, 3

Detaylı

İleri Analitik Kimya (CEAC 504) Ders Detayları

İleri Analitik Kimya (CEAC 504) Ders Detayları İleri Analitik Kimya (CEAC 504) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İleri Analitik Kimya CEAC 504 Güz 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i CEAC 201

Detaylı

ECZACILIK FAKÜLTESİ TOKSİKOLOJİ. Dersin Kodu Dersin Adı Z/S T U K

ECZACILIK FAKÜLTESİ TOKSİKOLOJİ. Dersin Kodu Dersin Adı Z/S T U K ECZACILIK FAKÜLTESİ TOKSİKOLOJİ PROGRAM KOORDİNATÖRÜ Prof. Dr. Şahan SAYGI, sahan.saygi@neu.edu.tr YÜKSEK LİSANS DERSLERİ Dersin Kodu Dersin Adı Z/S T U K ETKS 600 Uzmanlık Alan Dersi Z 4 0 4 ETKS 601

Detaylı

Rasgele Sayı Üretme. Rasgele Sayıların Özellikleri. İki önemli istaiksel özelliği var :

Rasgele 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

Detaylı

FARMASÖTİK KİMYA ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

FARMASÖTİK KİMYA ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI FARMASÖTİK KİMYA ANABİLİM DALI Programın Yürütücüsü : Doç. Dr Arzu KARAKURT Programın Kadrolu Öğretim Üyeleri : Programa Kabul İçin Gerekli Ön Koşullar: Eczacılık Fakültesi mezunları kabul edilir. YÜKSEK

Detaylı

Soygazların bileşik oluşturamamasının sebebi bütün orbitallerinin dolu olmasındandır.

Soygazların bileşik oluşturamamasının sebebi bütün orbitallerinin dolu olmasındandır. KİMYASAL BAĞLAR Kimyasal bağ, moleküllerde atomları birarada tutan kuvvettir. Bir bağın oluşabilmesi için atomlar tek başına bulundukları zamankinden daha kararlı (az enerjiye sahip) olmalıdırlar. Genelleme

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Güçlü

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Güçlü Dersin Adı DERS ÖĞRETİM PLANI Ekonometri I Dersin Kodu ECO 301 Dersin Türü (Zorunlu, Seçmeli) Dersin Seviyesi (Ön Lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Dersin AKTS Kredisi 6 Haftalık Ders Saati 4 Haftalık

Detaylı