|
|
| MATL7170 | Mathematical Biology | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | MATEMATİK ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | -- | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | İngilizce | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Dersin amacı, birlikte ve barışçıl olarak veya rekabet halinde yaşacan canlıların uzun vadede denge nüfusları ve kararlılıklarının araştırılmasına yönelik olak gerekli matematiksel modellerin türetilmesi ve analizini incelemektir. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | canlı nüfuslarına ait matematiksel modellerin nasıl oluştuğunu öğrenecekler | 1,2,3,4 | 1, | | ÖK - 2 : | Oluşturulan modellerin analitik çözümleri ile birlikte kalitatif analizlerinin nasıl yapıldığını öğrenecekler | 1,2,3,4 | 1, | | ÖK - 3 : | Modellerden üretilen sonuçların biyolojik olaylar kapsamında nasıl yorumlanabileceğini öğreneceklerdir | 1,2,3,4 | 1, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Sürekli nüfus modelleri, büyüme modelleri, salgın modelleri, gecikme modelleri, yaş dağılımı, ayrık nüfus modelleri, kararlılık, periyodik çözümler ve çatallanmalar, ayrık gecikme modelleri, tümör hücresi büyümesi, rekabet halindeki canlılar için nüfus modelleri, av-avcı modelleri, kompleksite ve kararlılık, kararlılık
parametre bölgeleri, rekabet modelleri, genel modeller, eşik fenomeni, reaksiyon kinetikleri, temel enzim reaksiyonları, boyutsuzlaştırma, Michealis-Menten
kinetiği, otokataliz, aktivasyon ve inhibisyon, çoklu kararlı haller.
|
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Diferensiyel denklemlerden temel kavramlar | | | Hafta 2 | Sürekli büyüme modelleri | | | Hafta 3 | Avlanmayı dikkate alan canlı modelleri | | | Hafta 4 | Gecikme modelleri | | | Hafta 5 | Yaş bağımlı nüfus modelleri | | | Hafta 6 | Tek canlı nüfusu için diskrete modeller | | | Hafta 7 | Diskrete modellerde kaos | | | Hafta 8 | Diskrete gecikme modelleri | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Av-avcı modelleri | | | Hafta 11 | Genel modeller | | | Hafta 12 | Etkileşimli popülasyonlarda ayrık büyüme modelleri | | | Hafta 13 | Enzim kinetiği | | | Hafta 14 | Michaelis-Menten analizi | | | Hafta 15 | Otokataliz, aktivasyon ve inhibasyon | | | Hafta 16 | Çoklu denge halleri | | | |
| 1 | Murray, J. D., Mathematical Biology, Springer, 2001 | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 4/4/2022 | 2 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 17 | 6/6/2022 | | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 5 | 14 | 70 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Ödev | 2 | 14 | 28 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 10 | 1 | 10 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 154 |
|