اعلام جامعة بابل | سمنار ما قبل الكتابة لطالبةالماجستير شهد رائد في قسم البرمجيات

سمنار ما قبل الكتابة لطالبةالماجستير شهد رائد في قسم البرمجيات

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 05/5/2025 03:22:10 PM

عدد المشاهدات : 136

سمنار ما قبل الكتابة لطالبة الماجستير شهد رائد هادي في قسم البرمجيات / كلية تكنولوجيا المعلومات

ضحى فاضل عباس
في إطار الأنشطة العلمية لطلبة الدراسات العليا، نظم قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات سمنارًا علميًا لطالبة الماجستير شهد رائد هادي باشراف الاستاذ المساعد الدكتورة سرى زكي الراشد لمناقشة موضوع رسالتها الموسومة:

Prediction Consensus (Binding Sites) with Transcription Factor Protein from DNA-Seq Data Using Machine Learning

التنبؤ بمواقع الربط مع بروتينات عوامل النسخ من بيانات تسلسل الحمض النووي باستخدام تقنيات تعلم الآلة

وجرى السمنار بحضور اللجنة العلمية المؤلفة من:

أ.د. إيمان صالح الشمري – رئيساً
أ.م.د. صفا سعد المرعب – عضواً
م.د. مهند جاسم الياسري – عضواً
أ.م.د. سرى زكي الراشد – عضواً ومشرفاً

خلال العرض، قدّمت الطالبة شرحًا وافيًا لمشكلة البحث، والتي تتناول التنبؤ بمواقع ارتباط بروتينات عوامل النسخ (Transcription Factor Binding Sites - TFBSs) في تسلسلات الحمض النووي، وهي من المواضيع الجوهرية في فهم تنظيم التعبير الجيني. وأشارت إلى التحديات التي تواجه هذا المجال، خاصةً بسبب تعقيد البيانات البيولوجية وتنوعها عبر الكائنات الحية.

اقترحت الطالبة حلاً علميًا يقوم على تطوير نموذج تنبؤي باستخدام شبكة عصبية التفافية (Convolutional Neural Network - CNN) لمعالجة تسلسل الحمض النووي الخام مباشرةً دون الحاجة إلى خطوات ما قبل المعالجة المكثفة. تم تدريب النموذج باستخدام بيانات مستخلصة من قاعدة بيانات AGRIS المتخصصة بالمعلومات الجينومية، وأظهرت النتائج دقة تنبؤية عالية وأداءً متفوقًا مقارنةً بالأساليب الإحصائية التقليدية.

استعرضت الطالبة مراحل تصميم النموذج، آلية التقييم، والدقة التي تحققت، مما يبرز الدور المتنامي لتقنيات التعلم العميق (Deep Learning) في مجال المعلوماتية الحيوية (Bioinformatics)، ويعزز من إمكانية استخدامها مستقبلاً في دراسة تنظيم الجينوم والتفاعلات الجزيئية.