اعلام جامعة بابل | مناقشة أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات حول تحليل والتنبؤ بشبكات تنظيم الجينات

مناقشة أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات حول تحليل والتنبؤ بشبكات تنظيم الجينات

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 11/6/2026 51:03:11 PM

عدد المشاهدات : 58

مناقشة أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات حول تحليل والتنبؤ بشبكات تنظيم الجينات باستخدام الشبكات العصبية البيانية

ضحى فاضل عباس

شهد قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات – جامعة بابل مناقشة أطروحة الدكتوراه للطالبة سرى إبراهيم محمد علي عزيز الموسومة بعنوان "تحليل والتنبؤ بشبكات تنظيم الجينات (GRN) باستخدام الشبكات العصبية البيانية"، وذلك في تمام الساعة التاسعة صباحاً من يوم الخميس الموافق 11/6/2026، بإشراف الأستاذ المساعد الدكتورة سرى زكي ناجي، في أجواء علمية رصينة عكست أهمية توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق في معالجة المشكلات الحيوية المعقدة ودعم البحوث متعددة التخصصات التي تجمع بين علوم الحاسوب والعلوم الحيوية.

وسلطت الأطروحة الضوء على شبكات تنظيم الجينات (Gene Regulatory Networks - GRNs) بوصفها أحد أهم النماذج المستخدمة لفهم العلاقات التنظيمية بين الجينات وتأثيرها في العمليات الحيوية المعقدة داخل الكائنات الحية. وبينت أن بناء هذه الشبكات باستخدام تقنيات التعلم العميق يواجه تحديات جوهرية تتمثل في ندرة الروابط الحقيقية بين الجينات وارتفاع درجة تشتت البيانات، الأمر الذي يصعّب عملية التمييز بين التفاعلات البيولوجية الفعلية والضوضاء المصاحبة للبيانات، ويؤثر في قدرة النماذج على التنبؤ والتعميم بدقة عالية.

وقدمت الباحثة نموذجاً هجيناً مبتكراً حمل اسم CGDCA-DiGAT يعتمد على دمج مصادر متعددة من المعلومات بهدف تحسين أداء التنبؤ بالعلاقات التنظيمية داخل الشبكات الجينية المتناثرة. ويتكون النموذج المقترح من ثلاث مراحل مترابطة؛ إذ تعتمد المرحلة الأولى على خوارزمية GraphSAGE مع خصائص المجتمعات الشبكية للتنبؤ بتفاعلات الجينات مع بعضها، بينما تستخدم المرحلة الثانية آلية Graph Attention Networks (GAT) مدعومة بتمثيلات المسارات العشوائية للتنبؤ بالتفاعلات المباشرة بين عوامل النسخ والجينات. أما المرحلة الثالثة فتعمل على دمج المخرجات المستخلصة من المرحلتين السابقتين لاستنتاج العلاقات التنظيمية غير المباشرة وبناء شبكة تنظيم جيني أكثر دقة وشمولاً.

وهدفت الأطروحة إلى الكشف عن العلاقات التنظيمية الكامنة بين الجينات وتحسين دقة إعادة بناء شبكات تنظيم الجينات في البيئات التي تعاني من محدودية البيانات، فضلاً عن تعزيز القدرة على التنبؤ بروابط ذات أهمية بيولوجية لم يتم اكتشافها مسبقاً. وقد أظهرت النتائج التجريبية على بيانات E. coli و S. cerevisiae تفوق النموذج المقترح على عدد من أحدث الأساليب المستخدمة في هذا المجال، محققاً قيمة AUC بلغت 96% لبيانات E. coli و87% لبيانات S. cerevisiae، مما يؤكد كفاءته العالية وموثوقيته في تحليل الشبكات الجينية المعقدة وتحسين دقة التنبؤ بالعلاقات التنظيمية.

وتعكس هذه الأطروحة توجه قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات نحو دعم البحوث العلمية المتقدمة التي توظف تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة في معالجة التحديات العلمية الحديثة، بما يسهم في تعزيز التكامل بين علوم الحاسوب والعلوم الحيوية وفتح آفاق جديدة للبحث والابتكار في المجالات الطبية والحياتية.

الصور:

اخبار الاقسام العلمية

احداث علمية قادمة

مناقشة أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات حول تحليل والتنبؤ بشبكات تنظيم الجينات

الصور:

مناقشة أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات حول تحليل والتنبؤ بشبكات تنظيم الجينات

مناقشة رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات حول تصنيف الهجمات السيبرانية والتخفيف منها

طالب دكتوراه من قسم شبكات المعلومات ينشر بحثاً علمياً حول إطار اتحادي ذكي لكشف التسلل

كلية تكنولوجيا المعلومات تقيم مجلساً تأبينياً على روح فقيده الطالب حسين عقيل الموسوي

باحثان من كلية تكنولوجيا المعلومات ينشر بحثاً علمياً حول التجزئة الدلالية باستخدام شبكات الزمن السائل

مناقشة رسالة ماجستير "Proposing a Hybrid Image Compression Techniques"

مناقشة رسالة ماجستير " GPS Trajectory Clustering for Spatio"

مناقش أطروحة " Intrusion Detection System Based on Gaining-Sharing Knowledge"

مشاركة أ.م.د. أمير كاظم في ورشة عمل في الجامعة الامريكية

معرض للرسم يمثل الفتاة العراقية بصوره عامه