تدريسي من كلية العلوم عضوا في لجنة مناقشة اطروحة دكتوراه في الجامعة المستنصرية.
شارك التدريسي ورئيس قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى الاستاذ المساعد الدكتور بشار طالب حميد في لجنة مناقشة اطروحة دكتوراه في كلية العلوم في الجامعة المستنصرية للطالب علي باسم يوسف في المعلوماتية الحيوية عن اطروحته الموسومة التنقيب عن المقطع البسيط والمنظم في بيانات الحمض النووي والحمض النووي الريبي والبروتين بأستخدام تقنيات اكتشاف المعرفة تناولت الاطروحة المقاطع (القطيفات) و هي سلاسل متكررة غالباً ما يكون لها مدى من الاطوال ، (عدة قواعد الى عشرات او حتى مئات من ازواج القواعد) ، وتمثل العديد من الخصائص المختلفة لجزيئات الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين. تعدين المقطع (القطيفة) في قواعد بيانات الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين هو تحدي حديث واتجاه مثير للأهتمام في مجال المعلوماتية الحيوية نظراً لأهميته في العديد من التطبيقات مثل الكشف عن الاستعداد للأصابة بألامراض ، والتشخيص ، والطب الشرعي ، ومختبرات الاطراف الاصطناعية ، والمختبرات الجنائية ، وتحديد هوية الجثث ، وتصنيع الادوية ، والكشف عن التلوث البيئي الكيميائي والنووي المسبب للطفرات الجينية. تقدمت ايضا في هذه الاطروحة طريقة جديدة لتعدين القطيفة البسيطة والمنظمة في قواعد بيانات الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين اساس على تقنيات اكتشاف المعرفة وخوارزميات تعلم الشبكات العصبية الاصطناعية. النظام المقترح مقسم الى خمسة مراحل ، مرحلة المعالجة الاولية لقالب القطيفة ، ومرحلة التدريب ، ومرحلة المعالجة الاولية لقاعدة البيانات ، ومرحلة الاختبار (تعدين القطيفة) ، ومرحلة التحقق من مسافة الفجوة. المدخل الى النظام المقترح هو قالب القطيفة وقاعدة البيانات. يتم استخلاص الامثلة الايجابية والسلبية للتدريب من قالب القطيفة المدخل ، بينما المخرج هو القطيفات المكتشفة مع مواصفاتها. عملية كشف القطيفة تعتمد على مرحلة الاختبار ومرحلة التحقق من مسافة الفجوة. ليس هناك هيكل ثابت للشبكات العصبية الاصطناعية ، تتولد وفقاً لهيكل قالب القطيفة وأساس على خوارزميات التدريب (تقييس الانحدار المترافق ، والانتشار الخلفي المرن ، Levenberg-Marquardt ، متغير معدل التعلم النزول المتدرج ، النزول المتدرج). وان قاعدة البيانات البيولوجية المستخدمة لأنجاز التجارب هي (Homo sapiens dystrophin (DMD); RefSeqGene (LRG 199) on chromosome X) تتضمن سلاسل الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين والتي تم تنزيلها من موقع المركز الوطني لمعلومات التكنولوجيا الحيوية NCBI اذ يتم تقييم اداء النظام المقترح بأستخدام قواعد بيانات الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين. اطوال سلسلة الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين هي 2,227,382 قاعدة ، والحمض النووي الريبوزي هي 298,369 قاعدة ، والبروتين هي 69,554 حمض اميني. اطوال القطيفات البسيطة هي 189 قاعدة في الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي ، و139 حمض اميني في البروتين. يتراوح مدى الفجوات في القطيفات المنظمة من 1 الى 2,227,372 قاعدة في الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين ، ومن 1 الى 14,073 قاعدة في الحمض النووي الريبي ، ومن 1 الى 3695 حمض اميني في البروتين. واظهرت النتائج ان دقة النظام المقترح هي 100%. بألمقارنة مع الخوارزميات السابقة ، تعتبر الخوارزميتين (تقييس الانحدار المترافق ، والانتشار الخلفي المرن) متفوقتين بسبب دقتهما العالية اثناء عملية التدريب ووقت التدريب القصير نسبياً. تم حساب القياسات (accuracy, precision, recall, and specificity) لتقييم عملية تعدين القطيفة. اظهرت النتائج ان جميع هذه القياسات اعطت 100% بأستخدام خوارزمية تقييس الانحدار المترافق. واظهرت النتائج ان خوارزمية تقييس الانحدار المترافق ذات الاربع طبقات مخفية افضل خوارزمية من بين الخوارزميات الخمسة ، حيث اعطت نتائج دقيقة 100% لأن هذه الخوارزمية لديها عدة خصائص عامة وهي ان خوارزمية تقييس الانحدار المترافق اقترحت حلاً جديدًا لتقليل دالة الخطأ العالمية المعتمدة على أوزان الشبكة ، كما ان هذه الخوارزمية لا تنفذ بحث خطي مع كل تكرار و التي تستغرق وقتًا طولاً لكل تعلم على عكس خوارزميات التدرج المترافق الأخرى. بألاظافة إلى خوارزمية اختبار البيانات المجزأة المرمزة وخوارزمية التحقق من مسافة الفجوة ، حققت نتائج دقيقة بنسبة 100% في عملية اكتشاف القطيفة.
