اسم الباحث:المهندس قتيبة بركات

المشرف:الأستاذ الدكتور محسن حسين

العنوان:تحسين عملية اتخاذ القرار من خلال التنقيب في البيانات الضخمة

( البيانات الطبية )

العنوان باللغة الانكليزية

Improving Decision-Making Process Using Big Data Mining( Medical Data )

العام:2019

القسم:هندسة البرمجيات ونظم المعلومات

الملخص:

تعتمد فعالية القرارات على كفاءة المعلومات المعتمدة عليها, وـتعظم أهمية المعلومات كلما ازدادت دقة وسائل التنقيب في البيانات التي تحوي هذه المعلومات بين ثناياها الضخمة.

يعتبر معامل النسخ (  Transcription Factor) TF العنصر الوظيفي الأكثر أهمية في سلاسل الحمض النووي الريبي منقوص الأكسجين ( DeoxyriboNucleic Acid ) DNA، حيث تدعى مواقع توضع هذا المعامل ضمن تلك السلاسل بمواقع معامل النسخ الملزمة (Transcription Factor Binding Sites) TFBS، ويتم تحديد هذه المواقع باستخدام المحفزات Motifs والتي تعرف بأنها السلاسل الجزئية الأكثر تكراراً في سلاسل DNA.

يعتبر تحديد المحفزات من أكثر التحديات التي يواجهها الباحثون في علم الأحياء، حيث تنوعت وسائلهم وتكاثفت جهودهم من أجل إيجاد الطريقة الأفضل لتحديدها نظراً لدورها الأساسي في المجال الطبي.

ويعظم التحدي وتزداد الصعوبة عندما نعلم بأن سلاسل DNA من أكثر البيانات الضخمة المتنامية في كبرها, وعليه فقد وجب على الباحث الراغب بهذا التحدي أن يبتكر خوارزمية بحث عن المعامل المطلوب ضمن هذه البيانات الضخمة مبحراً في محيطات زخارف سلاسلها البنيوية ليصل إلى الهدف المنشود محققاَ مقاييس الدقة والسرعة.

قمنا في هذا البحث بتطوير خوارزمية تقوم على استخدام مفاهيم الرتل والأشجار من أجل تمثيل المحفزات ضمن سلاسل DNA، كما تمت الاستفادة من ميزات الأعداد الأولية للتعبير عن توضع نيكليوتيد معين ضمن كل سلسلة جزئية من سلاسل DNA، ثمّ مقارنة نتائج تطبيق هذه الخوارزمية مع الخوارزميات السابقة المقترحة ضمن هذا المجال.

الكلمات المفتاحية:

عملية اتخاذ القرار – التنقيب في البيانات – البيانات الضخمة – سلاسل الحمض النووي الريبي منقوص الأكسجين – المحفزات – مواقع معامل النسخ الملزمة – معامل النسخ – التنقيب في النصوص.

تحميل البحث