تؤدي جزر الCpG دوراً مهماً في تنظيم عملية نسخ الجينات. و يعود ذلك لتراكب عدد كبير من هذه الجزر مع محفزات نسخ الجينات. إِذ إن مْثيلة الجزر الموجودة في منطقة المحفزات يمكن أن يعطل عملية نسخ الجين المسؤول عنه هذا المحفز. و من أهم هذه الحالات تعطل الجين
ات المثبطة لتطور الأورام السرطانية, فقد بينت العديد من الدراسات أن مثيلة جزر الCpG هو من العلامات المهمة على وجود السرطان أو إمكانية تطوره. وانطلاقاً من أهمية جزر CpG, فقد طُورت عدة خوارزميات للكشف عنها في سلاسل النكليوتيدات. و تقسم هذه الخوارزميات بشكل عام إلى نوعين رئيسين و هما: الخوارزميات التي تعتمد على المسافة, و من أهمها خوارزمية (CpGCluster), و الخوارزميات التي تعتمد على النافذة المنزلقة و منها (newCpGReport).إلا أن هناك بعض الاختلافات في نتائج تطبيق كل من هاتين الخوارزميتين، لذلك فإن هدف هذه الدراسة هو مقارنة أداء كل من الخوارزميتين السابقتين.
كُشف عن جزر الCpG الموجودة على الصبغي 22 عند الإنسان من خلال تطبيق كلتا الخوارزميتين على هذا الصبغي. و قد أظهرت النتائج وجود اختلاف واضح بين عدد الجزر المكتشفة في كلتا الخوارزميتين، فضلاً عن وجود تباين في طول الجزر المكتشفة. كما أظهرت النتائج وجود تقاطع بين نحو 60 % من الجزر المكتشفة في كلتا الطريقتين.درِس في هذا البحث تأثير قيم بارامترات جزر الCpG و هي الطول و محتوى C+G content) C+G) و نسبة الملاحظ/المتوقع في عدد الجزر المكتشفة. و تبين أن لعتبة الطول تأثيراً كبيراً في عدد الجزر المكتشفة باستخدام newCpGReport, على عكس خوارزمية CpGCluster التي لا يتأثر أداؤها بعتبة الطول. كما درِس تأثير جعل الجزر المكتشفة باستخدام newCpGReport تبدأ و تنتهي بزوج النكليوتيدات CpG, و كانت النتيجة زيادة قيم كل من بارامتري المحتوى و نسبة الملاحظ/المتوقع لنسبة كبيرة من الجزر، مع الأخذ بالحسبان انخفاض طول نحو 25 % من
الجزر إلى ما دون 200 نكليوتيد.
الهدف من هذا العمل هو القيام بعملية نمذجة و محاكاة جسم الإنسان بالشكل الصحيح وفق الأسس و المعايير المستخدمة؛ و ذلك باستخدام برنامج ال ,Visual Nastran (VN) و ذلك بهدف بناء نظام تحكم ثم ربط هذا النموذج مع برنامج الماتلاب لمحاكاة عملية التوازن الدقيق لل
أطراف السفلية لهذا النموذج خلال عملية الوقوف. تم الوصول إلى توازن دقيق لنموذج جسم الإنسان خلال عملية الوقوف؛ و ذلك باستخدام نظام تحكم يعتمد على متحكمات ال(PID) مع استخدام الخوارزمية الجينية (Genetic Algorithm) لضبط بارامترات المتحكم. و كذلك تم القيام باختبار توازن النموذج خلال عملية الوقوف و ذلك من خلال إضافة مؤثر خارجي(Disturbance)
على شكل قوة و تبين أن النموذج متوازن توازناً جيداً.
تم في هذا البحث التوصُّل إلى بناء مصنِّف جديد لكشف مرض عدم انتظام القلب Cardiac Arrhythmias بالاعتماد على اقتباس إشارة ضربات القلب EMG، حيث يمكن للمصنف كشف مواقع ضربات القلب ضمن الإشارة EMG و استخلاص السمات الخاصة بها و باستخدام هذه السمات يتم اتخاذ
القرار بنوع ضربة القلب التي تم كشفها فيما لو كانت معتلة (مريضة) أم طبيعية.
ركَّز البحث على كشف المرضين 1- خوارج الانقباض البطيني PVC و 2- خوارج الانقباض الأذيني PAC. استطاع المصنِّف الجديد كشف المرضين بسبة عالية حيث بلغ وسطي دقة الكشف 97.56%.
تم تطوير المصنِّف جديد بناءً على خوارزميات الاستدلال العائم باستخدام الشبكات العصبونية ANFIS، حيث يحتوي على شبكتين عصبونيتين متعاقبتين، تقوم الشبكة الأولى بفرز ضربات القلب الطبيعية من المعتلة في حين تقوم الشبكة الثانية بكشف نوع المرض في الضربات المعتلة فقط. لقد أمَّنت هذه البنية الجديدة فعالية و دقة كشف أعلى مقارنةً بالمُصَنِّفات المعروفة عالمياً.
