Nazarbayev University Repository (NUR) is an institutional electronic archive designed for the long-term preservation, aggregation, and dissemination of scientific research outcomes and intellectual property produced by the Nazarbayev University community and affiliated organizations.
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Item type:Item, Access status: Embargo , A novel approach to improve the interlayer performance of 3D printed concrete(Nazarbayev University School of Engineering and Digital Sciences, 2026-06) Omarov, Bekarys; Memon, Shazim Ali3D printed concrete (3DPC) is an emerging digital construction technology that allows the automated fabrication of cementitious elements without formwork. Despite its benefits, the technology is inherently limited by poor interlayer bonding, also known as cold joints, leading to mechanical anisotropy and premature failure in flexural and shear loads. Current strategies of bond enhancement including wet surface treatment or mechanical reinforcement usually interfere with process automation or disrupt volume stability. This research proposes a fundamentally unique interlayer engineering approach: the targeted, moisture-free application of dry-powder supplementary cementitious materials (SCMs) between layers. A novel in-line electrostatic coating system was combined with a 3D printer to spray fine SCM particles, Silica Fume (SF), Metakaolin (MK), Class F Fly Ash (FA) and Ground Granulated Blast-furnace Slag (GGBS) directly onto each individual freshly printed layer. In this technique, the shear-induced lubrication layer of the extruded filament is reconsidered as a reactive carrier, with localized pozzolanic and hydraulic chemical welding of the interface triggered by transient surface moisture. The research was carried out in a staged progression from manual validation into fully automated in-line implementation of 100 and 200 g/m2 dosages. Mechanical evaluations perpendicular to the layer interfaces revealed significant enhancements across all treatment series, though with distinct performance trajectories. Automated FA deposition at 200 g/m2 achieved a 67.1% increase in compressive strength and a 39.4% increase in flexural capacity at 56 days compared to untreated controls. Non-destructive ultrasonic pulse velocity (UPV) monitoring corroborated these findings, showing a transition in structural quality grading from “Poor” (<3000 m/s) to “Good” (>3500 m/s) across all 200 g/m2 automated treated specimens. Microstructural analysis via SEM/EDS confirmed the chemical welding mechanism, identifying a stoichiometric transformation at the bond line where the atomic Ca/Si ratio was significantly reduced. This shift from 3.33 in control group to 1.84 in the FA series signals the successful conversion of brittle, non-binding portlandite into structural calcium-silicate-hydrate (C-S-H) gels. The research further identifies a critical strength-shrinkage trade-off. While high-reactivity modifiers like FA and SF provided the most substantial mechanical gains, they intensified capillary tension within the refined pore structure, leading to increased drying shrinkage. Conversely, MK and GGBS emerged as balanced modifiers; MK achieved a 14% reduction in shrinkage compared to the control by effectively sealing the interface and slowing internal moisture loss. These results establish a materials-based framework for the rational selection of interlayer modifiers based on specific structural or environmental requirements. By shifting from passive layering to active interfacial engineering, this work provides a scalable pathway for the industrial adoption of structurally reliable and dimensionally stable 3D-printed infrastructure. 3D басып шығарылған бетон (3DPC) — қалыпсыз цементтік элементтерді автоматтандырылған өндіруге мүмкіндік беретін перспективті цифрлық құрылыс технологиясы. Технологияның артықшылықтарына қарамастан, ол қабатаралық нашар байланыспен, яғни суық жіктермен шектеледі, бұл механикалық анизотропияға және иілу мен кесу жүктемелері кезінде мерзімінен бұрын бұзылуға алып келеді. Байланысты күшейтудің қолданыстағы стратегиялары — ылғалды беттік өңдеу немесе механикалық арматуралау — процесті автоматтандыруға кедергі келтіреді немесе көлемдік тұрақтылықты бұзады. Бұл зерттеу іргелі жаңа қабатаралық инженерлік тәсілді ұсынады: қабаттар арасына кептірілген ұнтақ түріндегі қосымша цементтік материалдарды (ҚЦМ) нысаналы, ылғалсыз жағу. Жаңа желілік электростатикалық жабу жүйесі 3D принтермен біріктіріліп, жіңішке ҚЦМ бөлшектері: Кремнеземдық Шаң (КШ), Метакаолин (МК), F класс Күл Шаңы (ҚШ) және Ұсақталған Түйіршіктелген Домна Шлагы (ҰТДШ), жаңадан басып шығарылған әрбір қабатқа тікелей бүркілді. Бұл тәсілде экструдталған жіпшенің сығу нәтижесінде пайда болатын майлау қабаты реакциялық тасымалдаушы ретінде қайта бағаланады; интерфейстің жергілікті пуццолан және гидравликалық химиялық пісіру процесі беттік өтпелі ылғалмен іске қосылады. Зерттеу қолмен тексеруден 100 және 200 г/м² дозалардың толық автоматтандырылған желілік енгізуіне дейінгі кезеңдік дамуды қамтыды. Қабат аралығына перпендикуляр механикалық бағалаулар барлық өңдеу серияларында айтарлықтай жетілдірулерді анықтады, бірақ өнімділік траекториялары әртүрлі болды. 200 г/м² дозасында автоматтандырылған ҚШ шөгіндісі бақылауға алынбаған үлгілермен салыстырғанда 56 күнде қысым беріктігінің 67,1%-ға және иілу қабілетінің 39,4%-ға артуына қол жеткізді. Бұзбайтын ультрадыбыстық импульс жылдамдығын (ҰИЖ) мониторингілеу бұл нәтижелерді растады: 200 г/м² дозасында автоматтандырылған өңдеуден өткен барлық үлгілерде құрылымдық сапа бағалауы «Нашар» (<3000 м/с) деңгейінен «Жақсы» (>3500 м/с) деңгейіне ауысты. СЭМ/ЭДС арқылы микроқұрылымдық талдау химиялық пісіру механизмін растады: байланыс сызығында Ca/Si атомдық қатынасының айтарлықтай төмендеуі байқалатын стехиометриялық өзгерістер анықталды. Бақылау тобында 3,33-тен ҚШ сериясында 1,84-ке ауысу сынғыш, байланыстырылмайтын портландиттің құрылымдық кальций-силикат-гидрат (C-S-H) гельдеріне сәтті айналғанын білдіреді. Зерттеу сонымен қатар беріктік пен шөгу арасындағы маңызды тәуелділікті анықтады. ҚШ және КШ сияқни жоғары реакциялы модификаторлар ең айтарлықтай механикалық жетістіктерді қамтамасыз еткен болса да, олар нақталған кеуек құрылымындағы капиллярлық кернеуді күшейтіп, кептіру кезінде шөгуді арттырды. Керісінше, МК мен ҰТДШ теңгерімді модификаторлар ретінде бой көрсетті; МК интерфейсті тиімді тығыздап, ішкі ылғал жоғалтуды баяулата отырып, бақылаумен салыстырғанда шөгуді 14%-ға азайтты. Бұл нәтижелер нақты құрылымдық немесе экологиялық талаптарға сүйене отырып, қабатаралық модификаторларды ұтымды таңдауға арналған материалдар негізіндегі шеңберді белгілейді. Пассивті қабаттаудан белсенді аралық инженерияға ауысу арқылы бұл жұмыс өнеркәсіптік масштабта конструктивті сенімді және өлшемдік тұрақты 3D басып шығарылған инфрақұрылымды енгізудің кеңейтілетін жолын ашады.Item type:Item, Access status: Open Access , High-dimensional Data Analytics for Genome-wide Association Studies(Nazarbayev University School of Engineering and Digital Sciences, 2026-06) Ramazanova, Zamart; Tosi, Daniele; Matkarimov, Bakhyt; Zollanvari, Amin; Nabavi, SheidaGenome-wide association studies (GWAS) have become fundamental to genetics by enabling systematic investigation of associations between genetic variants and complex human diseases. Despite identifying thousands of disease-associated loci, GWAS face challenges arising from the high dimensionality of genomic data, where predictors greatly outnumber observations. This thesis investigates schizophrenia, a complex psychiatric disorder influenced by genetic, environmental, epigenetic, and developmental factors. Schizophrenia affects approximately 0.32% of the global population and lacks objective laboratory tests, making diagnosis difficult due to substantial clinical and biological variability. Traditional approaches, including polygenic risk scores, provide limited individual-level prediction. The thesis evaluates whether high-dimensional machine learning (ML) can improve schizophrenia risk prediction using genome-wide single-nucleotide polymorphism (SNP) data. The study is divided into three parts. First, predictive models were developed using the Genetic Association Information Network (GAIN) dataset from the dbGaP repository, including European-American and African-American populations. Machine learning methods were applied to construct ethnicity- and gender-specific models for schizophrenia prediction. The models demonstrated strong predictive performance, highlighting the potential of SNP-based approaches for future early risk assessment. Second, the robustness and generalizability of the findings were assessed using an independent Molecular Genetics of Schizophrenia (MGS_nonGAIN) cohort. External validation applied Random Forest models trained on GAIN without retraining, while full replication rebuilt models using identical preprocessing, association testing, false discovery rate thresholds, and hyperparameter tuning procedures. Random Forest retained the strongest classification performance, although predictive capability was reduced in the independent cohort. Third, two sparsity-based regularized regression methods, LASSO and Group LASSO, were applied to schizophrenia GWAS datasets. Their performance was compared using cross-validation in terms of predictive accuracy, shrinkage behavior, and biological interpretability. Overall, the findings demonstrate the potential of high-dimensional machine learning and penalized regression methods for improving genetic risk prediction and linking statistical associations with biologically meaningful patterns in complex psychiatric disorders. Шизофрения - күшті генетикалық компоненті және жоғары полигендік архитектурасы бар күрделі психиатриялық бұзылыс, ол әлем халқының шамамен 0,32%-ына әсер етеді. Шизофрениямен байланысты бір нуклеотидті полиморфизмдерді (SNP) зерттеу патогендік генетикалық нұсқаларды анықтау және осы күрделі бұзылыстың генетикалық архитектурасын түсіну үшін өте маңызды. Бұл зерттеу жеке адамның SNP профилін пайдаланып шизофренияны болжаудың орындылығын зерттейді. Геномдық қауымдастық зерттеулері (GWAS) шизофрениямен байланысты көптеген локустарды анықтағанымен, бұл нәтижелерді жеке деңгейдегі дәл қауіп болжауға айналдыру көптеген генетикалық нұсқалардың әсер ету өлшемдерінің аздығына және геномдық деректердің жоғары өлшемділігіне байланысты қиын болып қала береді. Бұл диссертация геномдық SNP деректерін пайдаланып шизофренияны болжау үшін математикалық-статистикалық және машиналық оқыту тәсілдерін қолдануды зерттейді. Зерттеуде генетикалық қауымдастық ақпараттық желісі (GAIN) шизофрения деректер жиынтығы және шизофренияның тәуелсіз молекулалық генетикасы (MGS_nonGAIN) деректер жиынтығы пайдаланылады. Популяцияның гетерогенділігін ескеру үшін деректер этникалық және жыныстық ерекшеліктеріне байланысты субпопуляцияларға бөлінді. Сапаны бақылау процедураларын, ассоциациялық талдауды, ерекшеліктерді таңдауды және болжамдық модельдеуді қамтитын кешенді аналитикалық құбыр әзірленді. Жоғары өлшемді SNP профильдерінен шизофренияны болжау модельдерін құру үшін бірнеше машиналық оқыту тәсілдері, соның ішінде Naïve Bayes, Tree-Augmented Naïve Bayes, Logistic Regression, Random Forest, LASSO, және Group LASSO зерттелді. Сонымен қатар, таңдалған нұсқалардың биологиялық өзектілігі SNP-ден генге картаға түсіру, полигендік қауіп ұпайын талдау және SNP-дің әртүрлі функционалдық санаттарын бағалау арқылы зерттелді. Зерттеу нәтижелері машиналық оқыту әдістерінің тек генетикалық ақпаратты пайдаланып шизофренияны болжауда маңызды нәтижелерге қол жеткізе алатынын және популяцияға тән модельдер ауру қаупін ажыратуды жақсартатынын көрсетеді. Зерттеу сонымен қатар биологиялық түсіндіруді сақтай отырып, ақпараттық генетикалық нұсқаларды анықтау үшін сирек регрессия әдістерінің пайдалылығын атап көрсетеді және жоғары өлшемді статистикалық оқыту мен көп айнымалы генетикалық талдау арасындағы алшақтықты жоюға ықпал етеді.Item type:Item, Access status: Embargo , Investigation of Low-Pressure Membrane-Based Separation and Advanced Oxidation Treatment of Contaminants of Emerging Concern(Nazarbayev University School of Engineering and Digital Sciences, 2026) Kamal, Arailym; Arkhangelsky, Elizabeth; Kim, Jong; Gitis, Vitaly; Poulopoulos, Stavros G.; Kyzas, George Z.The growing occurrence of contaminants of emerging concern (CECs) in water bodies, coupled with the insufficient removal efficiency of conventional wastewater treatment plants (WWTPs), has become a major global environmental issue. There is an urgent need for effective monitoring strategies, regulatory frameworks, and advanced treatment technologies to address these contaminants. This study investigates low-pressure membrane-based separation and advanced oxidation treatment of CECs, focusing on aspirin, carbamazepine, sulfamethoxazole, and methylene blue. These contaminants were selected due to their persistence, occurrence in surface waters, and potential risks to living organisms, particularly in Kazakhstan. Three-dimensional (3D) printed ceramic membranes were developed for the treatment of target pollutants using low-cost and environmentally friendly materials, including kaolin, powdered rice husk, and water. The combination of rice husk powder and kaolin represents a sustainable approach to ceramic membrane fabrication. Rice husk, an abundant agricultural waste, provides silica and can be converted into valuable ceramic material, reducing waste disposal and supporting circular economy principles. Kaolin is an inexpensive and widely available clay mineral with excellent thermal stability and mechanical strength, making it suitable for membrane fabrication. The developed membranes were sintered at temperatures ranging from 900 °C to 1700 °C in 100 °C increments and subjected to comprehensive physicochemical characterization. Contact angle and zeta potential measurements were performed to evaluate membrane hydrophobicity/hydrophilicity and surface charge. Scanning electron microscopy (SEM) was used to investigate surface and internal morphology, while mercury intrusion porosimetry determined porosity and pore size distribution. X-ray fluorescence (XRF) analysis was conducted to determine elemental composition, and mechanical strength was evaluated using a universal tension machine. Based on the characterization results, membranes sintered at 1500 °C and 1200 °C were identified as optimal and selected for further investigation of CEC removal. The findings demonstrate the potential of 3D-printed ceramic membranes based on locally available, low-cost materials as sustainable technologies for advanced water treatment. Жоғары алаңдаушылық тудыратын ластаушы заттардың (CECs) су айдындарында кеңінен таралуы және дәстүрлі ағынды суларды тазарту құрылыстарының оларды жою тиімділігінің жеткіліксіздігі қазіргі таңдағы жаһандық экологиялық мәселелердің бірі болып табылады. CECs әсерін азайту үшін тиімді мониторинг стратегияларын, нормативтік базаны және озық тазарту технологияларын әзірлеу қажет. Бұл зерттеуде CECs-ті төмен қысымды мембраналық бөлу және озық тотығу процестері арқылы тазартуға кешенді зерттеу жүргізілді. Нысаналы ластаушы заттар ретінде аспирин, карбамазепин, сульфаметоксазол және метилен көгі таңдалды. Олар тұрақты сипатымен, сондай-ақ фармацевтикалық заттардың Қазақстанның жерүсті суларында кездесуі және тірі организмдерге қауіп төндіруі мүмкін болғандықтан таңдалды. Нысаналы ластаушы заттарды тазарту үшін 3D-басып шығару әдісімен керамикалық мембраналар дайындалды. Мембраналарды өндіруде каолин, ұнтақталған күріш қауызы және су сияқты арзан әрі экологиялық таза материалдар қолданылды. Күріш қауызы кремний диоксидінің көзі болып табылатын ауыл шаруашылығы қалдығы ретінде қалдықтарды азайтуға және айналмалы экономика қағидаттарын қолдауға мүмкіндік береді. Каолин кең таралған, арзан, жоғары термиялық тұрақтылық пен механикалық беріктікке ие табиғи сазды минерал ретінде мембрана өндіруге қолайлы материал болып табылады. Дайындалған мембраналар 900 °C-тан 1700 °C-қа дейінгі температурада әрбір 100 °C қадаммен күйдірілді. Олардың физика-химиялық қасиеттері жанасу бұрышы, дзета-потенциал, сканерлеуші электрондық микроскопия (СЭМ), сынаппен интрузиялық порозиметрия және рентгенофлуоресценттік талдау арқылы зерттелді. Механикалық беріктік H25KS әмбебап созу машинасымен өлшенді. Нәтижелер негізінде 1500 °C және 1200 °C температурада күйдірілген мембраналар оңтайлы деп танылып, CECs жою бойынша әрі қарайғы зерттеулерге таңдалды. Зерттеу нәтижелері 3D-басып шығарылған керамикалық мембраналардың су тазартуға арналған тұрақты және тиімді технология ретінде әлеуетін көрсетеді. Бұл тәсіл қолжетімді шикізатты пайдалануға негізделгендіктен, дәстүрлі керамикалық прекурсорларға балама ұсынады. Күріш қауызының қолданылуы қалдықтарды қайта пайдалануға және мембраналардың экологиялық ізін азайтуға ықпал етеді. Зерттеу барысында мембраналардың құрылымы, беткі қасиеттері, кеуектілігі, элементтік құрамы және механикалық беріктігі күйдіру температурасына байланысты бағаланды. Алынған сипаттамалар мембраналардың CECs жою тиімділігіне әсер ететін қасиеттерді анықтауға мүмкіндік берді. Осылайша, әзірленген материалдар су сапасын жақсарту және ластаушы заттардың қоршаған ортаға түсуін азайту үшін тиімді технологиялық шешім ретінде қарастырылады.Item type:Item, Access status: Embargo , Political Blame-Shifting in Kazakhstan: Patterns and Effects in a Personalist Autocracy(Nazarbayev University School of Sciences and Humanities, 2026-07-16) Aibassova, Aigerim; Semenov, Andrey; Dubuisson, Eva-Marie; Kato, GentoThis dissertation examines political blame-shifting in Kazakhstan, a personalist autocracy that relies on internal rather than external scapegoating. In informational autocracies, leaders protect their reputation of competence by deflecting blame for policy failures. Whereas rulers elsewhere often blame foreign enemies, Kazakhstan's multi-vector foreign policy makes external blame-shifting costly, so the president instead shifts blame downward onto regional governors (akims). This study asks two questions: what are the patterns of blame-shifting between the president and akims, and under what conditions does it actually change how citizens attribute blame? To map patterns, I hand-code roughly 600 Tengrinews articles covering national and local crises into four blame-management strategies and test differences using Fisher's exact test, complemented by qualitative analysis of three cases. To assess effects, I run a survey experiment testing whether collective action (protest) moderates the success of blame-shifting. I find a marked asymmetry: presidents routinely shift blame onto akims while akims never do so upward. Blame-shifting reshapes citizens' attributions conditionally: in low-protest regions it raises blame on local officials without lowering blame on the president, and this effect reverses where protest is high. The findings illuminate how personalist regimes sustain legitimacy by scapegoating subordinates already perceived as incompetent. Бұл диссертация Қазақстандағы саяси кінәні аударуды зерттейді. Қазақстан — сыртқы емес, ішкі “күнәкарды” іздеуге сүйенетін персоналистік автократия. Ақпараттық автократияларда билеушілер саясаттағы сәтсіздіктер үшін кінәдан жалтару арқылы құзыреттілік беделін сақтайды. Басқа елдердің көшбасшылары көбіне сыртқы жауды кінәласа, Қазақстанның көпвекторлы сыртқы саясаты сыртқа кінә аударуды тиімсіз етеді. Сондықтан президент кінәні төмен қарай облыс әкімдеріне аударады. Бұл зерттеу екі сұрақ қояды: президент пен әкімдер арасында кінәні аудару қалай жүреді және ол азаматтардың кінә телуін қандай жағдайда өзгертеді. Үлгілерді анықтау үшін мен Tengrinews-тің ұлттық және жергілікті дағдарыстарға қатысты шамамен 600 мақаласын төрт стратегияға қолмен кодтап, Фишер әдісімен салыстырдым және үш кейсті сапалық әдіспен талдадым. Әсерін бағалау үшін ұжымдық әрекеттің (протестер) кінәні аударудың эффективтілігіне ықпалын тексеретін сауалнамалық эксперимент жүргіздім. Нәтижелер айқын асимметрияны көрсетеді: президент кінәні әкімдерге жиі аударады, ал әкімдер оны ешқашан жоғары қарай аудармайды. Кінәні аудару азаматтардың бағасын шартты түрде өзгертеді: наразылығы төмен өңірлерде ол жергілікті шенеуніктерге кінәні арттырады, бірақ президентке қатысты кінәні азайтпайды; наразылығы жоғары жерде бұл әсер керісінше болады. Қорытындылар персоналистік режимдердің құзыретсіз саналатын шенеуніктерді “күнәкар” ету арқылы легитимділігін сақтайтынын көрсетеді.Item type:Item, Access status: Open Access , Қазақстан Сабақты Бағалау Парағының Анықтамасы (KTOP)(Nazarbayev University Graduate School of Education, 2026-07-31) Helmer, Janet