Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Translokasi bakteri merupakan kejadian yang diinisiasi oleh adanya reaksi inflamasi pada permukaan usus dan dapat menyebabkan terjadinya sepsis. Bifidobacterium anima/is subspesies lactis merupakan salah satu bakteri probiotik yang dapat memberikan efek anti-inflamasi, sehingga dapat menghambat terjadinya translokasi bakteri. Gen dnaK merupakan sekuens penanda yang dapat digunakan untuk deteksi B. anima/is subsp. lactis. Optimasi dilakukan untuk mendapatkan pasangan primer optimal dalam kuantifikasi B. anima/is subsp. lactis dengan metode kuantitatif Real-time PCR. Isolat DNA diisolasi dari sampel feses bayi menggunakan metode fenol-kloroform. Pasangan primer dirancang berdasarkan sekuen gen dnaK B.ani malis subsp.lacti s [ABOTO1000010.1] menggunakan program pri mer3. Optimasi primer dilakukan menggunakan 5 konsentrasi berbeda, yaitu 50/50, 100/100, 300/300, 500/500, dan 1.000/1.000 nM. Konsentrasi optimal pasangan primer F_HN019_dnaK dan R_HN019_dnaK untuk kurva standar adalah 1.000/ 1.000 nM dengan nilai efisiensi 95.397% dan R2 0,998. Konsentrasi pasangan primer 50/50--1.000/1.000 nM dapat digunakan untuk kuantifikasi DNA target dengan kisaran nilai Ct sebesar 16,13--31,89. Konsentrasi primer dan DNA sampel tidak berpengaruh dan berkorelasi terhadap nilai Ct. Konsentrasi sampel DNA target terkecil yang dapat terkuantifikasi dengan baik oleh pasangan primer F_HN019_dnaK dan R_HN019_dnaK 300/ 300 nM sampai dilusi 10-4 Pasangan primer F_HN019_dnaK dan R_HN019_dnaK dapat dikembangkan untuk kuantifikasi B. anima/is subsp. lactis dalam sampel feses bayi pada kejadian sepsis.

---

Bacterial translocation is an event that is initiated by the presence of an inflammatory reaction at the surface of the intestine and can lead to sepsis. Bifzdobacterium anima/is subspecies lactis is a probiotic bacterium that can provide anti-inflammatory effect, so as to prevent the occurrence of bacterial translocation. dnaK is a marker gene sequences that can be used for detection of B. anima/is subsp. lactis. Optimization is performed to obtain optimal primer pair in quantifying B. anima/is subsp. lactis by the method of real-time quantitative PCR. Isolate DNA were isolated from infant feces samples using phenol­ chloroform method. Primer pairs designed based on gene sequences B.anima/is subsp.lactis dnaK f ABOTO1000010.11 using primer3 program. The primary optimization is done using 5 different concentrations, namely 50/50, 100/100, 300/300, 500/500, and 1.000/1.000 nM. F HN019 dnaK optimal primer pair concentrations and R HN019 dnaK for standard curve were 1,000 I 1,000 nM with 95,397% efficiency values and R2 0.998. 50/50--1.000/1.000 nM concentration of primer pairs can be used for quantification of the target DNA with a range of Ct values of 16.13 to 31, 89. Primer concentration and DNA samples have no effect and relation with the Ct value. The smallest concentration of the target DNA sample that can be quantified well by F_HN019_dnaK and R HN019 dnaK primer pair 300/300 nM is up to dilution 10-4 R HN019 dnaK F_HN019_dnaK primer pairs can be developed for the quantification of B. anima/is subsp. lactis in fecal samples of infants on the incidence of sepsis."

"Gen CSF3 merupakan gen penyandi human granulocyte-colony stimulating factor hG-CSF. Gen CSF3 yang digunakan dalam penelitian ini merupakan gen sintetik dari penelitian terdahulu disebut CSF3syn yang dikonstruksi secara in vitro. Gen tersebut mengandung kodon preferensi Escherichia coli dan telah berhasil digunakan untuk mengekspresikan protein hG-CSF rekombinan pada E. coli menggunakan plasmid ekspresi berbasis promotor T7. Gen CSF3syn disubkloning ke dalam plasmid ekspresi yang mengandung promotor rhaBAD pada penelitian ini. Promotor ini dapat terinduksi oleh rhamnose dalam media sebagai sumber karbon. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan konstruk plasmid rekombinan pJ804-mCSF3 sebagai sumber vektor alternatif untuk produksi protein hG-CSF rekombinan pada sistem ekspresi E. coli menggunakan plasmid berbasis promotor rhaBAD. Konstruksi plasmid dilakukan melalui subkloning gen CSF3syn ke dalam plasmid pJ804. Terdapat dua varian gen CSF3syn yang digunakan, yaitu mCSF3-ori dan mCSF3-new2. Kedua gen tersebut diisolasi masing-masing dari plasmid pJ414-mCSF3-ori dan pJ414-mCSF3-new2 setelah didigesti dengan enzim restriksi NdeI dan XhoI. Gen target dan plasmid selanjutnya diligasi dan plasmid rekombinan yang diperoleh diklon ke dalam E. coli DH5?. Sebanyak 12 dari 30 koloni transforman pJ804-mCSF3-ori dan 7 dari 44 koloni transforman pJ804-mCSF-new2, positif menunjukkan pita gen CSF3syn sebesar 558 pb setelah diverifikasi menggunakan teknik PCR koloni dan PCR plasmid. Analisis digesti plasmid menggunakan enzim NdeI dan XhoI mengonfirmasi situs ligasi dan ukuran dari plasmid rekombinan yang diperoleh 4.723 pb. Plasmid rekombinan pJ804-mCSF-ori dan pJ804-mCSF3-new2 telah berhasil dikonstruksi.

---

CSF3 is a gene that encodes the human granulocyte colony stimulating factor hG CSF. The CSF3 gene used in this study was a synthetic gene from a previous study called CSFsyn that was constructed in vitro. The gene contains the Escherichia coli codon preference and has been successfully used to express the recombinant hG CSF protein in E. coli using T7 promoter based expression plasmid. The CSF3syn gene was subcloned into an expression plasmid containing rhaBAD promoter in this study. This promoter can be induced by rhamnose in the media as a carbon source. The purpose of this study was to obtain a recombinant plasmid construct of pJ804 mCSF3 as an alternative vector source for the production of recombinant hG CSF protein in an E. coli expression system using rhaBAD promoter based plasmid. The plasmid construction was performed by subcloning the CSF3syn gene into the pJ804 plasmid. There are two variants of CSF3syn genes used, mCSF3 ori and mCSF3 new2. The two genes were isolated from pJ414 mCSF3 ori and pJ414 mCSF3 new2 plasmids respectively after digestion using NdeI and XhoI restriction enzymes. The target genes and plasmid were subsequently ligated and recombinant plasmid obtained were cloned into E. coli DH5 . Twelve out of the 30 transformant colonies of pJ804 mCSF3 ori and 7 out of 44 transformant colonies pJ804 mCSF new2, positively demonstrated the presence of CSF3syn gene band of 558 bp. Those colonies have been verified using colony PCR and plasmid PCR techniques. Plasmid digestion analysis using NdeI and XhoI enzymes confirmed ligation site and size of the recombinant plasmids obtained 4.723 bp. Recombinant plasmids pJ804 mCSF ori and pJ804 mCSF3 new2 have been successfully constructed."

"Human Immunodeficiency Virus (HIV) merupakan salah satu virus paling mematikan yang merusak sistem imun manusia melalui interaksi antar protein (PPI). Oleh karena itu, diperlukan suatu metode prediksi yang dapat melihat secara luas interaksi antar protein. Integrasi dari berbagai jenis data yang berbeda merupakan salah satu pendekatan untuk melihat interaksi protein secara luas. Dalam penelitian ini dibangun metode untuk prediksi PPI dengan mengintegrasikan gene expression dan ontology menggunakan Bayesian Network. Langkah pertama pada proses integrasi ini yaitu mencari nilai likelihood ratio berdasarkan evidence berupa nilai probabilistik PPI pada masing-masing dataset. Dimana likelihood ratio diperoleh dari kombinasi evidence menggunakan Bayesian Network. Kemudian hasil prediksi yang diperoleh diverifikasi menggunakan database NIAID sebagai Gold-Standard. Dari hasil keseluruhan eksperimen, model yang dibangun ini dievaluasi menggunakan Positive Predictive Value (PPV) dan memperoleh presisi mencapai 85.07%.

---

.Human Immunodeficiency Virus (HIV) is one of the most deadly virus that could damage the human immune system through protein interaction (PPI). Therefore, the extremely prediction method that determine interactions between proteins extensively is required. The integration of different data is one of the approaches to look at the proteins interactions. In this research, a prediction model of PPI by integrating gene expression and gene ontology using Bayesian Networks will be developed. The first step in the integration process is to find the value of likelihood ratio based on evidence from each dataset. Furthermore the likelihood ratio is obtained from a combination of evidence using Bayesian Networks. Finally, the prediction results will be verified using a database of NIAID as Gold-Standard. Overall, we use PPV as an evaluation method which achieve precision around 85.07%."