Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book provides a comprehensive overview of microarrays in diagnostics and biomarker development, covering DNA, peptide, protein and tissue arrays. The focus is on entities that are in actual clinical use, or quite close, and on recent developments, such as peptide and aptamer arrays. A further topic is the miniaturisation towards “nanoarrays”, which is expected to have great potential in clinical applications. Relevant issues of bioinformatics and statistical analysis of array data are discussed in detail, as well as the barriers to the commercialisation of array-based tests and the vexing IP issues involved. "

"Providing an interface between dry-bench bioinformaticians and wet-lab biologists, DNA Methylation Microarrays: Experimental Design and Statistical Analysis presents the statistical methods and tools to analyze high-throughput epigenomic data, in particular, DNA methylation microarray data"

"This book introduces drug researchers to the novel computational approaches of pathway analysis and explains the existing applications that can save time and money in the drug discovery process. It covers traditional computational methods and software for pathway analysis microarray, proteomics, and metabolomics. It explains pathway reconstruction of diseases and toxic states, pathway analysis in various phases, dynamic modeling of drug responses, and more."

"Teknologi microarray merupakan analisis terhadap tingkat ekspresi puluhan ribu gen secara paralel untuk melihat perbedaan ekspresi gen. Penelitian microarray menghasilkan suatu nilai yang dirangkum dalam sebuah data yang disebut sebagai data ekspresi gen. Data ekspresi gen umumnya memiliki ukuran yang besar dan penggunaannya luas. Akan tetapi, data ekspresi gen sering mengalami masalah missing values. Data ekspresi gen umumnya mengandung persentase missing values sebesar 10% atau bahkan hingga 90% gen memiliki satu hingga lebih missing values. Salah satu solusi untuk mengatasi adanya missing values adalah dengan menggunakan teknik imputasi.  Pada penelitian ini, diajukan metode imputasi missing values Chronological Biclustering dengan basis PCor-MSRE yang berdasarkan pada konsep biclustering. Penentuan anggota bicluster dengan kesamaan sifat co-expressed dan ukuran magnitude dilakukan berdasarkan pada skor Mean Squared Residue (MSR), jarak Euclidean, dan ukuran jarak korelasi Pearson antara masing-masing gen dengan gen yang mengandung missing values. Dilakukan perhitungan skor MSR, jarak Euclidean, dan ukuran jarak korelasi Pearson pada setiap gen, kemudian dipilih k gen yang memberikan skor terkecil untuk masing-masing kriteria. Selanjutnya, dibentuk bicluster yang digunakan untuk mengimputasi nilai observasi yang missing. Metode ini merupakan pengembangan dari metode SBi-MSREimpute yang cocok digunakan pada data ekspresi gen non-time series atau time series. Metode diimplementasikan pada data ekspresi gen lengkapnon-time series GSE142693 mengenai sel tumor 12 pasien Glioblastoma. Pada data GSE142693, dilakukan konstruksi missing values MCAR dengan missing rate sebesar 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, dan 60%. Performa metode diukur dengan skor NRMSE dan korelasi Pearson, kemudian dibandingkan dengan metode SBi-MSREimpute. Berdasarkan pada skor korelasi Pearson, metode Chronological Biclustering dengan basis PCor-MSRE merupakan metode yang cukup baik dibanding SBi-MSREimpute dalam mengimputasi missing values pada data GSE142693 jika missing rate-nya cukup besar (40%, 50% dan 60%) dengan penggunaan nilai yaitu  dan. Untuk nilai k yang lebih kecil dari 25, metode Chronological Biclustering dengan basis PCor-MSRE cukup baik digunakan (dibanding SBi-MSREimpute) jika jumlah observasi yang missing sebanyak 50% dan 60%. Performa metode Chronological Biclustering dengan basis PCor-MSRE semakin baik seiring dengan membesarnya nilai k yang digunakan. Artinya, performa metode Chronological Biclustering dengan basis PCor-MSRE dapat dipengaruhi oleh penentuan nilai k di awal.

---

Microarray technology is an analysis of the expression levels of tens of thousands of genes in parallel to see differences in gene expression. Microarray research produces a value that is summarized in a data called gene expression data. Gene expression data are generally large in size and widely used. However, gene expression data often suffer from missing values problems. Gene expression data generally contain a percentage of missing values of 10% or even up to 90% of genes having one or more missing values. One solution to overcome the missing values is to use the imputation technique. In this research, the method of imputing missing values Chronological Biclustering is proposed on the PCor - MSRE basis which is based on the biclustering concept. Determination of bicluster members with similar co-expressed traits and magnitude measures was carried out based on the Mean Squared Residue (MSR) score, the Euclidean distance, and the measure of the Pearson correlation distance between each gene and the gene containing missing values. The MSR score, Euclidean distance, and Pearson correlation distance measures were calculated for each gene, then k genes were selected that gave the smallest score for each criterion. Next, a bicluster is formed which is used to impute the missing observation values. This method is a development of the SBi-MSRE impute method which is suitable for use in non-time series or time series gene expression data. The method was implemented on the complete non-time series gene expression data GSE142693 regarding tumor cells of 12 Glioblastoma patients. In the GSE142693 data, MCAR missing values were constructed with a missing rate of 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, and 60%. The performance of the method was measured by the NRMSE score and Pearson correlation, then compared with the SBi-MSREimpute method. Based on the Pearson correlation score, the Chronological Biclustering method with PCor - MSRE basis is a method that is quite good compared to SBi-MSRE impute in imputing missing values in GSE142693 data if the missing rate is large enough (40%, 50% and 60%) with the use of namely k=25,k=45,k=65,k=105,k=335, and k=375. For k values less than 25, the Chronological Biclustering method on the basis of PCor - MSRE is quite good to use (compared to SBi-MSRE impute) if the number of missing observations are 50% and 60%. The performance of the Chronological Biclustering method on the PCor - MSRE basis is getting better as the value of k used increases. This means that the performance of the Chronological Biclustering method on the PCor-MSRE basis can be affected by determining the initial k value."

"

Triclustering merupakan metode unsupervised learning yang bekerja pada data tiga dimensi dengan dimensi-dimensi berupa observasi, atribut, dan konteks. Tujuan dari triclustering adalah untuk membentuk himpunan submatriks yang disebut sebagai tricluster berdasarkan ketiga dimensi pada data yang diberikan. Data tiga dimensi banyak ditemukan dalam bidang biomedis, di mana hal tersebut turut mendorong penggunaan dan pengembangan triclustering untuk keperluan analisis data ekspresi gen di mana salah satu alternatif dimensi-dimensinya adalah gen, sampel, dan waktu (gene, sample, time) dan biasa juga disebut sebagai data GST. Salah satu metode triclustering yang dikembangkan untuk menganalisis data tiga dimensi short time-series adalah Order Preserving Tricluster (OPTricluster). OPTricluster mempertahankan sifat natural dimensi waktu yang berurutan dan mengelompokkan data ke dalam tricluster berdasarkan pola. Penelitian ini mengimplementasikan metode OPTricluster pada data GST biopsi otot rangka pria sehat yang berpuasa selama 24 jam. Tricluster-tricluster yang terbentuk dievaluasi menggunakan nilai Multi Slope Measure (MSL) untuk mengetahui kualitas grafis tricluster. MSL dikembangkan untuk mengevaluasi tricluster berisi data GST dan nilai MSL yang rendah menandakan kualitas tricluster yang baik. Berdasarkan analisis data GST, ditemukan bahwa penggunaan δ=1,7 menghasilkan tricluster pola constant dan divergent terbaik dan penggunaan δ=1,5 menghasilkan tricluster pola conserved terbaik. Namun, tricluster yang terbentuk mengindikasikan bahwa puasa selama 24 jam tidak menyebabkan banyak perubahan nilai ekspresi gen pada otot rangka manusia.

---

Triclustering is a method of unsupervised learning that runs on three-dimensional data where the dimensions are observation, attribute, and context. The objective of triclustering is to create a set of triclusters based on the three dimensions within the provided data. The abundance of three-dimensional data in the biomedical field is a big factor on the utilization and improvement of triclustering, particularly in the analysis of gene expression data which in it are the dimensions gene, sample, and time or abbreviated as GST data. One of the triclustering method developed to analyze three-dimensional short time-series data is Order Preserving Tricluster (OPTricluster). OPTricluster preserves the natural sequiential properties of the time dimension and organizes data into triclusters based on patterns. This study applies the OPTricluster method on the GST data from muscle biopsies from fasting healthy men. The formed triclusters are evaluated graphically using the Multi Slope Measure (MSL). A small MSL score indicates a good tricluster. Based on the analysis of GST data, δ=1,7 produces the best constant and divergent triclusters and δ=1,5 produces the best conserved triclusters. However, the triclusters formed suggest that fasting for 24 hours doesn’t have a lot of effect on gene expressions in human muscle.

"

"Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan similarity based biclustering SBB dalam memperoleh bicluster sekumpulan gen dengan ekspresi yang similar di bawah kondisi tertentu yang signifikan pada data microarray. Secara teoritis similarity based biclustering terdiri atas tiga tahap utama, yaitu: membangun matriks similaritas baris gen dan matriks similaritas kolom kondisi , mempartisi masing-masing matriks similaritas dengan hard clustering khususnya dalam penelitian ini menggunakan partisi k-means, dan ekstrak bicluster. Sebelum mengimplementasikan metode SBB, strategi seleksi gen diterapkan dan selanjutnya dilakukan normalisasi. Perolehan evaluasi indeks silhouette pada dataset diabetic nephropathy, diabetic retinopathy dan lymphoma berturut-turut pada cluster kondisi yaitu 0,8304; 0,7853 dan 0,7382, sedangkan indeks silhouette untuk cluster gen yaitu 0,5382; 0,5408 dan 0,5464. Dan dari hasil analisis cluster kondisi, akurasi dari dataset diabetic nephropathy dan diabetic retinopathy yaitu 100 , sedangkan dataset lymphoma yaitu 98 . Selanjutnya dapat diketahui regulasi proses seluler yang terjadi pada bicluster dari ketiga dataset. Hasil analisis menunjukkan bahwa gen-gen yang diperoleh dari bicluster sesuai dengan fungsi gen dan proses biologis didukung oleh GO enrichment sehingga menjadi potensi yang besar bagi praktisi medis dalam tindak lanjut suatu penyakit yang diderita oleh pasien.

---

This study aims to implement similarity based biclustering SBB in obtaining a bicluster a set of genes that exhibit similar levels of gene expression under certain conditions that is significant in microarray data. Theoretically, similarity based biclustering consists of three main phase constructing the row gene similarity matrix and the column condition similarity matrix, partitioning each matrix similarity with hard clustering especially in this research using k means partition, and extracting bicluster. Before implementing the SBB method, the gene selection strategy is applied and subsequently normalized. The acquisition of silhouette index evaluation in diabetic nephropathy, diabetic retinopathy, and lymphoma on cluster condition respectively is 0.8304, 0.7853 and 0.7382, while the silhouette index for the gene cluster is 0.5382, 0.5408 and 0.5464. In addition, according to the cluster condition analysis, accuracy of dataset diabetic nephropathy and diabetic retinopathy is 100 , whereas dataset lymphoma is 98 . Furthermore, it can be known cellular regulation that occurs on the bicluster of the three datasets. The results of the analysis show that the genes obtained from bicluster are relevant to the function of genes and biological processes supported by GO enrichment , therefore it becomes a great potential for medical practitioners in the follow up of a disease suffered by the patient."

"Penelitian ini bertujuan untuk mencari korelasi yang kuat antar gen dan kondisi dari data ekspresi gen penyakit Diabetes Melitus (DM) pada sampel obesitas dan sampel kurus dengan menggunakan metode three phase biclustering. Tahap pertama pada metode ini adalah dengan menggunakan matriks dekomposisi Singular Value Decomposition (SVD) yang mentransformasikan data menjadi dua matriks berbasis gen dan kondisi. Selanjutnya pada tahap kedua menggunakan metode partisi Partition Around Medoids (PAM) pada dua matriks gen dan kondisi menggunakan jarak Euclidean sehingga jika digabung akan membentuk bicluster yang pada tahap tiga akan dievaluasi dengan menggunakan modifikasi lift algorithm berbasiskan korelasi Pearson yang cocok untuk mendeteksi bicluster model additive-multiplicative. Hasil dari implementasi algoritma yang digunakan pada dataset microarray dinamakan δ-corbicluster yang memiliki korelasi yang tinggi antar gen dan sampel. Implementasi dari tahap pertama dan kedua (SVDPAM) pada dataset DM dengan 1331 gen terseleksi menghasilkan 8 bicluster. Sedangkan hasil tahap ketiga yaitu modifikasi algoritma lift pada kedelapan bicluster ini menghasilkan 3 δ-corbicluster dengan masing-masing nilai korelasi yang tinggi yaitu 0,097, 0,095, 0,085, sehingga metode yang diusulkan dan hasil analisisnya pada gen dan sampel penyakit DM memiliki potensi besar ke depannya dalam penelitan pada bidang medis.

---

The purpose of this research is to find strong correlation among genes and conditions of Diabetes Melitus genes expression data which samples are obese and lean people using three phase biclustering. First step is to use matrix decomposition Singular Value Decomposition (SVD) to decompose matrix gene expression data into two global based gene and condition matrices. Second step is to use partition method Partition Around Medoid (PAM) to cluster gene and condition based matrices using Euclidean distance, forming several biclusters which further evaluated using modified lift algorithm based on Pearson correlation which is very appropriate method to detect additive-multiplicative bicluster type. The resulting bicluster of the proposed algorithm having strong correlation among genes and samples to microarray dataset are called δ-corbicluster. Implementation of the first and second step (SVD-PAM) to dataset DM with 1331 selected genes produces 8 biclusters. For the third step using modified lift algorithm to these 8 biclusters produces 3 δ-corbiclusters having strong correlation values: 0,097, 0,0095, 0,085, so that the proposed method and the result of analysis to genes and samples of DM have high potential in future medical researches."

"Pada penelitian ini mengimplementasikan algoritma Similarity Based Biclustering dengan menggunakan PAM clustering pada tiga dataset ekspresi gen microarray. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ekspresi regulasi dari masing-masing bicluster yang diperoleh dan mengetahui kinerja algoritma Similarity Based Biclustering-PAM clustering berdasarkan hasil analisis kelompok kondisi. Similarity based biclustering-PAM clustering secara teoritis terdiri dari empat tahap utama yaitu: mentransformasi data, membangun matriks similaritas, proses clustering khususnya dalam tesis ini menggunakan metode partisi PAM dan mengekstrak bicluster. Algoritma similarity based biclustering-PAM clustering dapat mengetahui ekspresi regulasi dari tiap bicluster pada tiga dataset yaitu: Diabetes Melitus tipe II, Diabetes Retinopati, dan Limfoma. Akurasi yang diperoleh dari algoritma Similarity Based Biclustering untuk masing-masing dataset yaitu Diabetes Melitus tipe II sebesar 0.55, Diabetes Retinopati sebesar 0.80 dan Limfoma sebesar 0.83.

---

In this research implements Similarity Based Biclustering algorithm by using PAM Clustering method in three dataset of microarray gene expression. Aim of this research is to know the regulated expression of each obtained bicluster and to know the performance of Similarity Based Biclustering PAM Clustering algorithm based on the result of group condition analysis. Similarity Based Biclustering is theoretically composed of four main stages transforming data, constructing matrix similarity, clustering process, especially in this thesis using PAM partition algorithm and extracting bicluster. Similarity Based Biclustering PAM is able to know the regulatory expression of each bicluster in three datasets Diabetes Mellitus type 2, Diabetes Retinopathy, and Lymphoma. Accuracy obtained from Similarity Based Biclustering algorithm for each dataset is 0.55 in data of type 2 diabetes mellitus, 0.80 in diabetic retinopathy data and 0.83 in lymphoma data."