Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Triclustering merupakan salah satu metode data mining yang juga merupakan pengembangan dari metode biclustering dan clustering. Metode tersebut mengelompokkan set data berupa matriks tiga dimensi (gen, kondisi, dan waktu) menjadi kelompok-kelompok submatriks yang memiliki kesamaan satu sama lain. Salah satu algoritma dari analisis triclustering adalah Extended Dimension Iterative Signature Algorithm (EDISA). Algoritma ini mempertimbangkan jarak Pearson antara tiap gen dan kondisi terhadap vektor rata-rata sebagai ukuran kemiripan. Proses pertama dari EDISA adalah langkah preprocessing yaitu menghapus gen yang memiliki nilai ekspresi gen yang berbeda sangat signifikan dengan nilai ekspresi gen lainnya. Lalu langkah selanjutnya yaitu memilih sebanyak s sampel gen dengan cara memilih satu gen secara random untuk menjadi seed gen, lalu mencari sebanyak s-1 gen yang memiliki jarak Pearson terdekat dengan seed gen tersebut. Tahap berikutnya membuat vektor bobot gen dan kondisi, lalu memasangkannya dengan sampel gen yang telah terpilih, kemudian menghitung vektor rata-ratanya. Proses selanjutnya yaitu proses iterasi di mana setiap gen dan kondisi yang memiliki jarak Pearson terhadap vektor rata-rata di atas ambang batas tertentu (TG dan TG, keduanya merupakan ukuran seberapa baik keselarasan suatu gen dan kondisi terhadap rata-rata kandidat tricluster) harus dihapus karena dianggap tidak memiliki kemiripan yang cukup dengan anggota tricluster lain pada setiap iterasinya. Proses selanjutnya adalah postprocessing yang bertujuan untuk menggabungkan tricluster yang memiliki kemiripan untuk dijadikan tricluster yang lebih besar dan dijadikan sebagai kumpulan tricluster final. Algoritma ini diterapkan pada data ekspresi gen penyakit paru-paru. Penerapan algoritma tersebut menggunakan beberapa skenario dengan nilai Tg dan TG yang berbeda. Hasil dari penerapan pada data ekspresi gen penyakit paru-paru diperoleh bahwa semakin besar nilai TG, maka jumlah gen yang dapat masuk ke dalam tricluster makin banyak, dan semakin besar nilai TG, maka jumlah kondisi yang dapat masuk ke dalam tricluster juga makin banyak. Selain itu, dilakukan evaluasi dari tricluster menggunakan nilai Tricluster Diffusion Score (TD Score) untuk mencari skenario terbaik. Didapat bahwa skenario terbaik merupakan skenario dengan nilai Tg=0,3 dan nilai TG=0,2. Melalui algoritma ini dapat dideteksi gen-gen yang dapat membedakan karakteristik pasien yang berpenyakit paru-paru dan pasien yang sehat."

"Metode triclustering merupakan pengembangan dari metode clustering dan biclustering. Berbeda dengan  metode clustering dan biclustering yang bekerja pada data dua dimensi, triclustering bekerja pada data tiga dimensi yang disusun dalam bentuk matriks. Matriks ini terdiri dari dimensi observasi, atribut, dan konteks. Triclustering mampu mengelompokkan ketiga dimensi tersebut secara simultan dan membentuk kelompok berupa subruang yang disebut tricluster. Metode ini umumnya diimplementasikan dalam bidang bioinformatika, terkhususnya dalam analisis data ekspresi gen tiga dimensi untuk menemukan profil ekspresi gen. Data atau matriks ini terdiri dari dimensi gen, kondisi eksperimen, dan waktu eksperimen (time point). Salah satu algoritma triclustering, yaitu Order Preserving Triclustering (OPTricluster), adalah algoritma yang menggunakan pendekatan pattern based dan digunakan untuk menganalisis data ekspresi gen tiga dimensi yang merupakan short time series 3-8 time point). OPTricluster membentuk tricluster dengan mengidentifikasi gen-gen yang memiliki perubahan ekspresi yang sama di sepanjang time points pada sejumlah kondisi eksperimen. Dalam penelitian ini, OPTricluster diimplementasikan pada data ekspresi gen sejumlah pasien yellow fever pasca vaksinasi dengan beberapa skenario yang menggunakan threshold yang berbeda-beda. Skenario dengan threshold yang optimum ditunjukkan oleh rata-rata skor Tricluster Diffusion terendah. Tricluster-tricluster yang dihasilkan berhasil menunjukkan hubungan biologis di antara pasien-pasien tersebut, di mana vaksin cenderung memberikan reaksi yang lebih signifikan pada pasien pria dibandingkan pasien wanita. Selain itu, ditemukan anomali pada pasien-pasien tersebut.

---

Triclustering method is the development of clustering method and biclustering method. Unlike clustering and biclustering that works on two-dimensional data, triclustering works on three-dimensional data that arranged in the form of a matrix consisting of observations, attributes, and contexts dimensions. Triclustering is able to group these dimensions simultaneously and form a subspace called a tricluster. This method is generally implemented in analysis of three-dimensional gene expression data to find profiles of gene expression. This data or matrix consists of genes, experimental conditions and time points dimensions.

One of the triclustering algorithms, Order Preserving Triclustering (OPTricluster), is an algorithm that uses a pattern-based approach and used to analyze short time series data (3-8 time points). The OPTricluster forms the tricluster by identifying genes that have the same expression change across time points under a number of experimental conditions. The change in expression is expressed in a rank pattern which is divided based on three types of patterns, namely constant, conserved and divergent patterns.

In this study, OPTricluster was implemented in gene expression data of yellow fever patients after vaccination using several scenarios with different thresholds. The scenario with the optimum threshold is indicated by the lowest average Tricluster Diffusion score. The resulting triclusters were successful in showing biological relationships among these patients, where the vaccine tending to have a more significant reaction in male patients than in female patients. In addition, anomalies were found in these patients."

"Analisis triclustering merupakan salah satu metode data mining yang bertujuan mengelompokkan data berbentuk tiga dimensi. Triclustering kerap digunakan pada bidang bioinformatika untuk menganalisis kesamaan ekspresi gen suatu eksperimen pada titik waktu tertentu. Analisis triclustering yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search dengan I-Trimax. Metode ini merupakan penggabungan algoritma nodes deletion pada I-Trimax dengan algoritma optimasi Fuzzy Cuckoo Search. Cuckoo Search merupakan metode optimasi yang sudah baik dalam menghasilkan himpunan tricluster yang menggunakan konsep parasitisme spesies cuckoo. Fuzzy Cuckoo Search menggunakan fungsi objektif fuzzy c-means untuk mengatasi ketidakjelasan (indiscernibility) yang biasa terjadi dalam data ekspresi gen sehingga masalah kesulitan membedakan objek karena kurangnya pengetahuan dari informasi yang tersedia dapat diatasi. Algoritma nodes deletion pada I-Trimax digunakan pada fase pembentukan populasi awal dari metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search dengan I-Trimax. Hal ini dilakukan demi mendapatkan populasi awal yang sudah baik yaitu memiliki MSR yang minimum karena konsep dari algoritma nodes deletion yaitu dapat menghasilkan himpunan tricluster dengan Mean Square Residue (MSR) kecil yaitu di bawah threshold. Berdasarkan itu proses komputasi algoritma Fuzzy Cuckoo Searchyang dilakukan pada fase optimasi dapat berjalan dengan efektif sehingga menghasilkan himpunan tricluster yang berkualitas baik secara efisien. Analisis triclustering menggunakan metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search dengan I-Trimax digunakan pada data ekspresi gen tiga dimensi sel kanker paru-paru fase stabil (A549) yang berkaitan dengan pemberian obat kemoterapi Motexafin Gadolinium (MGd), di mana ekspresi gen diamati pada 6 kondisi dan 3 titik waktu. Pada penelitian ini, himpunan tricluster yang memiliki kualitas terbaik berdasarkan Triclustering Quality Index (TQI) adalah himpunan tricluster yang dihasilkan dengan nilai  dan. Berdasarkan himpunan tricluster tersebut, didapatkan informasi penting mengenai kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian MGd tapi tidak bertahan setiap titik waktu. Hal ini dapat dijadikan acuan penelitian terkait terapi kanker menggunakan obat kemoterapi MGd yang perlu dilakukan pengembangan agar dapat tetap efektif pada seluruh titik waktu. Terdapat juga kumpulan gen yang memiliki respon cepat dan bertahan hingga jangka panjang dengan pemberian MGd dan mannitol. Gen-gen tersebut merupakan gen yang menunjukkan respon baik pemberian obat kemoterapi MGd tetapi efektivitasnya tidak terlalu maksimal karena responnya beririsan dengan subjek yang hanya diberikan mannitol. Hal ini dapat dijadikan bahan untuk penelitian lebih lanjut dalam pengembangan obat MGd supaya dapat lebih efektif.

---

Triclustering analysis is a data mining method that aims to group data in three dimensions. Triclustering is often used in the field of bioinformatics to analyze the similarity of gene expression under experimental conditions at a certain point in time. The triclustering analysis carried out in this study used the combined Fuzzy Cuckoo Search method with -Trimax. This method is a combination of node deletion algorithm on -Trimax with Fuzzy Cuckoo Search optimization algorithm. Cuckoo Search is a good optimization method in generating tricluster sets that use the concept of parasitism of cuckoo species. Fuzzy Cuckoo Search uses the fuzzy c-means objective function to overcome the indiscernibility that usually occurs in gene expression data so that the problem of difficulty distinguishing objects due to lack of knowledge from available information can be overcome. The nodes deletion algorithm on I-Trimax is used in the initial population formation phase from the combined Fuzzy Cuckoo Search method with I-Trimax. This is done in order to get a good initial population, which has a minimum MSR because the concept of the nodes deletion algorithm is that it can produce a tricluster set with a small Mean Square Residue (MSR), which is below the threshold. Based on that, the computational process of the Fuzzy Cuckoo Search algorithm which is carried out in the optimization phase can run effectively so as to produce a good quality tricluster set efficiently. Triclustering analysis using the combined Fuzzy Cuckoo Search method with I-Trimax was used on three-dimensional gene expression data of stable phase lung cancer cells (A549) associated with the administration of the chemotherapy drug Motexafin Gadolinium (MGd), where gene expression was observed in 6 conditions and 3 time points. In this study, the tricluster set that has the best quality based on the Triclustering Quality Index (TQI) is the resulting tricluster set with values. Based on these tricluster sets, important information was obtained regarding gene pools that responded well to MGd administration but did not persist at any point in time. This can be used as a reference for research related to cancer therapy using MGd chemotherapy drugs that need to be developed in order to remain effective at all time points. There is also a gene pool that responds quickly and persists in the long term with MGd and mannitol administration. These genes are genes that show a good response to MGd chemotherapy drugs but their effectiveness is not maximal because their responses coincide with subjects who are only given mannitol. This can be used as material for further research in the development of MGd drugs so that they can be more effective."

"Analisis triclustering adalah metode data mining yang memiliki tujuan untuk mengelompokkan data tiga dimensi. Metode ini kerap kali digunakan untuk bidang bioinformatika. Pada penelitian ini digunakan metode analisis triclustering delta trimax. Delta Trimax pada intinya adalah metode analisis triclustering yang bertujuan untuk menemukan tricluster yang memiliki nilai MSR yang lebih kecil dari nilai threshold (o) yang telah ditentukan. Penggunaan silhouette coefficient pada penelitian ini adalah untuk membantu menentukan nilai threshold (o) tersebut. Hasil triclustering delta trimax nantinya dievaluasi dengan menggunakan Triclustering Quality Index (TQI). Genetic algorithm (GA) adalah sebuah algoritma pencarian yang efisien yang didasari oleh evolusi biologis dan genetika alam. Algoritma GA digunakan untuk menemukan solusi terbaik. Terdapat tiga operator genetika yang digunakan di dalam GA, yaitu seleksi, crossover, dan mutasi. Pada penelitian ini, digunakan data ekspresi gen tiga dimensi dari sel kanker paru-paru fase stabil (A549) yang diberi perlakuan obat kemoterapi Motexafin Gadolinium (MGd) dan mannitol sebagai grup kontrol, dimana ekspresi gen diamati dalam 6 kondisi dan 3 titik waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apa kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian obat kemoterapi MGd dan kondisi apa yang mempengaruhinya. Pada penelitian ini, himpunan tricluster yang memiliki kualitas terbaik berdasarkan Triclustering Quality Index (TQI) adalah himpunan tricluster yang dihasilkan dengan nilai o = 0,004. Berdasarkan himpunan tricluster tersebut, didapatkan informasi penting mengenai kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian MGd tapi efek obat MGd tidak bertahan di setiap titik waktu. Terdapat juga gen yang menunjukkan respon baik pemberian obat kemoterapi MGd, tetapi efektivitasnya tidak terlalu maksimal karena responnya beririsan dengan subjek yang hanya diberikan mannitol. Setelah itu, dilihat bagaimana hubungan gen yang berasal dari keseluruhan dataset dengan penyakit melalui gene ontology sebagai informasi tambahan untuk perkembangan obat MGd. Nilai fold enrichment tertinggi pada GO biological process adalah Cytoplasmic Translation, pada GO Cellular Component adalah cytosolic ribosome, dan pada GO Molecular Function adalah structural constituent of ribosome.

---

Triclustering analysis is a data mining method aimed at grouping three-dimensional data. This method is often used in the field of bioinformatics. In this study, the delta trimax triclustering analysis method is used. Delta Trimax essentially aims to find triclusters with Mean Squared Residue (MSR) values smaller than a predetermined threshold (o). The silhouette coefficient is used in this study to help determine the threshold (o). The results of the delta trimax triclustering are then evaluated using the Triclustering Quality Index (TQI). The genetic algorithm (GA) is an efficient search algorithm based on biological evolution and natural genetics. GA is used to find the best solution. There are three genetic operators used in GA: selection, crossover, and mutation. In this study, three-dimensional gene expression data from stable phase lung cancer cells (A549) treated with the chemotherapy drug Motexafin Gadolinium (MGd) and mannitol as a control group were used, where gene expression was observed under 6 conditions and 3 time points. The aim of this study is to identify which sets of genes respond well to MGd chemotherapy and which conditions influence these responses. The set of triclusters with the highest quality based on the Triclustering Quality Index (TQI) was obtained with o=0.004. From this set of triclusters, important information was obtained about the sets of genes that respond well to MGd, but the effect of MGd does not persist at every time point. There are also genes that show a good response to MGd chemotherapy, but its effectiveness is not maximized because the response overlaps with subjects that were only given mannitol. Subsequently, the relationship between genes from the entire dataset and the disease is observed through gene ontology as additional information for the development of MGd drugs. The highest fold enrichment value in the GO biological process is Cytoplasmic Translation, in the GO Cellular Component is cytosolic ribosome, and in the GO Molecular Function is structural constituent of ribosome."

"

Salah satu teknik analisis yang dapat digunakan pada data mining dalam mengelompokkan data adalah Triclustering. Triclustering merupakan metode pengelompokan secara bersamaan pada data tiga dimensi yang terdiri dari observasi, atribut, dan konteks. Triclustering kerap digunakan pada bidang bioinformatika untuk mengelompokkan data ekspresi gen di titik waktu tertentu pada suatu kondisi eksperimen. Triclustering yang diajukan pada penelitian ini menggunakan metode Hybrid  – TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization. Particle Swarm Optimization (PSO) adalah teknik pengelompokan yang terinspirasi oleh perilaku biologis populasi ikan atau kawanan burung yang bergerak untuk menuju sumber makanan. Setiap individu di dalam populasi disebut sebagai partikel yang didefinisikan sebagai kandidat solusi (tricluster). Istilah “Binary” mengartikan bahwa partikel yang bergerak di ruang pencarian berbentuk vektor biner (bit) yang bernilai 0 atau 1. Tahap inisiasi populasi dilakukan dengan menggunakan algoritma nodes deletion pada  – TRIMAX untuk menghasilkan populasi awal yang homogen.  Metode  – TRIMAX dapat menghasilkan tricluster dengan nilai Mean Residual Square (MSR) lebih kecil dari threshold 𝛿 sehingga dapat meningkatkan efektifitas komputasi dari metode Hybrid  – TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization. Algoritma gabungan kemudian diimplementasikan pada data ekspresi gen tiga dimensi sel kanker pankreas PANC-1 yang diberikan obat kemoterapi ATO, JQ1, dan kombinasi keduanya pada 3 titik waktu. Diperoleh tricluster optimum dengan skenario  0,0003;  0,8;   0,2; dan tipe neighbourhood = “Gbest”. Tricluster tersebut memiliki nilai TQI sebesar 1,427E-09 dan volume tricluster sebesar 169.410. Berdasarkan tricluster optimum, diperoleh informasi mengenai kumpulan gen yang tidak merespon baik terhadap pengobatan JQ1 dan JQ1+ATO pada jangka waktu menengah dan panjang. Hasil analisis ontologi gen menunjukkan tiga aspek ontologi yang signifikan dengan p-value < 0,05, yaitu proses biologi, fungsi molekuler, dan komponen seluler. Diperoleh gen yang resisten terhadap pengobatan terlibat dalam proses biologi metabolisme sel dan pengembangan sel yang mempertahankan kehidupan sel. Pada aspek fungsi molekuler, gen berperan dalam proses pengikatan, seperti pengikatan ion, senyawa organik siklik, dan senyawa heterosiklik, serta aktivitas katalitik. Selain itu, juga ditemukan bahwa sebagian besar gen berlokasi pada sitoplasma, organel, dan nukleus dalam komponen seluler. Aspek-aspek dari ontologi gen dapat berkontribusi pada resistensi kumpulan gen dalam sel kanker PANC-1 terhadap pengobatan.

---

One of the analysis techniques that can be used in data mining to group data is Triclustering. Triclustering is a method of simultaneously grouping three-dimensional data consisting of observations, attributes, and context. Triclustering analysis is often used in the field of bioinformatics to group gene expression data at certain time points under experimental conditions. The triclustering analysis proposed in this study used the Hybrid  – TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization method. Particle Swarm Optimization (PSO) is a clustering technique inspired by the biological behavior of fish populations or flocks of birds that move towards food sources. Each individual in the population is referred as particles which are defined as candidate solutions (tricluster). The term "Binary" means that the particles move in the search space in the form of binary vectors (bits) with a value of 0 or 1, the number "1" represents that an individual is present in the particle. The population initialization stage is carried out using the nodes deletion algorithm in δ-TRIMAX to produce a homogeneous initial population.  The δ-TRIMAX method can generate a tricluster with a Mean Residual Square (MSR) value smaller than the threshold 𝛿 so that it can increase the computational effectiveness of the Hybrid δ-TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization method. The combined algorithm then implemented on three-dimensional gene expression data of PANC-1 pancreatic cancer cells given ATO, JQ1, and a combination of both chemotherapy drugs at three time points. The optimum tricluster was obtained with scenario  0,0003;  0,8;   0,2; and neighborhood type = "Gbest". The tricluster has a TQI value of 1.427E-09 and a tricluster volume of 169,410. Based on the optimum tricluster, information was obtained about the gene pools that did not respond well to JQ1 and JQ1+ATO treatment in the medium and long term. The results of gene ontology analysis showed three significant ontological aspects with p-value <0.05, namely biological processes, molecular functions, and cellular components. It was found that treatment-resistant genes are involved in the biological process of cell metabolism and cell development that maintains cell life. In the aspect of molecular function, genes play a role in binding processes, such as ion binding, cyclic organic compounds, and heterocyclic compounds, as well as catalytic activity. In addition, it was also found that most genes are located in the cytoplasm, organelles, and nucleus in cellular components. These aspects of the gene ontology may contribute to the resistance of the gene pool in PANC-1 cancer cells to treatment.

"

"Teknologi microarray adalah teknologi di bidang bioinformatika yang digunakan untuk mengukur ekspresi gen dalam berbagai kondisi eksperimental dan menghasilkan data ekspresi gen. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis data ekspresi gen adalah triclustering, Triclustering adalah metode pengelompokan data tiga dimensi berdasarkan karakteristik yang serupa. Berbagai algoritma seperti TriGen, δ-Trimax dan EMOA-δ-Trimax dikembangkan untuk melakukan triclustering. Namun, seluruh algoritma tersebut menghadapi masalah yang sama, yaitu waktu komputasi yang lama. Penelitian ini menggunakan Coarse-grain Parallel Genetic Algorithm (CgPGA) untuk mengatasi tantangan waktu komputasi pada triclustering. Algoritma ini membagi data menjadi beberapa subpopulasi dan menjalankan proses evolusi genetik secara paralel menggunakan enam core. Penelitian ini mengusulkan penggunaan CgPGA untuk mempercepat proses triclustering pada data ekspresi gen darah microarray tiga dimensi yang dipengaruhi empat jenis minuman dan diukur pada lima titik waktu. Kualitas tricluster dievaluasi menggunakan fitness function yang diadaptasi dari Mean Square Residue (MSR), weights, dan distinction. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa CgPGA secara signifikan mengurangi waktu komputasi dengan bekerja 18,24 kali lebih cepat dibandingkan dengan Genetic Algorithm secara serial yang diukur dengan speedup. CgPGA berhasil diterapkan untuk melakukan triclustering pada data ekspresi gen tiga dimensi microarray berdasarkan kemiripan pola ekspresi gen. 10 tricluster yang dihasilkan memiliki kombinasi gen, kondisi, dan waktu yang beragam, serta memiliki fitness score tinggi yang berkisar antara 2514,542745 hingga 2568,106026. Tricluster 5 memiliki fitness score tertinggi yaitu sebesar 2568,106026. Selanjutnya, hasil triclustering dianalisis menggunakan Gene Ontology (GO) dan KEGG Pathway untuk mengidentifikasi informasi gen dan interaksi antar gen di dalam tricluster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GO berhasil mengidentifikasi gen-gen di dalam tricluster dalam aspek proses biologis, fungsi molekuler, dan komponen seluler. Analisis KEGG Pathway menunjukkan bahwa gen-gen di dalam tricluster berpartisipasi dalam berbagai jalur biokimia, salah satunya adalah jalur diabetic cardiomyopathy. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam analisis data genomik dengan mengimplementasikan teknik triclustering menggunakan CgPGA yang efektif dan efisien, serta memperluas pengetahuan tricluster melalui identifikasi informasi genetik yang relevan dan meningkatkan pemahaman tentang interaksi biologis yang terjadi pada suatu kelompok gen berpola ekspresi serupa menggunakan GO dan KEGG Pathway.

---

Microarray technology is a bioinformatics tool utilized to measure gene expression across various experimental conditions, generating comprehensive gene expression data. Triclustering, a method for clustering three-dimensional data based on similar characteristics, is one approach to analyzing this data. Despite the development of several algorithms for triclustering, such as TriGen, δ-Trimax, and EMOA-δ-Trimax, they all encounter the challenge of lengthy computation times. This study addresses this issue by employing the Coarse-grain Parallel Genetic Algorithm (CgPGA). The algorithm mitigates computational time by dividing the data into several subpopulations and executing the genetic evolution process in parallel across six cores. The study demonstrates the application of CgPGA to expedite the triclustering process on three dimensional microarray blood gene expression data, influenced by four types of beverages and measured at five different time points. The triclusters' quality is assessed using a fitness function adapted from Mean Square Residue (MSR), weights, and distinction. Results indicate that CgPGA significantly reduces computation time, operating 18,24 times faster than the serial Genetic Algorithm as measured by speedup. CgPGA effectively performs triclustering on three-dimensional microarray gene expression data. The 10 resulting triclusters exhibit diverse combinations of genes, conditions, and time points, and have high fitness scores ranging from 2514.542745 to 2568.106026. Tricluster 5 has the highest fitness score of 2568.106026. Further analysis of the triclustering results using Gene Ontology (GO) and KEGG Pathway reveals gene information and interactions within the triclusters. GO analysis successfully identifies genes within the triclusters in terms of biological processes, molecular functions, and cellular components, while KEGG Pathway analysis shows that the genes participate in various biochemical pathways, including the diabetic cardiomyopathy pathway. Overall, this study significantly contributes to genomic data analysis by implementing an efficient and effective triclustering technique using CgPGA, expanding the understanding of triclusters by identifying relevant genetic information, and enhancing the comprehension of biological interactions within gene groups exhibiting similar expression patterns using GO and KEGG Pathway."

"

Analisis triclustering merupakan pengembangan dari analisis clustering dan analisis biclustering. Tujuan dari analisis triclustering yaitu mengelompokkan data tiga dimensi secara simultan atau bersamaan. Data tiga dimensi tersebut dapat berupa observasi, atribut, dan konteks. Salah satu pendekatan yang digunakan dalam analisis triclustering, yaitu pendekatan berdasarkan pattern contohnya, adalah metode Timesvector. Metode Timesvector bertujuan untuk mengelompokkan matriks data yang menunjukkan pola yang sama atau berbeda pada data tiga dimensi. Metode Timesvector memiliki langkah kerja yang dimulai dengan mereduksi matriks data tiga dimensi menjadi matriks data dua dimensi untuk mengurangi kompleksitas dalam pengelompokkan. Pada metode ini akan digunakan algoritma Spherical K-means dalam pengelompokkannya. Tahap selanjutnya, yaitu mengidentifikasi pola dari cluster yang dihasilkan pada Spherical K-means. Pola yang dimaksud terdiri dari tiga jenis, yaitu DEP (Differentially Expressed Pattern), ODEP (One Differentially Expressed Pattern), dan SEP (Similarly Expressed Pattern). Penerapan dari metode Timesvector dilakukan pada data ekspresi gen yaitu data tumor otak yang dilakukan dalam 6 skenario. Masing-masing skenario menggunakan banyak cluster yang sama tetapi nilai threshold yang berbeda-beda. Hasil dari ke enam skenario akan divalidasi menggunakan nilai coverage dan nilai tricluster diffusion (TD). Hasil penerapan metode timesvector menunjukkan bahwa dengan menggunakan threshold sebesar 1,5 memberikan hasil yang paling optimal karena memiliki nilai coverage yang tinggi sebesar 57% dan nilai TD yang rendah sebesar 2,95594E-06. Nilai coverage yang tinggi menunjukkan kemampuan metode dalam mengekstrak data dan nilai TD yang rendah menunjukkan bahwa tricluster yang dihasilkan memiliki volume yang besar dan koherensi yang tinggi. Berdasarkan pola yang dihasilkan menggunakan skenario yang optimal diperoleh sebanyak 49 ODEP cluster dengan pasien ke-empat selalu memiliki pola ekspresi yang berbeda dibandingkan dengan pasien lainya.  Hal ini dapat digunakan oleh ahli medis untuk melakukan tindakan selanjutnya terhadap pasien tumor otak.

 

---

Triclustering analysis is the development of clustering analysis and biclustering analysis. The purpose of triclustering analysis is to group three-dimensional data simultaneously or simultaneously. The three-dimensional data can be in the form of observations, attributes, and context. One of the approaches used in triclustering analysis, namely an approach based on a pattern, for example, is the Timesvector method. Timesvector method aims to group data matrices that show the same or different patterns in three-dimensional data. The Timesvector method has a work step that starts with reducing the three-dimensional data matrix to a two-dimensional data matrix to reduce complexity in a grouping. In this method, the Spherical K-means algorithm will be used in grouping it. The next step is to identify the pattern of the clusters generated in the Spherical K-means. The pattern referred to consists of three types, namely DEP (Differentially Expressed Pattern), ODEP (One Differentially Expressed Pattern), and SEP (Similar Expressed Pattern). The application of the Timesvector method was carried out on gene expression data, namely brain tumor data carried out in 6 scenarios. Each scenario uses the same many clusters but different threshold values. The results of the six scenarios will be validated using the coverage value and the tricluster diffusion (TD) value. The results of applying the timesvector method show that using a threshold of 1.5 gives the most optimal results because it has a high coverage value of 57% and a low TD value of 2.95594E-06. A high coverage value indicates the method's ability to extract data and a low TD value indicates that the resulting tricluster has a large volume and high coherence. Based on the pattern generated using the optimal scenario, there were 49 ODEP clusters with the fourth patient always having a different expression pattern compared to other patients. This can be used by medical experts to perform further action on brain tumor patients.

 

"

"Tantangan komputasi dibutuhkan pada analisis data microarray dikarenakan karakteristik data tersebut yang memiliki ukuran yang sangat besar dan memiliki ekspresi gen yang bervariasi di setiap kondisi, seperti contohnya data microarray Human Immunodeficiency Virus-1. Penelitian sebelumnya telah menggunakan ukuran Multi Slope Measure pada algoritma Triclustering Genetic Based tetapi algoritma tersebut belum tersedia secara luas dan belum dapat digunakan semua orang. Penelitian ini bertujuan untuk membangun program Multi Slope Measure pada algoritma Triclustering Genetic Based menggunakan perangkat lunak R berbasis open source pada data microarray ekspresi gen Human Immunodeficiency Virus-1. Pada simulasi program yang dibangun digunakan pada data microarray ekspresi gen untuk melihat kesuksesan program yang telah dibangun. Teknik triclustering diperlukan untuk mengelompokkan data 3 Dimensi berdasarkan data yang memiliki kesamaan pola. Algoritma Triclustering Genetic Based merupakan algoritma yang berdasarkan teori evolusi yang dapat mengelompokkan data dengan ukuran kualitas yang  maksimum. Penelitian ini menargetkan mencari 10 tricluster dan berhasil didapatkan semua 10 tricluster nya. Dari 10 tricluster tersebut didapatkan 6 gen yang berkaitan dengan Human Immunodeficiency Virus-1 yaitu HLA-C, JUN, CCR5, ELF1, CX3CR1, dan GATA-3.

---

Computational challenges are needed in microarray data analysis because the characteristics of the data are very large and have gene expressions that vary in each condition, such as the microarray data for Human Immunodeficiency Virus-1 disease. Previous research used the Multi Slope Measure on the Genetic Based Triclustering algorithm, but the algorithm is not yet globally available and cannot be used by everyone. This study aims to build a Multi Slope Measure program on the Triclustering Genetic Based algorithm using open source-based R software on the microarray data of Human Immunodeficiency Virus-1 disease gene expression. In the simulation of the program that has been built, the program is tested on gene expression microarray data to see its success. The triclustering technique is needed to group 3-dimensional data based on data that has the same pattern. Genetic Based Triclustering Algorithm is an algorithm based on the theory of evolution that can classify data with maximum quality measure. This study aimed to find 10 triclusters and has successfully obtained all 10 triclusters. From the 10 triclusters, 6 genes were found related to Human Immunodeficiency Virus-1, namely HLA-C, JUN, CCR5, ELF1, CX3CR1, and GATA-3."

"

Analisis triclustering merupakan teknik analisis pada data 3D (observasi – atribut – konteks). Analisis triclustering dapat mengelompokkan observasi pada beberapa atribut dan konteks secara bersamaan. Analisis triclustering telah sering diterapkan untuk menganalisis data ekspresi gen microarray. Penelitian ini menggunakan metode δ-Trimax untuk melakukan analisis triclustering pada data ekspresi gen microarray. Metode δ-Trimax bertujuan untuk menemukan tricluster yang memiliki mean square residual kecil dari δ dan volume maksimal. Tricluster diperoleh dengan cara melakukan penghapusan node dari data 3D dengan menggunakan algoritma multiple node deletion dan single node deletion. Kandidat tricluster yang telah didapatkan, dilakukan pengecekan  kembali dengan menambahkan beberapa node yang telah dihapus sebelumnya menggunakan algoritma node addition. Pada penelitian ini dilakukan perbaikan program pada metode δ-Trimax dan juga menambahkan penghitungan evaluasi tricluster yang dihasilkan.  Implementasi metode δ-Trimax dilakukan pada data ekspresi gen dari proses diferensiasi human induced pluripoten stem cell (HiPSC) dari pasien penyakit jantung. Ekspresi gen diukur pada 12 titik waktu dan 3 replikasi. Dari beberapa simulasi yang dilakukan, metode δ-Trimax memberikan hasil terbaik ketika δ=0,0068 dan λ=1,2. Berdasarkan tricluster yang dihasilkan dari simulasi terbaik tersebut, dipilih 5 tricluster yang diduga sebagai ciri-ciri penyakit jantung. Lima tricluster ini dapat menjadi pertimbangan bagi ahli medis untuk melakukan tindakan lebih lanjut terhadap pasien.

---

Triclustering analysis is an analysis technique on 3D data (observation - attribute - context). Triclustering analysis can group observations on several attributes and contexts simultaneously. Triclustering analysis has been frequently applied to analyze microarray gene expression data. This study used the δ-Trimax method to perform triclustering analysis on microarray gene expression data. The δ-Trimax method aims to find a tricluster that has a mean square residual smaller than δ and a maximum volume. Tricluster is obtained by deleting nodes from 3D data using multiple node deletion and single node deletion algorithms. The tricluster candidates that have been obtained are checked again by adding some previously deleted nodes using the node addition algorithm. In this research, the program improvement of the δ-Trimax method was carried out and also the calculation of the resulting tricluster evaluation. The implementation of the δ-Trimax method was carried out on gene expression data from the differentiation process of human induced pluripotent stem cells (HiPSC) from patients with heart disease. Gene expression was measured at 12 time points and 3 replications. From several simulations performed, the δ-Trimax method gives the best results when δ = 0.0068 and λ = 1.2. Based on the tricluster generated from the best simulation, 5 tricluster were selected which were suspected as a characteristic of heart disease. These five tricluster can be a consideration for medical experts to take further action on patients.

"