Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sekitar 70% dari permukaan bumi ditutupi oleh lautan yang menyimpan sumber daya hayati yang berpotensi menjadi obat. Oleh karena itu, pengembangan obat dari bahan laut menjadi fokus penelitian di saat ini. Akan tetapi, pengembangan obat dari bahan alam laut harus menghadapi tantangan mulai dari biaya tinggi, kompleksitas molekul, keterbatasan sumber daya, dan permasalahan lingkungan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian in silico digunakan sebagai pendekatan komputasi untuk mengidentifikasi potensi senyawa obat dari bahan alam laut. Dalam penelitian in silico, diperlukan basis data senyawa kimia dengan struktur tiga dimensi yang valid untuk meningkatkan akurasi penelitian in silico. Pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan pengumpulan data bahan alam laut dengan 770 senyawa tetapi data tersebut belum dihimpun menjadi suatu basis data. Data tersebut juga tidak memuat struktur tiga dimensi bahan alam laut tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat, mengoptimasi, dan melakukan validasi struktur tiga dimensi bahan alam laut dengan metode AM1-BCC serta membuat suatu basis data senyawa kimia dari bahan alam laut. Validasi dilakukan terhadap 769 struktur tiga dimensi senyawa dari bahan alam laut menggunakan perangkat lunak PyMOL. Berdasarkan hasil validasi, struktur tiga dimensi senyawa dengan format mol2 memberikan hasil struktur tiga dimensi dengan visualisasi terbaik dan paling sesuai. Pada penelitian ini, telah diperoleh basis data senyawa kimia dari bahan alam laut dengan komponen 770 SMILES, 770 struktur dua dimensi dalam format file png dan sdf, 769 struktur tiga dimensi dalam format mol2, pdb, dan pdbqt.

---

Approximately 70% of the Earth's surface is covered by oceans, which harbor valuable biological resources that have the potential to become medicines. Therefore, the development of drugs from marine sources has become a focus of research at present. However, the development of drugs from marine natural compounds faces challenges such as high costs, molecular complexity, limited resources, and environmental issues. To address these problems, in silico research has been used as a computational approach to identify potential drug compounds from marine natural sources. In in silico research, a database of chemical compounds with valid three-dimensional structures is required to improve the accuracy of the research. In previous studies, data collection of marine natural compounds with 770 compounds has been conducted, but this data has not been compiled into a database. Moreover, the data does not include the three-dimensional structures of the marine natural compounds. Therefore, this study aims to create, optimize, and validate the three-dimensional structures of marine natural compounds using the AM1-BCC method, as well as to establish a database of chemical compounds from marine natural sources. Validation was performed on 769 three-dimensional structures of compounds from marine natural sources using the PyMOL software. Based on the validation results, the three-dimensional structures in mol2 format provided the best and most suitable visualization. In this study, a database of chemical compounds from marine natural sources was obtained, consisting of 770 SMILES components, 770 two-dimensional structures in png and sdf file formats, and 769 three-dimensional structures in mol2, pdb, and pdbqt formats."

"Ekosistem laut menawarkan sumber daya ekologis yang berlimpah dan memberikan peluang besar dalam penemuan metabolit sekunder baru yang memiliki manfaat ilmiah dan kesehatan. Namun, pengembangan obat dari organisme laut sering menghadapi kendala sulitnya mendapatkan bahan komplementer yang cukup, waktu yang lama, biaya yang mahal, dan eksploitasi berlebihan terhadap sumber daya laut. Pendekatan komputasi (in silico) digunakan untuk mengatasi masalah tersebut dan telah menjadi alternatif yang lebih mudah diakses, lebih murah, dan lebih cepat daripada pendekatan konvensional. Pada pendekatan komputasi dibutuhkan pangkalan data dengan struktur tiga dimensi yang sesuai. Struktur tiga dimensi perlu dioptimasi dan divalidasi untuk meningkatkan validitas pangkalan data. Dalam penelitian-penelitian sebelumnya, terdapat sebanyak 770 senyawa kimia bahan alam laut yang belum dihimpun menjadi satu pangkalan data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi struktur tiga dimensi bahan alam laut dengan force field MMFF94, memvalidasi struktur tiga dimensi tersebut dengan visualisasi struktur, serta membangun pangkalan data senyawa kimia dari bahan alam laut.  Pada penelitian ini, diperoleh masing-masing 760 struktur tiga dimensi dengan format file MDL Sdfile (sdf), Tripos Mol2 (mol2), Protein Data Bank (pdb), dan Protein Data Bank, Partial Charge, & Atom Type (pdbqt). Berdasarkan hasil visualisasi, struktur tiga dimensi dengan format MDL Sdfile (sdf) dan Tripos Mol2 (mol2) memberikan hasil struktur tiga dimensi dengan kerusakan paling sedikit dan sesuai dengan struktur tiga dimensi referensi.

---

Marine ecosystems offer abundant ecological resources and provide great opportunities for the discovery of new secondary metabolites that have scientific and health benefits. However, the development of marine natural compounds often faces difficulties, such as obtaining sufficient complementary materials, long time needed, high costs, and over-exploitation of marine resources. The application of the computational method (in silico) resolves those problems and has become a more accessible, cheaper, and faster alternative than the conventional method. The computational method requires a database with a valid three-dimensional structure. The three-dimensional structure needs to be optimized and validated to increase the validity of the database. In previous studies, 770 marine natural chemical compounds were identified and haven’t been collected into one database. Therefore, this study aimed to optimize the three-dimensional structure of marine natural materials with the MMFF94 force field, validate the three-dimensional structure with structural visualization, and establish a database of marine natural compounds. In this study, 760 three-dimensional structures were obtained in the MDL Sdfile (sdf), Tripos Mol2 (mol2), Protein Data Bank (pdb), and Protein Data Bank, Partial Charge, & Atom Type (pdbqt) file format. Based on the visualization results, the three-dimensional structure with the MDL Sdfile (sdf) and Tripos Mol2 (mol2) formats gives the best results of a three-dimensional structure with the least damage and matched with the reference."

"Metode Resistivity 3-D digunakan untuk mencitrakan adanya keberadaan rongga bawah tanah di daerah Kemiri Muka Depok. Dengan adanya pencitraan resistivity secara 3-D diharapkan rongga bawah tanah tersebut dapat termodelkan dengan jelas. Hal ini berhubungan dengan keselamatan jiwa penduduk daerah sekitar rongga bawah tanah. Akusisi data dilakukan dengan memakai alat DC Resistivity multichannel elektroda dengan konfigurasi Dipole-dipole. Daerah pengukuran berukuran 25,6 in X 20,8 in di atas daerah yang di duga terdapat rongga bawah tanah. Hasilnya diketahui bahwa pada daerah tersebut terdapat rongga bawah tanah di sebelah utara dan selatan daerah penelitian.

---

A method of 3-D Resistivity is used for imaging a cavity in Kemiri Muka, Depok. Hopefully with 3-D imaging resistivity, the cavity could be modeled clearly. It is depend on human safety that lived around the cavity. Data acquisition have been done with use multichannel electrode DC Resistivity by Dipole-dipole configuration. A measuring area is 25,6 m X 20,8 m above the area is estimated has the cavity. As a result, the area is known has a cavity in north and south region of research."

"

Tesis ini membahas mengenai penggunaan model tiga dimensi sebagai sarana belajar operasi sumbing bibir satu sisi dengan teknik fisher. Tujuan studi ini adalah mengevaluasi pengalaman membuat desain pra-operasi menggunakan model tiga dimensi dibandingkan dua dimensi. Dilakukan studi eksperimental menggunakan randomized sampling untuk menentukan akurasi anatomis dan kepuasan penggunaan model tersebut. Data menunjukkan bahwa penggunaan model tiga dimensi dapat menjadi sarana belajar tunggal untuk mencapai pemahaman dan persepsi dalam hal desain pra operasi. Penelitian lanjutan dapat mengevaluasi akurasi hasil pembelajaran pada pasien.

---

The focus of this study is on evaluating three dimensional model as a learning tool for unilateal labioplasty using fisher technique. This study aim to evaluate the experience in preoperative marking of unilateral cleft lip repair on three-dimensional model compared to two-dimensional model. An experimental study conducted using randomized sampling to measure the anatomical accuracy and satisfaction of pre operative marking of unilateral cleft lip repair  using fisher modification technique on three dimensional model over two dimensional model. Result shows that three dimensional model could be used as an efficient single learning tools to have the same level of perceptive and understanding of the design points. Further research should evaluate the effectivenes of this learning tool by assessing its accuracy result in real patients.

 

 

"

"

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.

"

"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 Resistivity Tiga Dimensi digunakan untuk memetakan model ruang berbentuk kotak berisi udara berdimensi 1m?1m?1m pada kedalaman 0,5m. Penelitian ini merupakan simulasi dengan menggunakan data sintetik dan data lapangan. Akusisi data dilakukan memakai alat DC Resistivity single-channel dengan konfigurasi elektrode pole-pole menggunakan metode crossdiagonal survey. Grid yang digunakan berukuran 9?9 dengan jarak terkecil antar elektrode 0,5m. Hasilnya menunjukkan bahwa metode ini lebih akurat dalam menentukan posisi dan dimensi objek tiga dimensi dibandingkan dengan metode dua dimensi.

---

Three-Dimensional Resistivity Method has been applied to map block shape model with dimension of 1m?1m?1m and 0.5m depth. This research is a simulation using synthetic and field data. Data acquisition was done using DC Resistivity single-channel tool with pole-pole array using cross diagonal survey method. Grid size that was used is 9?9 with electrode spacing 0.5m. The result shows that this method is more accurate in determining position and dimension for three dimensional object model than two-dimensional method."

"Dalam beberapa tahun terakhir, pembahasan mengenai inversi 3-dimensi (3-D) untuk pemodelan data magnetotelurik menjadi pembahasan yang menarik untuk dibahas oleh para ilmuwan geofisika. Hal ini disebabkan hasil pengolahan data lapangan yang dikorelasikan dengan data geologi dan geokimia masih terdapat ambiguitas dalam interpretasi hasil inversi 2-dimensi (2-D) dibandingkan hasil pemodelan dengan inversi 3-D. Salah satu faktor penyebabnya adalah bumi yang memiliki model tiga dimensi, maka model 2-D terkadang kurang bisa digunakan untuk menjelaskan kondisi bumi yang kompleks secara 3-D. Untuk mempermudah pemahaman lebih lanjut mengenai hal tersebut, dilakukan pembuatan model sintetik 3-D dengan menggunakan software WinGlink dan MT3DFor-X. Model sintetik 3-D dibentuk dari model yang sederhana untuk melihat pengaruh efek anomali 3-D bawah permukaan, sampai dengan model yang kompleks yaitu sistem geotermal. Model sintetik yang dibuat kemudian diinversi 2-D dan 3-D dan dibandingkan hasilnya. Pemodelan dengan inversi 2-D dan 3-D secara berturut-turut dilakukan dengan menggunakan software WinGlink dan MT3DInv-X. Hasil dari kedua inversi tersebut kemudian diinterpretasi yang selanjutnya dapat digunakan sebagai acuan dalam pemilihan inversi yang digunakan dalam pengolahan data magnetotellurik ataupun sebagai bahan pertimbangan saat pengambilan data magnetotelurik di lapangan. Selain itu, variasi ukuran grid terhadap pemodelan 3-D dibahas juga pada penelitian ini, sehingga nantinya dapat digunakan juga sebagai acuan dalam pemodelan data 3-D dengan menggunakan data lapangan.

---

In few recent years, the discussion about 3-dimensional (3-D) inversion for magnetotelluric (MT) data modeling has become the interesting topic for geophysicists. It is caused by the the ambiguity of 2-D inversion result compared with 3-D inversion result of field data processing when it is correlated with geological and geochemistry data. One of the contributing factor is that the Earth is in 3-D shape, so the 2-D model often less describes the complex 3-D Earth model. For further understanding about this topic, a synthetic 3-D model was made using WinGLink and MT3Dfor-X software. 3-D synthetic model is formed from the simple one, to see the effect of the 3-D subsurface anomali towards both inversion results, to the complex one such as geothermal system. The synthetic model is then inversed in 2-D and 3-D approaches to compare the result. 2-D inversion model is conducted using WinGLink and 3-D inversion model is conducted using MT3Dinv-X. Both results can be used as reference of choosing which inversion process is used for modeling magnetotelluric data and can be used to consider the field survey design. Furthermore, the number of grid variation in 3-D modeling is also discussed in this work as the consideration of 3-D modeling of field data."

"The technique of measuring the profile of the surface of a three dimensional object shape is by using structured-light technique, where the object to be measured is placed on flat surface. The source of the light controlled by a fixed pattern at a certain distance and angle is directed to the object. By placing a grating pattern between the object to be measured and the source of the light, so the grating pattern will be projected on the object and then will form an interferometric fringes.An image resulted from the projecting process is recorded through a camera which produces analog signal, and then is changed into digital image using analog to digital converter. The data of the digital image resulted is analysed by using computer.The spherical equation of the object to be measured without placing the object on flat surface can be determined by using the least-square method then by using data samples of light lines projected on the object, the light of the object can be measured by substracting the spherical component of the object measured. By doing so the whole shape of a three-dimensional object can be determined using interpolation."

"Dalam tugas akhir ini dibahas mengenai bagaimana memperagakan obyek dimensi 3 ke dalam layar komputer. ObyeK yang di ambil adalah obyek yang telah diketahui model matematiknya. Dalam hal ini diambil beberapa bentuK Konikoida sebagai obyek peraga."