Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian mengenai tingkat ekspresi gen identitas bunga (SEPALLATA) dilakukan pada tiga bagian Hibiscus rosa-sinensis l., yaitu daun, epicalyx, dan kelopak bunga. Penelitian bertujuan untuk mengetahui ekpresi gen SEPALLATA pada epicalyx. Analisis tingkat ekspresi dilakukan secara kualitatif dengan metode two-steps RT-PCR dan divisualisasikan menggunakan elektroforesis agarosa. Metode modified-CTAB digunakan untuk isolasi RNA H. rosa-sinensis dan dilanjutkan dengan pemberian perlakuan DNase untuk menghilangkan gDNA yang masih tersisa. Selanjutnya, RNA diubah menjadi cDNA dengan metode Reverse Transcription dan diamplifikasi dengan metode PCR menggunakan primer spesifik. Hasil penelitian menunjukkan adanya hasil amplifikasi SEPALLATA pada epicalyx menggunakan primer GH7SEP1, namun tidak pada epicalyx menggunakan primer GH1SEP1. Konfirmasi menggunakan primer GH7SEP1 forward dan GH1SEP1 reverse tidak menunjukkan adanya hasil amplifikasi. Hasil sekuensing menunjukkan bahwa hasil amplifikasi yang didapatkan menggunakan baik primer GH1SEP1 maupun GH7SEP1 diduga kuat teramplifikasi dari gen SEPALLATA.

---

Research on floral-identity gene (SEPALLATA) expression level has been done in three parts of Hibiscus rosa-sinensis; they are leaves, epicalyx and calyx. This research was conducted to observe expression of the SEPALLATA gene in epicalyx. The expression level analysis was done qualitatively by the two-steps RT-PCR and visualized using agarose electrophoresis. Hibiscus rosa-sinensis RNA was isolated using the modified-CTAB method and continued by DNase-treatment to eliminate gDNA in mixture. Furthermore, RNA was used to make cDNA using the Reverse Transcription method and amplified using the PCR method by specific primers. The result showed the presence of SEPALLATA amplification in epicalyx using GH7SEP1 primer, yet not on epicalyx using GHSEP1 primer. Confirmation using GH7SEP1 forward primer and GH1SEP1 reverse primer did not show any amplification. Sequencing and alignment results suggested that amplifications using GH1SEP1 or GH7SEP1 were allegedly, of which amplified from SEPALLATA gene."

"

Analisis triclustering merupakan pengembangan dari analisis clustering dan biclustering. Analisis triclustering bertujuan mengelompokkan data tiga dimensi secara simultan yang menghasilkan submatriks dinamakan tricluster. Pendekatan yang digunakan dalam analisis triclustering di antaranya adalah pendekatan berdasarkan greedy dan pattern. Salah satu contoh pendekatan analisis triclustering berdasarkan greedy adalah metode  Î´ – Trimax. Sedangkan salah satu contoh analisis triclustering berdasarkan pattern adalah metode Timesvector. Metode δ – Trimax bertujuan menghasilkan tricluster yang memiliki mean square residual kecil dari threshold  dengan volume data tricluster yang maksimal. Metode Timesvector bertujuan mengelompokkan matriks data yang menunjukkan pola yang sama atau berbeda pada data tiga dimensi. Implementasi metode  Î´ – Trimax dan metode Timesvector pada penelitian ini dilakukan pada data ekspresi gen pasien penderita penyakit periodontitis. Ekspresi gen diukur pada 14 titik kondisi dan 4 titik waktu. Berdasarkan beberapa skenario yang telah diterapkan, metode Î´ – Trimax memberikan hasil terbaik pada saat menerapkan skenario dengan nilai threshold =0,0028564 dan =1,25 dengan jumlah tricluster yang dihasilkan adalah 260 tricluster. Dari 260 tricluster tersebut, dipilih tricluster ke-216 yang dianalisis dengan menggunakan metode Timesvector. Hasil tricluster yang diperoleh dapat menambah wawasan bagi ahli medis dalam memberikan periodontal treatment kepada pasien penderita periodontitis berikutnya.

---

Triclustering analysis is the development of clustering and biclustering. Triclustering analysis aims to group three-dimensional data simultaneously, forming the initial subspace known as a tricluster. It utilizes two main approaches that are greedy-based and pattern-based approaches, exemplified by the δ – Trimax and Timesvector methods, respectively. The δ – Trimax method aims for triclusters with smaller mean square residuals than the threshold δ, while Timesvector groups data matrices with similar or different patterns. In a study on periodontitis patients gene expression data, comprising 14 condition points and 4 time points, both methods were implemented. The δ – Trimax method yielded optimal results under specific conditions (δ = 0.0028564, λ = 1.25), producing 260 triclusters. Among these, the 216th tricluster was selected for further analysis using the Timesvector method. The insights gained from these triclusters can enhance periodontal treatment strategies for patients with subsequent periodontitis, providing valuable guidance to medical experts.

 

"

"ABSTRAKLatar Belakang: Sejak para ilmuwan telah sukses dalam mengekstraksi sel punca dari embrio manusia pada tahun 1998, riset mengenai sel punca menjadi sangat popular hingga sekarang. Kini, sel punca dapat dibedakan menjadi dua: Embryonic Stem Cells (ESC) dan Somatic Stem Cells dua tipe sel punca ini berbeda dalam kepuncaan mereka. Embryonic Stem Cell (ESC) adalah sel punca yang pluripoten, hal ini membuat ESC menjadi kandidat yang ideal untuk terapi regeneratif menggunakan sel punca. Akan tetapi, ESC jarang digunakan karena konsiderasi etis. Maka dari itu, kemungkinan menggunakan sel punca lainnya, termasuk Adipose Derived Stem Cells (ADSC) dan Umbilical Cord Derived Stem Cells (USC) sedang dipelajari. Sebab informasi mengenai pluripotency dari kedua sel punca ini masih terbatas, penelitian ini bertujuan untuk menganalisa tingkat pluripotency dari ADSC dan USC, melalui ekspresi gen Sox2, salah satu faktor transkripsi yang penting dalam menjaga pluripotency suatu sel.Metode: RNA diekstraksi dari ADSC dan USC. One-Step Real-Time RT-PCR dilakukan untuk mendapatkan ekspresi relatif gen Sox2 yang menggambarkan tingkat pluripotency sel induk tersebut. Kemudian, electrophoresis dilakukan untuk mengkonfirmasi hasil amplifikasi gen dari One-Step Real-Time RT-PCR.Hasil: Ekspresi relatif gen Sox2 ditemukan 1.10 kali lebih tinggi pada USC dibandingkan ADSC, suatu perbedaan yang tidak cukup signifikan.Konklusi: USC dan ADSC memiliki tingkat ekspresi gen Sox2 relatif yang serupa. Tidak ada perbedaan yang signifikan yang ditemukan diantara keduanya, sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua sel ini memiliki tingkat pluripotency yang mirip, membuat keduanya sumber sel punca yang sesuai."