Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Bioinformatika kerap digunakan oleh para peneliti untuk mempelajari berbagai penyakit yang ada pada tubuh manusia, salah satunya yaitu kanker payudara. Penelitian terhadap kanker payudara tersebut dilakukan dengan tujuan untuk menemukan jenis pengobatan terbaik bagi para pasien penderita kanker payudara. Data ekspresi gen merupakan salah satu komponen utama dalam penelitian mengenai pengobatan kanker payudara dan data tersebut dapat diperoleh dengan menggunakan alat dan teknologi microarray. Akan tetapi, seringkali ditemukan beberapa nilai yang hilang (missing values) pada data ekspresi gen yang dapat disebabkan oleh kesalahan teknis seperti kerusakan pada chip dan gambar. Adanya missing values juga dapat mengakibatkan masalah ketika proses analisis data selanjutnya, dimana terdapat metode analisis data yang memerlukan data lengkap seperti klasifikasi dan clustering. Oleh sebab itu, perlu dilakukan proses imputasi terhadap missing values agar hasil analisis data yang diperoleh lebih akurat. Pada penelitian ini, metode imputasi missing values yang digunakan yaitu SBi-MSREimpute. SBi-MSREimpute adalah metode imputasi berbasis biclustering dimana bicluster dibentuk berdasarkan suatu kriteria yang melibatkan skor Mean Squared Residue dan jarak Euclidean. Metode SBi-MSREimpute diimplementasikan pada data ekspresi gen pasien penderita kanker payudara stadium awal yang telah diberikan jenis obat MK-2206. Kinerja metode SBi-MSREimpute dilihat dengan membandingkan hasil imputasi metode SBi-MSREimpute dengan metode imputasi lain yaitu metode imputasi menggunakan weighted average berdasarkan skor Normalized Root-Mean-Square-Error (NRMSE). Hasil evaluasi dengan skor NRMSE tersebut menunjukkan bahwa kinerja metode SBi-MSREimpute dapat dipengaruhi oleh penentuan nilai k yang ada pada metode SBi-MSREimpute.

---

Bioinformatics is often used by researchers to study various diseases that exist in the human body, one of which is breast cancer. The research on breast cancer was conducted with the aim of finding the best type of treatment for breast cancer patients. Gene expression data is one of the main components in research on breast cancer treatment and this data can be obtained using microarray tools and technology. However, there are often missing values found in gene expression data that can be caused by technical errors such as damage to chips and images. The existence of missing values ​​can also cause problems during the data analysis process, where there are data analysis methods that require complete data such as classification and clustering. Therefore, it is necessary to carry out an imputation process for missing values ​​so that the data analysis results obtained are more accurate. In this study, the missing values ​​imputation method used was SBi-MSREimpute. SBi-MSREimpute is a biclustering-based imputation method where the bicluster is formed based on a criterion involving Mean Squared Residue and Euclidean Distance. In this study, the SBi-MSREimpute method was applied to the gene expression data of patients with early stage breast cancer who had been given the MK-2206 type of drug. The performance of the SBi-MSREimpute method is assessed by comparing the results of the imputation using SBi-MSREimpute method with other imputation methods, namely the imputation method using weighted average, based on the Normalized Root-Mean-Square-Error score (NRMSE). The results of the evaluation with NRMSE score showed that the performance of the SBi-MSREimpute method can be affected by the determination of k value in the SBi-MSREimpute method."

"Pengenalan teknologi DNA microarray membuat perolehan data microarray menjadi lebih mudah. Hal ini semakin memicu persoalan tentang bagaimana cara terbaik dalam mengekstraksi dan memilih fitur dari data yang berdimensi besar tersebut. Metode-metode terdahulu mengabaikan adanya hubungan antargen sehingga memungkinkan hilangnya informasi penting yang tersimpan dalam suatu gen pada saat ekstraksi fitur. Meskipun berbagai macam metode telah digunakan, pengembangan metode ekstraksi dan seleksi fitur dari data microarray yang lebih powerful dan efisien masih diperlukan untuk meningkatkan performa klasifikasi kanker. Dalam penelitian ini diimplementasikan sebuah metode dalam melakukan ekstraksi fitur dari data microarray yang memanfaatkan model klasifikasi berbasis informasi pasangan gen, yaitu pasangan gen yang memiliki perbedaan signifikan pada dua jenis sampel tissue. Hasil uji coba terhadap dua data microarray menunjukkan bahwa fitur hasil ekstraksi menggunakan metode ini dapat meningkatkan performa klasifikasi. Bahkan akurasi 100% dapat diperoleh pada uji coba terhadap data lymphoma."

"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."