Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Latar Belakang: Partikel mirip logam telah terdeteksi pada apusan mukosa peri-implan dari sampel klinis yang menderita peri-implantitis maupun sample yang tidzak menderita peri-implantitis dengan menggunakan sitologi eksfoliatif sel epitel dan makrofag. Ion metal titanium yang sudah terlepas dari ikatannya akan menginduksi kejadian dan reaksi biologis yang menyebabkan hilangnya stabilitas biologis dan meningkatnya osteolisis lokal di sekitar implan gigi. Penelitian in vitro menunjukkan bahwa peningkatan ekspresi sitokin inflamasi dan aktivasi osteoklas terjadi ketika ion titanium hadir. Berdasarkan penelitian yang dilakukan sebelumnya, diketahui terdapat perbedaan signifikan dari hasil polimorfisme gen CXCR2 antara pasien dengan peri-implantitis dan pasien control. Namun, kemampuan ekspresi gen CXCR2 pasien sehat pengguna Implan Gigi masih belum ditentukan. Tujuan: Menganalisis ekspresi gen pada pasien pengguna implan gigi dibandingkan dengan individu sehat yang tidak menggunakan implant gigi. Metode:Sampel RNA pasien pengguna implan (n=9), dan sample pasien control non-pengguna (n=9) diperoleh dan disimpan di Laboratorium Oral Biologi  Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Indonesia. Kemudian, dilakukan esktraksi RNA, sintesis cDNA dan pengecekan konsentrasi sampel hasil sintesis cDNA. Selanjutnya, ekspresi gen CXCR2 dan gen referensi GAPDH diuji dengan quantitative reverse-transcription PCR (RT-qPCR). Hasil: Tidak   terdapat perbedaan bermakna ekspresi gen CXCR2, antara pasien pengguna implant gigi dan pasien yang tidak menggunakan implant gigi (p≥0,05). Kesimpulan: Tidak terdapat perbedaan bermakna secara statistik antara perbedaan ekspresi gen CXCR2 pada

---

Background: Exfoliative cytology of epithelial cells and macrophages has been used to identify metal-like particles in peri-implant mucosal smears from clinical samples with and without peri-implantitis. Free titanium ions cause biological processes and reactions that result in localized osteolysis surrounding dental implants and a loss of biological stability. In vitro studies have shown that inflammatory cytokine expression and osteoclast activation increase when titanium ions are present. Based on previous studies, it is known that there are significant differences in the results of CXCR2 gene polymorphisms between patients with peri-implantitis and control patients. However, the expression ability of the CXCR2 gene in healthy patients using dental implant has not been determined.

Objective: To analyze gene expression in patients with dental implants compared to healthy individuals who do not use dental implants.

Methods: RNA samples from implant users (n=9), and non-user control patient samples (n=9) were obtained and stored at the Oral Biology Laboratory, Faculty of Dentistry, University of Indonesia. Then, RNA extraction, cDNA synthesis was carried out and checking the concentration of the cDNA synthesized samples. Next, the expression of the CXCR2 gene and the GAPDH reference gene were tested by quantitative reverse-transcription PCR (RT-qPCR).

Results: There was no significant difference in CXCR2 gene expression between patients with implants. Conclusion: There is no statistically significant difference between differences in gene expression in dental implant users and non-users."

"Keadaan hipoksia dapat membuat sel melakukan adaptasi melalui ekspresi berbagai macam gen. Banyak gen tersebut adalah gen yang diinduksi oleh suatu faktor transkripsi yang disebut HIF-I HlF-la adalah subunit yang diregulasi oleh kadar oksigen untuk aktifitas faktor transkripsi tersebut.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pola mRNA HIF 1u dan ekspresi protein HIF-ln pada organ ginjal dari tikus yang mengalami kondisi hipoksia secara sistemik yang terbagi menjadi 5 kelompok berdasarkan lamanya perlakuan (kelompok kontrol, hipoksia 13, 7 dan 14 hari masing-masing 6 ekor tikus) menggunakan Hypoxic Chamber dengan kadar 02 8% dan Nitrogen 92%. Pola mRNA HIF-la dilihat berdasarkan basil RT-PCR dengan membandingksn rasio kelompok nonnoksia dan kelompok hipoksia. Ekspresi protein HIF-1a dilakukan dengan metode Western Blot dengan menggunakan anti HIF-la sebagai antibodi primer.Hasil penelitian menunjukkan terdapat penurunan ekspresi mRNA HIF-la dibandingkan kontrol pada kelompok hipoksia 1 hari dan diikuti peningkatan pada kelompok hipoksia 3 hari dan mulai mengalami penurunan kembali pada kelompok 7 hari. Sementara protein HIF-la. memperlihatkan terdapatnya peningkatan ekspresi protein HIF-la yang mulai mengalami penurunan pada kelompok hipoksia 14 hari. Dapat disimpulkan bahwa regulasi H1F-1a terjadi pada tahap transkripsi dan tahap pasca translasi.

---

Hypoxia could make cell to adapt trough gene expression. Many of these gene induced by the transcription factor called HIP-1. HIF-I tz is the subunit which regulated by oxygen level to activated the transcription factor.

The aim of this study is to know the pattern of Hypoxia Inducible Factor-Ia (HIP-la) mRNA and HIF-Ia protein Expression of Renal Rat in Systemic Chronic Hypoxia which divided to 5 groups based on the duration of hypoxia (control, I, 3, 7, and I4 days of hypoxia with 6 rats each group ) using hypoxia chamber with 8% oxigen and 92% Nitrogen. The pattern was measure with RT-PCR which combine the ratio of control group and the hypoxic group. The protein expression measure with Western Blot method using anti HIF-l a as 1? antibody.

The result shows that HIP-lo. mRNA expression decrease in 1" day of hypoxia, elevated and reach a peak at 3 days of hypoxia and start to decrease since then. While the HIP-lo. protein shows an increase expression until I4 days of hypoxia which start to decrease. It can be concluded that HIF-la regulation occurs in transcription level and post translation."

"

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.

 

"

"

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.

 

"

"ABSTRAK

Pada penelitian ini diterapkan algoritma FABIAS (Factor Analysis for Bicluster Acquisition: Sparseness Projection) untuk mendeteksi biomarker penyakit Alzheimer pada dataset berupa 54675 data microarray ekspresi gen penyakit Alzheimer dari 161 sampel. Penelitian ini terdiri dari ekstraksi data dan seleksi gen, ekstraksi bicluster, interpretasi biologis untuk setiap bicluster, dan pendeteksian biomarker penyakit Alzheimer pada dataset yang diteliti. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ditemukan pada 3 daerah otak yakni daerah HIP, daerah PC, dan daerah VCX. Gen-gen biomarker penyakit Alzheimer tersebut antara lain gen BIN1, SORL1, dan CLU. Penemuan tiga gen biomarker penyakit Alzheimer dari beberapa bicluster yang dihasilkan dari penerapan algoritma FABIAS ini membuka kemungkinan adanya gen biomarker penyakit Alzheimer yang baru dari bicluster lain dengan sampel berkondisi sakit.

---

ABSTRACT

---

In this research, FABIAS algorithm (Factor Analysis for Bicluster Acquisition: Sparseness Projection) was applied to detect biomarkers of Alzheimer`s Disease in a dataset of 54.675 gene expression microarray data from 161 samples. This study consisted of data extraction and gene selection, bicluster extraction, biological interpretation of each bicluster, and biomarker detection of Alzheimer`s disease in the dataset. The results obtained from this study were found in 3 brain regions namely the HIP area, PC area, and VCX area. The biomarker of Alzheimer`s disease include BIN1, SORL1, and CLU genes. The discovery of three biomarker genes from some biclusters resulting from implementation of the FABIAS algorithm opens up the possibility of finding new Alzheimer`s disease biomarker gene from other bicluster with sick condition samples.

"

"Latar Belakang: Penyakit avian influenza subtipe H5N1 Asian lineage yang mulai mewabah di kawasan Asia, Afrika dan Eropa sejak tahun 1997 selain menimbulkan kerugian ekonomi yang sangat signifikan juga mengancam aspek kesehatan manusia dimana sejumlah korban meninggal dunia karena infeksi virus yang bersifat zoonosis. Penanganan penyakit dilakukan dengan antiviral yang berbasis neuraminidase inhibitor. Permasalahan timbul sebagai akibat mutasi beberapa strain virus menjadi resisten terhadap antiviral yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan desain antiviral alternatif berbasis siRNA terhadap gen nucleoprotein yang lebih sesuai terhadap virus avian influenza subtipe H5N1 yang bersirkulasi di Indonesia. Metode: Desain siRNA dilakukan secara in silico dengan program siDirect 2.0 berdasarkan 210 sekuen gen nucleoprotein virus H5N1 yang bersirkulasi di Indonesia. Dua kandidat siRNA-NP672 dan siRNA-NP1433 dipilih berdasarkan kajian bioinformatik. Selanjutnya, kedua kandidat siRNA-NP tersebut ditantang secara in vitro pada sel Mabin-Darby canine kidney (MDCK) terhadap virus H5N1 asal Indonesia clade 2.1.3 dan 2.3.2 dengan menggunakan siRNA-NP1496 sebagai pembanding. Paramater yang diamati adalah produksi virus dan ekspresi gen virus. Terakhir, analisa mutasi gen nucleoprotein virus H5N1 dilakukan untuk melihat paparan siRNA-NP secara berulang kali. Hasil: Kandidat siRNA-NP672 memberikan efek penurunan infeksi virus H5N1 yang lebih baik dalam menurunkan tingkat infeksi virus HPAI subtipe H5N1 baik clade 2.1.3 dan 2.3.2 secara in vitro pada sel MDCK yang dicerminkan dengan titer produksi virus dibandingkan dua desain lainnya yaitu siRNA-NP1433 dan siRNA-NP1496. Pemberian siRNA-NP672 juga memberikan efek peredaman yang lebih tinggi dan konsisten terhadap ekspresi gen-gen virus, antara lain nucleoprotein, polymerase acidic, hemagglutinin, neuraminidase, Matrix, dan non-structural. Hasil kajian bioinformatik terhadap struktur sekunder dan tersier RNA gen nucleoprotein menunjukkan bahwa target siRNA-NP672 lebih berinteraksi karena memiliki bagian bebas (loop) yang lebih banyak dibandingkan dua kandidat siRNA-NP lainnya. Selanjutnya, paparan siRNA-NP tidak memicu terjadinya mutasi gen target pada virus H5N1 baik clade 2.1.3 dan clade 2.3.2 setelah 3 kali paparan. Kesimpulan: Desain siRNA-NP672 menunjukkan prospek yang lebih baik dalam menurunkan tingkat infeksi virus avian influenza subtipe H5N1 baik clade 2.1.3 dan clade 2.3.2.

---

Introduction: Avian influenza disease outbreak of subtype H5N1 Asian lineage that has spread in Asia, Africa, and European continental since 1997 caused massive economic drawbacks as well as a zoonotic threat where numerous deaths related to viral infection. The treatment of viral infection has been done with antiviral based on neuraminidase inhibitors. However, mutation of numerous virus strains has been confirmed that may lead to resistance against current antivirals. This study's objective was to design an alternative antiviral based on siRNA targeting nucleoprotein gene that is more suitable for the avian influenza viruses subtype H5N1 circulating in Indonesia. Methods: The siRNA design was accomplished in silico using the siDirect 2.0 program based on 210 nucleoprotein gene sequences of H5N1 viruses circulating in Indonesia. Two siRNA candidates (siRNA-NP672 and siRNA-NP1433) were chosen based on bioinformatic analyses. Subsequently, these siRNA-NP candidates were challenged in vitro in Mabin-Darby canine kidney cell culture against the Indonesian H5N1 both clade 2.1.3 and clade 2.3.2 using siRNA-NP1496 as a comparison. The parameters analyzed within the study are including virus production and viral gene expression level. Finally, mutation analysis was performed to evaluate the effect of three serial siRNA-NP exposures to the target gene of the H5N1 viruses. Results: The siRNA-NP672 provides a better reduction of the H5N1 viral infection, especially on viral production titer for both clade 2.1.3 and clade 2.3.2 compared to the two other siRNA candidates, including siRNA-NP1433 and siRNA-NP1496. The siRNANP672 also provides a better and more consistent reduction of viral gene expression levels, including nucleoprotein, polymerase acidic, hemagglutinin, neuraminidase, Matrix, dan non-structural. This finding was confirmed by bioinformatic analyses of the siRNA-NP672 biding site in the secondary and tertiary structure of the nucleoprotein gene which has more free parts (loop) compared to the two other siRNA-NP candidates. Subsequently, three serial exposures of siRNA-NP do not induce any mutation on the target site of the nucleoprotein gene of the H5N1 virus both clade 2.1.3 and 2.3.2. Conclusion: The design of siRNA-NP672 provides a better prospect to reduce the Indonesian avian influenza virus subtype H5N1 infection for both clade 2.1.3 and 2.3.2."