Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Adenoma merupakan jenis tumor jinak pada lapisan epidermis jaringan. Adenoma dapat berubah menjadi kanker ganas yang kemudian disebut Adenocarcinoma. Terdapat salah satu bentuk data biologi molekuler yang sedang berkembang saat ini, yaitu data ekspresi gen microarray. Microarray dapat digunakan untuk pendeteksian dan penelitian dalam bidang onkologi. Salah satu metode untuk mengolah dan menganalisis data ekspresi gen microarray adalah dengan biclustering. Dalam skripsi ini akan dilakukan implementasi salah satu metode biclustering pada data ekspresi gen microarray, yaitu dengan algoritma Binary Inclusion-Maximal. Algoritma akan diimplementasi pada data Adenoma kolon yang terdiri dari 7070 gen dengan 4 sampel sel adenoma dan 4 sampel sel normal. Implementasi tersebut membutuhkan waktu kurang dari 1 detik dan menghasilkan 22 bicluster yang terdiri dari 25 gen secara keseluruhan.

---

Adenoma is a benign type of tumor in the epidermal layer of a tissue. Adenoma can turn into a malignant cancer which is then called Adenocarcinoma. There is a form of molecular biology data which is developing today, namely microarray gene expression data. Microarray can be use for detection and research in the field of oncology. One method for processing and analyzing microarray gene data is by biclustering. In this study the writer will be using one method of biclustering, the Binary Inclusion Maximal algorithm, and implement it on microarray gene expression data. The algorithm will be implemented on Colon Adenoma data consisting of 7070 genes with 4 adenoma cell samples and 4 normal cell samples. The implementation took less than one second and resulted in 22 biclusters composed of 25 genes."

"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.

"