UI - Tesis Membership :: Kembali

UI - Tesis Membership :: Kembali

Penerapan komputasi paralel pada algoritma firefly soft regularized markov clustering untuk menganalisis jaringan interaksi protein = Application of parallel computing on firefly soft regularized markov clustering algorithms for analyzing protein interaction network

M. Syamsuddin Wisnubroto; Alhadi Bustaman, supervisor; Dian Lestari, supervisor; Kiki Ariyanti, examiner; Gatot Fatwanto Hertono, examiner; Yekti Widyaningsih, examiner ([Publisher not identified] , 2018)

 Abstrak

ABSTRAK
Protein memiliki peranan yang sangat penting dalam kehidupan. Setiap protein
berinteraksi dengan protein-protein lain, DNA, dan molekul-molekul lainnya, sehingga
terbentuklah jaringan interaksi protein yang berukuran sangat besar. Untuk memudahkan
dalam menganalisisnya, diperlukan metode clustering. Algoritma Soft Regularized
Markov Clustering (SR-MCL) merupakan pengembangan metode clustering yang
mengurangi kelemahan dari Regularized Markov Clustering dan Markov Clustering.
Namun, SR-MCL masih memiliki kelemahan yaitu parameter inflasi yang selalu
dimasukkan secara manual oleh peneliti. Penelitian ini, SR-MCL digabung dengan
Algoritma Firefly yang selanjutnya disebut Firefly Soft Regularized Markov Clustering,
dimana posisi setiap firefly menggantikan parameter inflasi. Posisi firefly akan terus
diperbaharui dan proses clustering akan terus dilakukan sampai memperoleh global chaos
kurang dari threshold. FSR-MCL akan diterapkan secara paralel menggunakan OpenMP,
yaitu setiap thread menjalankan SR-MCL dengan posisi setiap firefly yang berbeda.
Proses clustering data HIV-1 diperoleh sembilan protein sebagai pusat cluster yang
sangat berpengaruh dalam pembentukan dan penyebaran virus, yaitu TAT, REV, ENV,
GAG, POL, VPU, VPR, NEF, dan VIF, serta didapat parameter inflasi terbaiknya 8,0
dengan speed up 4,66 kali. Proses clustering data SC5314 diperoleh enam protein sebagai
pusat cluster yang merupakan protein penting dalam penyebarannya, yaitu HSP90,
CBK1, MED8, NOP1, CEK1, dan CDC4, serta didapat parameter inflasi terbaiknya 5,5
dengan speed up 3,01 kali.

ABSTRACT
Protein has a very important role in life. Each protein interacts with other proteins, DNA,
and other molecules, resulting in a very large protein-protein interaction. To make it easier
to analyze it, clustering method is needed. Soft Regularized Markov Clustering (SRMCL)
algorithm is a development of clustering method that reduces the weakness of
Regularized Markov Clustering and Markov Clustering. However, SR-MCL still has a
weakness that is the parameter of inflation that is always entered manually by researchers.
This study, SR-MCL combined with Firefly Algorithm, hereinafter called Firefly Soft
Regularized Markov Clustering, where the position of each firefly replace the parameters
of inflation. The firefly position will continue to be updated and the clustering process
will continue until the global chaos is less than the threshold. FSR-MCL will be applied
in parallel using OpenMP, ie each thread runs SR-MCL with the position of each different
firefly. The process of clustering the HIV-1 data obtained by nine proteins as the center
of the cluster is very influential in the formation and spread of the virus, namely TAT,
REV, ENV, GAG, POL, VPU, VPR, NEF, and VIF, and got the best inflation parameter
8.0 with speed up 4.66 times. SC5314 data clustering process obtained six proteins as the
center of the cluster which is an important protein in its spreading, namely HSP90, CBK1,
MED8, NOP1, CEK1, and CDC4, and got the best inflation parameter 5.5 with speed up
3.01 times.

 File Digital: 1

Shelf
 T49442-M. Syamsuddin Wisnubroto.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Tesis Membership
No. Panggil : T49442
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2018
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : unmediated ; computer
Tipe Carrier : volume ; online resource
Deskripsi Fisik : xv, 70 pages : illustration ; 30 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
T49442 15-18-333145744 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20467561
Cover