UI - Tesis Membership :: Kembali

UI - Tesis Membership :: Kembali

Identifikasi Kandidat Biomarker Alzheimer dengan Menerapkan Sparse Biclustering Berbasis Factor Analysis pada Data Microarray = Identification of Alzheimer`s Biomarkers Candidates by Applying Sparse Biclustering Based on Factor Analysis for Microarray Data

Nuning Setyaningrum; Alhadi Bustamam, supervisor; Titin Siswantining, supervisor; Hendri Murfi, examiner; Sarini Abdullah, examiner; Yudi Satria, examiner ([Publisher not identified] , 2019)

 Abstrak

Alzheimer Disease (AD) merupakan salah satu gangguan saraf yang menyerang otak manusia yang lambat namun progresif yang menyebabkan masalah serius pada otak, sikap, dan masalah percakapan pasien. Penyakit itu sampai sekarang belum ada obatnya tetapi perkembangannya bisa dihambat. Untuk membantu menghambat perkembangan AD, analisis studi tentang Alzheimers diperlukan. Dalam penelitian ini kami bertujuan menganalisis data microarray penyakit AD dengan menyeleksi gen yang signifikan pada enam daerah otak manusia untuk mengidentifikasi adanya kandidat biomarker AD dengan pendekatan metode sparse biclustering berbasis factor analysis. Dengan metode biclustering ini kami menggelompokkan secara simultan baris yang mewakili gen dan kolom yang mewakili sampel, sehingga terbentuklah bicluster-bicluster. Model metode kami adalah multiplikatif generative yaitu metode yang menguraikan matriks menjadi dua faktor matriks sparse plus noise. Dengan analisis gen hasil bicluster dengan gen ontology (GO) maka diketahui fungsi biologi bicluster tersebut. Hasil dari sparse biclustering berbasis factor analysis akhirnya terdeteksi kandidat biomarker AD di dua  daerah otak yaitu EC dan SFG. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan buat kemajuan analisis pengembangan obat dan diagnosis Alzheimer di bidang medis.

 


Alzheimer's Disease (AD) is one of the nervous disorders that attacks the slow but progressive human brain that causes serious problems in the brain, attitudes, and problems with patient conversation. There is no cure for the disease but the development can be inhibited. To help inhibit AD development, an analysis of studies on Alzheimers is needed. In this study we aimed to analyze AD microarray data by selecting genes that were significant in six regions of the human brain to identify candidates for biomarker AD with a factor analysis sparse biclustering method approach. With this biclustering method, we group together the rows representing genes and columns that represent the sample, so that bicluster-bterluster is formed. Our model method is a generative multiplicative method that describes the matrix into two sparse plus noise matrix factors. By analyzing the gene produced by bicluster with the ontology (GO) gene, the biological function of the bicluster is known. The results from sparse biclustering based factor analysis finally detected AD biomarker candidates in two brain regions namely EC and SFG. The results of this study are expected to provide input for the progress of the analysis of drug development and Alzheimer`s diagnosis in the medical field.

 

 File Digital: 1

Shelf
 T54067-Nuning Setyaningrum.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Tesis Membership
No. Panggil : T54067
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2019
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : unmediated ; computer
Tipe Carrier : volume ; online resource
Deskripsi Fisik : xiv, 70 pages : illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
T54067 15-21-347399784 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20493638
Cover