Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This brief provides guidance on how R can be used to facilitate Two-Way ANOVA for data analysis and graphical presentation. Along with instruction on the use of R and R syntax associated with Two-Way ANOVA, this brief will also reinforce the use of descriptive statistics and graphical figures to complement outcomes from parametric Two-Way ANOVA."

"ABSTRAKAnalisis Variansi adalah suatu teknik dalam statistika untuk menguji perbedaan mean lebih dari dua kelompok dengan adanya faktor yang dapat mempengaruhi perbedaan mean tersebut. Analisis variansi terdapat tiga jenis, yaitu analisis variansi satu arah, analisis variansi dua arah, dan analisis variansi multi-arah. Pada tugas akhir ini, akan dibahas mengenai analisis variansi dua arah. Pengujian statistik pada analisis variansi didasarkan oleh uji F. Dalam melakukan analisis variansi dua arah, terdapat asumsi yang harus dipenuhi, yaitu pengamatan dalam sel atau kelompok harus berdistribusi normal, pengamatan antar sel atau kelompok saling independen, dan variansi antar sel atau kelompok bersifat homogen. Masalah yang sering terjadi pada analisis variansi dua arah adalah asumsi yang tidak terpenuhi, salah satunya variansi antar sel atau kelompok bersifat heterogen. Dengan menggunakan uji F saat variansi antar sel heterogen, membuat hasil p-value tidak valid. Tugas akhir ini berisi pembahasan metode untuk mengatasi permasalahan tersebut. Metode yang digunakan, adalah bootstrap parametrik yang diperkenalkan oleh Khrisnamoorthy 2007. Dengan melakukan simulasi, metode ini menghasilkan p-value yang lebih stabil saat melakukan analisis variansi dua arah dengan variansi antar sel heterogen.

---

ABSTRACTThe analysis of variance is a technique in statistics to test the mean differences of more than two groups in the presence of factor that can effect the mean difference. There are three types of variance analysis, namely one way analysis of variance, two way analysis of variance, and multi way analysis of variance. In this final project, will be discussed about two way variance analysis. Statistical test on analysis of variance based on F test. In peforming analysis of variance, there are assumptions that must be fulfilled such as the observation in each cell or group must be normally distributed, observation between cells or group are mutually independent, and variance between cells or group are homogeneous. The most common problem that happened with two ways analysis of variance is unfulfilled assumptions, one of them is variance between cells or group are heterogeneous. By using the F test when the variance between cells or group are heterogenous makes the results p values is invalid. In this final project contains a method discussion to overcome the problem. The method used namely parametric bootstrap introduced by Khrisnamoorty 2007 . By performing the simulation, this method produces a more stable p value when conducting two ways analysis of variance with variance between cells or gorup are heterogeneous."

"

Analisis triclustering merupakan teknik yang mampu mengelompokkan data 3 dimensi secara bersamaan, sehingga dapat diperoleh sub-ruang dari data 3D yang terdiri dari subset observasi (gen), subset kondisi (kondisi) dan subset konteks (waktu). Analisis triclustering  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode delta-Trimax melalui pendekatan   two-way   K-means.   Tujuan   dari   metode delta-Trimax yaitu menemukan tricluster yang memiliki nilai minimum dari three-dimensial mean square residual (𝑆3) dan volume maksimum. Pendekatan two-way K-means digunakan untuk membentuk suatu populasi awal agar dapat mengurangi beban komputasi dan membantu membentuk tricluster yang lebih baik. Metode ini akan diimplementasikan pada data ekspresi gen kultur HAE (Human Airway Epithelial) yang terinfeksi virus SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD, dan H1N1. Implementasi dilakukan dengan 9 simulasi dan diperoleh simulasi terbaik dengan nilai threshold dari perhitungan MSR sebesar 0.0435, threshold  = 1.7 dan sebanyak 24 tricluster terbentuk berdasarkan penilain triclustering quality index (TQI). Dari himpunan tricluster tersebut diperoleh informasi mengenai perbandingan pola ekspresi gen pada virus SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD dengan virus influenza H1N1. Terdapat 7 tricluster yang memiliki kesamaan pola ekspresi gen di setiap kondisi dan 8 tricluster yang diduga memiliki perbedaan kondisi antara setiap variasi virus SARS- CoV dengan virus influenza H1N1. Pada tricluster lainnya juga diperoleh informasi hanya beberapa variasi Sars-CoV yang memiliki kesamaan satu sama lain dan juga kesamaan atau perbedaan dengan H1N1. Berdasarkan titik waktu diperoleh 3 tricluster tidak memberikan efek karena pola ekspresi gen tiap waktu sama dengan kondisi awal yaitu titik waktu ke-1 dan 17 tricluster diduga memberikan efek paska infeksi. Untuk menilai kualitas hasil tricluster terbentuk dalam penggambaran fungsi biologis dari kumpulan gen pada tricluster dilakukan evaluasi gene ontology (GO). GO adalah sebuah sistem untuk menggambarkan fungsi, biological process, celluler componet gen dan moleculer function dalam berbagai organisme. Dari hasil evaluasi diperoleh sebanyak 20 tricluster yang memiliki keterlibatan dan kaitan kuat dengan setiap konsep GO. Sebanyak 3 tricluster hanya memiliki keterlibatan atau kaitan pada salah satu aspek GO dan 1 tricluster yang memiliki keterlibatan pada semua aspek GO namun hanya pada aspek celuller componet yang memiliki kaitan kuat. Hal ini dapat menjadi acuan bagi peneliti bidang biologi untuk memfokuskan penelitian lebih lanjut dalam pemahaman fungsi biologis pada himpunan tricluster yang memiliki keterlibatan dan kaitan kuat.

---

Triclustering analysis is a technique capable of clustering three-dimensional data simultaneously, thus obtaining subspaces of the 3D data consisting of subsets of observations (genes), attribute subsets (conditions), and context subsets (time). The triclustering analysis conducted in this research utilizes the δ-Trimax method through a two-way K-means approach. The goal of the δ-Trimax method is to find triclusters that have minimum values of three-dimensional mean square residu MSR_3D and maximum volume. The two-way K-means approach is used to form an initial population to reduce computational burden and aid in forming better triclusters. This method will be implemented on gene expression data from HAE (Human Airway Epithelial) cultures infected with SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD, and H1N1 viruses. The implementation is carried out through 9 simulations, and the best simulation is obtained with a threshold value of δ calculated from MSR of 0.0435, a threshold value of λ=1.7, resulting in 24 formed triclusters based on the triclustering quality index (TQI) assessment. From the set of triclusters, information regarding the comparison of gene expression patterns between SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD viruses and H1N1 influenza virus is obtained. There are 7 triclusters that exhibit similar gene expression patterns across all conditions, and 8 triclusters that are suspected to have condition differences between various SARS-CoV viruses and the H1N1 virus. Other triclusters also provide information where only certain SARS-CoV variations share similarities with each other or similarities or differences with H1N1. Based on the time points, 3 triclusters show no effect as their gene expression patterns remain the same as the initial condition (time point 1), while 17 triclusters are suspected to have post- infection effects. To assess the quality of the formed triclusters in terms of biological function representation of the gene sets within the triclusters, an evaluation of gene ontology (GO) is performed. GO is a system for describing the functions, biological processes, cellular components, and molecular functions of genes across various organisms. The evaluation method involves the Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) in calculating p-values. The evaluation results reveal that 20 triclusters have strong involvement and correlation with each GO concept. Three triclusters only exhibit involvement or correlation in one specific aspect of GO, and one tricluster exhibits involvement in all GO aspects, but with a strong correlation only in the cellular component aspect. This information can serve as a reference for researchers in the field of biology to focus further research on understanding the biological functions within tricluster sets that have strong involvement and correlation.

"

"

Analisis triclustering merupakan teknik yang mampu mengelompokkan data 3 dimensi secara bersamaan, sehingga dapat diperoleh sub-ruang dari data 3D yang terdiri dari subset observasi (gen), subset kondisi (kondisi) dan subset konteks (waktu). Analisis triclustering  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode delta-Trimax melalui pendekatan   two-way   K-means.   Tujuan   dari   metode delta-Trimax yaitu menemukan tricluster yang memiliki nilai minimum dari three-dimensial mean square residual (𝑆3) dan volume maksimum. Pendekatan two-way K-means digunakan untuk membentuk suatu populasi awal agar dapat mengurangi beban komputasi dan membantu membentuk tricluster yang lebih baik. Metode ini akan diimplementasikan pada data ekspresi gen kultur HAE (Human Airway Epithelial) yang terinfeksi virus SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD, dan H1N1. Implementasi dilakukan dengan 9 simulasi dan diperoleh simulasi terbaik dengan nilai threshold dari perhitungan MSR sebesar 0.0435, threshold  = 1.7 dan sebanyak 24 tricluster terbentuk berdasarkan penilain triclustering quality index (TQI). Dari himpunan tricluster tersebut diperoleh informasi mengenai perbandingan pola ekspresi gen pada virus SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD dengan virus influenza H1N1. Terdapat 7 tricluster yang memiliki kesamaan pola ekspresi gen di setiap kondisi dan 8 tricluster yang diduga memiliki perbedaan kondisi antara setiap variasi virus SARS- CoV dengan virus influenza H1N1. Pada tricluster lainnya juga diperoleh informasi hanya beberapa variasi Sars-CoV yang memiliki kesamaan satu sama lain dan juga kesamaan atau perbedaan dengan H1N1. Berdasarkan titik waktu diperoleh 3 tricluster tidak memberikan efek karena pola ekspresi gen tiap waktu sama dengan kondisi awal yaitu titik waktu ke-1 dan 17 tricluster diduga memberikan efek paska infeksi. Untuk menilai kualitas hasil tricluster terbentuk dalam penggambaran fungsi biologis dari kumpulan gen pada tricluster dilakukan evaluasi gene ontology (GO). GO adalah sebuah sistem untuk menggambarkan fungsi, biological process, celluler componet gen dan moleculer function dalam berbagai organisme. Dari hasil evaluasi diperoleh sebanyak 20 tricluster yang memiliki keterlibatan dan kaitan kuat dengan setiap konsep GO. Sebanyak 3 tricluster hanya memiliki keterlibatan atau kaitan pada salah satu aspek GO dan 1 tricluster yang memiliki keterlibatan pada semua aspek GO namun hanya pada aspek celuller componet yang memiliki kaitan kuat. Hal ini dapat menjadi acuan bagi peneliti bidang biologi untuk memfokuskan penelitian lebih lanjut dalam pemahaman fungsi biologis pada himpunan tricluster yang memiliki keterlibatan dan kaitan kuat.

---

Triclustering analysis is a technique capable of clustering three-dimensional data simultaneously, thus obtaining subspaces of the 3D data consisting of subsets of observations (genes), attribute subsets (conditions), and context subsets (time). The triclustering analysis conducted in this research utilizes the δ-Trimax method through a two-way K-means approach. The goal of the δ-Trimax method is to find triclusters that have minimum values of three-dimensional mean square residu MSR_3D and maximum volume. The two-way K-means approach is used to form an initial population to reduce computational burden and aid in forming better triclusters. This method will be implemented on gene expression data from HAE (Human Airway Epithelial) cultures infected with SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD, and H1N1 viruses. The implementation is carried out through 9 simulations, and the best simulation is obtained with a threshold value of δ calculated from MSR of 0.0435, a threshold value of λ=1.7, resulting in 24 formed triclusters based on the triclustering quality index (TQI) assessment. From the set of triclusters, information regarding the comparison of gene expression patterns between SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD viruses and H1N1 influenza virus is obtained. There are 7 triclusters that exhibit similar gene expression patterns across all conditions, and 8 triclusters that are suspected to have condition differences between various SARS-CoV viruses and the H1N1 virus. Other triclusters also provide information where only certain SARS-CoV variations share similarities with each other or similarities or differences with H1N1. Based on the time points, 3 triclusters show no effect as their gene expression patterns remain the same as the initial condition (time point 1), while 17 triclusters are suspected to have post- infection effects. To assess the quality of the formed triclusters in terms of biological function representation of the gene sets within the triclusters, an evaluation of gene ontology (GO) is performed. GO is a system for describing the functions, biological processes, cellular components, and molecular functions of genes across various organisms. The evaluation method involves the Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) in calculating p-values. The evaluation results reveal that 20 triclusters have strong involvement and correlation with each GO concept. Three triclusters only exhibit involvement or correlation in one specific aspect of GO, and one tricluster exhibits involvement in all GO aspects, but with a strong correlation only in the cellular component aspect. This information can serve as a reference for researchers in the field of biology to focus further research on understanding the biological functions within tricluster sets that have strong involvement and correlation.

"

"Buku ini merupakan kamus yang berisi tentang kumpulan frase dalam bahasa Rusia."