Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Analisis triclustering merupakan salah satu metode data mining yang bertujuan mengelompokkan data berbentuk tiga dimensi. Triclustering kerap digunakan pada bidang bioinformatika untuk menganalisis kesamaan ekspresi gen suatu eksperimen pada titik waktu tertentu. Analisis triclustering yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search dengan I-Trimax. Metode ini merupakan penggabungan algoritma nodes deletion pada I-Trimax dengan algoritma optimasi Fuzzy Cuckoo Search. Cuckoo Search merupakan metode optimasi yang sudah baik dalam menghasilkan himpunan tricluster yang menggunakan konsep parasitisme spesies cuckoo. Fuzzy Cuckoo Search menggunakan fungsi objektif fuzzy c-means untuk mengatasi ketidakjelasan (indiscernibility) yang biasa terjadi dalam data ekspresi gen sehingga masalah kesulitan membedakan objek karena kurangnya pengetahuan dari informasi yang tersedia dapat diatasi. Algoritma nodes deletion pada I-Trimax digunakan pada fase pembentukan populasi awal dari metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search dengan I-Trimax. Hal ini dilakukan demi mendapatkan populasi awal yang sudah baik yaitu memiliki MSR yang minimum karena konsep dari algoritma nodes deletion yaitu dapat menghasilkan himpunan tricluster dengan Mean Square Residue (MSR) kecil yaitu di bawah threshold. Berdasarkan itu proses komputasi algoritma Fuzzy Cuckoo Searchyang dilakukan pada fase optimasi dapat berjalan dengan efektif sehingga menghasilkan himpunan tricluster yang berkualitas baik secara efisien. Analisis triclustering menggunakan metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search dengan I-Trimax digunakan pada data ekspresi gen tiga dimensi sel kanker paru-paru fase stabil (A549) yang berkaitan dengan pemberian obat kemoterapi Motexafin Gadolinium (MGd), di mana ekspresi gen diamati pada 6 kondisi dan 3 titik waktu. Pada penelitian ini, himpunan tricluster yang memiliki kualitas terbaik berdasarkan Triclustering Quality Index (TQI) adalah himpunan tricluster yang dihasilkan dengan nilai  dan. Berdasarkan himpunan tricluster tersebut, didapatkan informasi penting mengenai kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian MGd tapi tidak bertahan setiap titik waktu. Hal ini dapat dijadikan acuan penelitian terkait terapi kanker menggunakan obat kemoterapi MGd yang perlu dilakukan pengembangan agar dapat tetap efektif pada seluruh titik waktu. Terdapat juga kumpulan gen yang memiliki respon cepat dan bertahan hingga jangka panjang dengan pemberian MGd dan mannitol. Gen-gen tersebut merupakan gen yang menunjukkan respon baik pemberian obat kemoterapi MGd tetapi efektivitasnya tidak terlalu maksimal karena responnya beririsan dengan subjek yang hanya diberikan mannitol. Hal ini dapat dijadikan bahan untuk penelitian lebih lanjut dalam pengembangan obat MGd supaya dapat lebih efektif.

---

Triclustering analysis is a data mining method that aims to group data in three dimensions. Triclustering is often used in the field of bioinformatics to analyze the similarity of gene expression under experimental conditions at a certain point in time. The triclustering analysis carried out in this study used the combined Fuzzy Cuckoo Search method with -Trimax. This method is a combination of node deletion algorithm on -Trimax with Fuzzy Cuckoo Search optimization algorithm. Cuckoo Search is a good optimization method in generating tricluster sets that use the concept of parasitism of cuckoo species. Fuzzy Cuckoo Search uses the fuzzy c-means objective function to overcome the indiscernibility that usually occurs in gene expression data so that the problem of difficulty distinguishing objects due to lack of knowledge from available information can be overcome. The nodes deletion algorithm on I-Trimax is used in the initial population formation phase from the combined Fuzzy Cuckoo Search method with I-Trimax. This is done in order to get a good initial population, which has a minimum MSR because the concept of the nodes deletion algorithm is that it can produce a tricluster set with a small Mean Square Residue (MSR), which is below the threshold. Based on that, the computational process of the Fuzzy Cuckoo Search algorithm which is carried out in the optimization phase can run effectively so as to produce a good quality tricluster set efficiently. Triclustering analysis using the combined Fuzzy Cuckoo Search method with I-Trimax was used on three-dimensional gene expression data of stable phase lung cancer cells (A549) associated with the administration of the chemotherapy drug Motexafin Gadolinium (MGd), where gene expression was observed in 6 conditions and 3 time points. In this study, the tricluster set that has the best quality based on the Triclustering Quality Index (TQI) is the resulting tricluster set with values. Based on these tricluster sets, important information was obtained regarding gene pools that responded well to MGd administration but did not persist at any point in time. This can be used as a reference for research related to cancer therapy using MGd chemotherapy drugs that need to be developed in order to remain effective at all time points. There is also a gene pool that responds quickly and persists in the long term with MGd and mannitol administration. These genes are genes that show a good response to MGd chemotherapy drugs but their effectiveness is not maximal because their responses coincide with subjects who are only given mannitol. This can be used as material for further research in the development of MGd drugs so that they can be more effective."

"Analisis triclustering adalah salah satu metode data mining yang memiliki tujuan mengelompokkan data berbentuk tiga dimensi. Triclustering umumnya digunakan pada bidang bioinformatika untuk menganalisis kesamaan ekspresi gen suatu eksperimen pada titik waktu tertentu. Analisis triclustering yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search berdasarkan Gaussian Distribution dengan -Trimax. Metode ini merupakan penggabungan algoritma nodes deletion pada Trimax dengan algoritma optimasi Fuzzy Cuckoo Search. Algoritma nodes deletion pada -Trimax digunakan pada fase pembentukan populasi awal tricluster. Konsep algoritma nodes deletion yaitu dapat menghasilkan himpunan tricluster dengan Mean Square Residue (MSR) di bawah threshold dan mendekati 0. Algoritma optimasi Cuckoo Search adalah algoritma pencarian solusi tricluster, digambarkan dengan konsep parasitisme spesies burung cuckoo. Pada penelitian ini, Cuckoo Search menggunakan random walk Gaussian Distribution untuk pencarian solusi tricluster. Berdasarkan hal ini komputasi algoritma Cuckoo Search menjadi lebih efisien dan efektif dalam menghasilkan himpunan tricluster yang lebih optimal dan mempercepat waktu komputasi. Fuzzy Cuckoo Search adalah pengembangan dari Cuckoo Search yang menggunakan fungsi objektif Fuzzy C-Means untuk mengatasi ketidakjelasan (uncertainty) dalam data ekspresi gen. Analisis triclustering menggunakan metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search berdasarkan Gaussian Distribution dengan -Trimax digunakan pada data ekspresi gen tiga dimensi sel fibroblas yang diberikan perlakuan dengan Egr-1 dan Tgf-, di mana ekspresi gen diamati pada 6 kondisi dan 2 titik waktu. Pada penelitian ini, himpunan tricluster yang memiliki kualitas terbaik berdasarkan Triclustering Quality Index adalah himpunan tricluster yang dihasilkan dengan nilai = 0,015 dan = 0,50 . Berdasarkan himpunan tricluster tersebut, didapatkan informasi penting mengenai kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian perlakuan dengan Egr-1, Tgf- dan bertahan setiap titik waktu. Kumpulan gen tersebut dilakukan Gene Ontology (GO) yang diuji menggunakan Fisher’s exact dengan tingkat signifikansi 0,05 dan dikoreksi dengan False Discovery Rate. Hasil GO tersebut terdiri dari 219 GO Terms Biological Process, 28 GO Terms Molecular Function, dan 52 GO Terms Cellular Component. GO Terms dari masing-masing aspek GO tersebut dapat dijadikan bahan untuk penelitian di bidang bioinformatika untuk menganalisis hubungan GO Terms terhadap penyakit Systemic Sclerosis (SSc).

---

Triclustering analysis is one of the data mining methods aimed at clustering threedimensional data. Triclustering is commonly used in the field of bioinformatics to analyze the similarity of gene expression in an experiment at specific time points. The triclustering analysis in this research uses a combined method of Fuzzy Cuckoo Search based on Gaussian Distribution with -Trimax. This method combines the nodes deletion algorithm of -Trimax with the optimization algorithm of Fuzzy Cuckoo Search. The nodes deletion algorithm of -Trimax is used in the initial population formation phase of the tricluster. The concept of the nodes deletion algorithm is to produce tricluster sets with Mean Square Residue (MSR) below the threshold and close to 0. The optimization algorithm of Cuckoo Search is a search algorithm for tricluster solutions, depicted with the parasitism concept of cuckoo bird species. In this research, Cuckoo Search uses random walk Gaussian Distribution for tricluster solution search. This enhances the efficiency and effectiveness of the Cuckoo Search algorithm in producing more optimal tricluster sets and accelerating the computation time. Fuzzy Cuckoo Search is an extension of Cuckoo Search that employs Fuzzy C-Means objective function to handle uncertainty in gene expression data. The triclustering analysis using the combined method of Fuzzy Cuckoo Search based on Gaussian Distribution with -Trimax is applied to the three-dimensional gene expression data of fibroblast cells treated with Egr-1 and Tgf-1, where gene expressions are observed under 6 conditions and 2 time points. In this research, the tricluster set with the best quality based on the Triclustering Quality Index (TQI) is obtained with = 0.015 and = 0.50. Based on this tricluster set, important information is derived regarding groups of genes that respond well to treatment with Egr1, Tgf, and persist at each time point. These gene groups are subjected to Gene Ontology (GO) analysis, which is tested using Fisher's exact test with a significance level of 0.05 and corrected with False Discovery Rate. The GO results consist of 219 GO Terms Biological Process, 28 GO Terms Molecular Function, and 52 GO Terms Cellular Component. The GO Terms from each aspect can be utilized for further research in the field of bioinformatics to analyze the relationship of GO Terms with Systemic Sclerosis (SSc) disease."

"Triclustering digunakan untuk mengelompokkan data tiga dimensi secara simultan. Metode triclustering yang digunakan pada penelitian ini adalah gabungan 𝛿-Trimax dengan Fuzzy Cuckoo search (FCS) berdasarkan Lévy Flight. Data yang digunakan adalah data ekspresi gen dari proses diferensiasi human induced pluripoten stem cell (HiPSC) pada penderita penyakit jantung. Tahap awal adalah mencari populasi solusi tricluster homogen menggunakan metode 𝛿-Trimax. Penentuan nilai skala 𝛿 untuk menjalankan algoritma pada tahap populasi awal dilakukan menggunakan metode silhouette coefficient. Algoritma 𝛿-Trimax yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Muliple Nodes Deletions dan Single Node Deletions. Tricluster yang didapatkan dari tahap 𝛿- Trimax selanjutnya akan dioptimasi menggunakan metode Fuzzy Cuckoo search berdasarkan Lévy Flight. Solusi tricluster yang berpotensi meningkatkan nilai fungsi objektif akan diganti menggunakan local random walk. Kumpulan tricluster yang terbentuk dari tahap optimasi akan dievaluasi menggunakan metode Tricluster Quality Index (TQI). Solusi tricluster terbaik yang diterapkan pada dataset tiga dimensi penyakit jantung didapatkan dari penggunaan nilai skala 𝛿 = 0,026 dan 𝜃 = 1,7. Solusi tricluster terbaik dianalisis lebih lanjut menggunakan Gene Ontology (GO) untuk menjelaskan keterkaitan gen-gen terhadap proses biologis, fungsi molekuler, dan komponen seluler.

---

Triclustering is used to group three-dimensional data simultaneously. The triclustering method used in this research is a combination of δ-Trimax with Fuzzy Cuckoo search (FCS) based on Lévy Flight. The threedimensional data used is gene expression data from the human induced pluripotent stem cell (HiPSC) differentiation process in heart disease sufferers. The initial stage finds a homogeneous population of tricluster solutions using the δ-Trimax method. Determining the δ scale value for running the algorithm at the initial population stage is carried out using the silhouette coefficient method. The δ-Trimax algorithm used in this research is the Multiple Nodes Deletions and Single Node Deletions algorithms. The tricluster obtained from the δ-Trimax stage will then be optimized using the Fuzzy Cuckoo search method based on Lévy Flight. The tricluster solution which has the potential to increase the objective function value will be replaced using a local random walk. The tricluster collection formed from the optimization stage will be evaluated using the Tricluster Quality Index (TQI) method. The best tricluster solution applied to a three-dimensional heart disease dataset was obtained from using scale values δ = 0,026 and θ = 1,7. The best tricluster solution was further analyzed using Gene Ontology (GO) to explain the relationship of genes to biological processes, molecular functions, and cellular components.

"

"

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.

 

"

"Analisis clustering merupakan proses pengelompokan yang bertujuan untuk menemukan kelompok atau cluster yang didalamnya memiliki karakteristik yang serupa. Seiring berjalannya waktu, teknik clustering berkembang menjadi biclustering dan triclustering, di mana dalam triclustering data yang digunakan adalah data tiga dimensi. Triclustering mampu mengelompokkan ketiga dimensi tersebut secara bersamaan yang nantinya kelompok yang dihasilkan disebut dengan tricluster. Pada penelitian ini, digunakan metode Fuzzy Cuckoo Search (FCS) untuk mengimplementasikan triclustering pada data ekspresi gen tiga dimensi. FCS mengaplikasikan konsep Fuzzy C-Means (FCM) ke dalam algoritma cuckoo search. Penggunaan fungsi objektif FCM dalam FCS dapat mengatasi ketidakjelasan (uncertainty) dalam data, khususnya pada data ekspresi gen. Dalam metode cuckoo search, pencarian ‘solusi’ tricluster digambarkan dengan spesies cuckoo yang meletakkan telur di sarang burung lain. Berbeda dengan cuckoo search pada umumnya yang menggunakan metode random walk levy flight untuk pencarian solusi, pada penelitian ini, digunakan metode lain, yaitu metode random walk distribusi gaussian, di mana hal tersebut merupakan sebuah kebaruan dalam penelitian ini. Cuckoo search dalam metode FCS merupakan metode metaheuristik, sehingga dapat digunakan dalam berbagai masalah analisis data, termasuk data ekspresi gen. Metode FCS berdasarkan distribusi gaussian diimplementasikan pada data ekspresi gen tiga dimensi dari gen otot rangka yang diberi infus IL-6, di mana ekspresi gen diamati pada 3 subjek dan 3 titik waktu yang berbeda. Metode ini dievaluasi menggunakan ukuran evaluasi Triclustering Quality Index (TQI). Dari skenario yang dilakukan, metode FCS memberikan hasil terbaik dengan rata-rata TQI terendah ketika menggunakan nilai gaussian dan probabilitas . Hasil implementasi metode FCS menunjukkan 4 tricluster yang diduga sebagai kumpulan gen yang berekspresi atas respon dari IL-6. Kelompok gen yang diperoleh dari tricluster dapat digunakan sebagai target oleh ahli medis dalam pengembangan di bidang pengobatan penyakit seperti kanker, diabetes, paru-paru, atau gagal jantung yang menargetkan gen-gen dalam kelompok tricluster tersebut.

---

Clustering analysis is a grouping process that aims to find clusters such that objects in the same clusters have similar characteristics. Over time, clustering developed into biclustering and triclustering, wherein triclustering use three-dimensional dataset. Triclustering is able to group these three dimensions simultaneously and form groups called tricluster. This study used the Fuzzy Cuckoo Search (FCS) method to implement triclustering on three-dimensional gene expression data. FCS applies the Fuzzy C-means (FCM) concept to the cuckoo search algorithm. The use of the objective function of FCM in FCS can overcome the uncertainty in the data, especially in gene expression data. In the cuckoo search, finding the tricluster is described with cuckoo species laying their egg in the nests of other birds. The egg laid on the nest represents a 'solution' which is an update of the tricluster from the previous tricluster. Unlike cuckoo search in general, in this study, to find the tricluster solutions, it use gaussian random walk instead of levy flight random walk. Cuckoo search in the FCS method is a metaheuristic method, so it can be used in various data analysis problems, including gene expression data. FCS based on Gaussian distribution was implemented on three-dimensional gene expression data of skeletal muscle genes given IL-6 infusion, where the gene expression was observed in 3 subjects and 3 different time points. Of the 36 simulations performed, the FCS method gives the best results with the lowest average TQI when using gaussian values and probability . This method was evaluated using the Triclustering Quality Index (TQI) evaluation measure. The result of the implementation of FCS shows 4 triclusters which were suspected to be a collection of genes that change in response to IL-6. The gene groups obtained from the tricluster can be used as a consideration by medical professionals in the development of the treatment of diseases such as cancer, diabetes, pulmonary disease, or heart failure that target the genes in the tricluster group."

"Triclustering merupakan teknik data mining untuk mengelompokkan data tiga dimensi (observasi – atribut – konteks). Metode triclustering mampu menemukan kelompok observasi dengan karakteristik yang mirip pada beberapa atribut dan konteks sekaligus. Analisis tricluster kerap diimplementasikan pada data ekspresi gen 3D (gen – kondisi – waktu). Pada penelitian ini dilakukan analisis tricluster dengan metode Hybrid Discrete Firefly Optimization (DFO) pada data ekspresi gen 3D. Metode ini merupakan kombinasi dari metode dan Discrete Firefly Optimization (DFO). Metode DFO merupakan metode optimasi yang terinspirasi dari perilaku firefly (kunang-kunang) yang selalu bergerak ke arah firefly lain dengan cahaya yang lebih terang. Metode DFO bertujuan untuk memperoleh tricluster terbaik dengan volume maksimum dari suatu populasi tricluster. Pada metode DFO, suatu tricluster dengan volume lebih kecil akan bergerak ke arah tricluster lain dengan volume lebih besar dengan bantuan crossover operator. Setiap iterasi pada metode DFO dilakukan sampai semua tricluster dibandingkan volumenya dengan satu sama lain sehingga tricluster dengan volume lebih kecil dapat diperbaiki posisinya dan meningkat volumenya. Kebaruan dari penelitian ini merupakan pembentukan populasi tricluster awal dilakukan dengan metode . Metode bertujuan untuk menghasilkan tricluster dengan Mean Squared Residue (MSR) minimum, yaitu di bawah threshold tertentu. Populasi tricluster dengan karakteristik demikian meringankan beban dan waktu komputasi pada metode DFO. Data yang digunakan pada analisis tricluster ini merupakan data ekspresi gen dari sel kanker payudara MCF-7 ketika disuntikkan 100 nM hormon estrogen untuk empat waktu berbeda, yaitu selama 0 jam, 3 jam, 6 jam, dan 12 jam. Masing-masing perlakuan direplikasi sebanyak tiga kali. Pada penelitian ini diperoleh bahwa simulasi yang menghasilkan tricluster akhir terbaik dengan TQI terkecil adalah simulasi dengan nilai sebesar 3E-05. Gen-gen yang termasuk ke dalam tricluster ini memiliki profil ekspresi yang mirip ketika disuntikkan 100nM estrogen untuk tiga replikasi dan empat waktu. Estrogen merupakan salah satu hormon yang mempengaruhi pertumbuhan kanker payudara. Oleh karena itu, kumpulan gen dari tricluster yang diperoleh dapat dijadikan acuan pada penelitian selanjutnya oleh ahli medis terkait pengaruh estrogen terhadap kanker payudara dan untuk menentukan target terapi gen kanker payudara.

---

Triclustering is a data mining technique that is used to group observations on three dimensional data which consists of observation, attribute, and context dimension. Triclustering is used to find a group of observations with high similarity on several attributes and several contexts. Triclustering analysis is often implemented on three dimensional gene expression dataset. The 3D gene expression dataset dimensions consist of gene, condition, and time. The triclustering method that is used on this research is the Hybrid Discrete Firefly Optimization (DFO). This method is a combination of and DFO. Discrete Firefly Optimization (DFO) is an optimization method that was inspired by firefly movement in the wild in which a less bright firefly always moves to the one with brighter light. In triclustering analysis, every tricluster is called a firefly. Every firefly has a fitness value which is measured by its volume and a position which is represented by a binary encoding of its elements. The DFO method is used to find the best tricluster with maximum volume from a population of triclusters. In the DFO method, a tricluster with smaller volume will move towards a tricluster with larger volume. The movement is done by updating the smaller volume tricluster position. The new position is obtained through crossover operator. Every iteration of DFO is completed once every tricluster fitness value is compared to each other. Repeating the DFO iteratively will give the end result of the best tricluster with maximum volume. The novelty of this research is the addition of method in constructing the initial tricluster population. The population created from will have MSR lower than the threshold so the computation time in the optimization step can be reduced. The Hybrid DFO method is implemented on a 3D gene expression dataset related to the MCF-7 breast cancer cell. The cell is injected with 100nM estrogen for four different times, i.e. 0, 3, 6, and 12 hours. Every experiment is repeated three times. This research finds that the simulation with the best tricluster based on the TQI score is the simulation with equals to 3E-05. The genes that are included in the tricluster are found to have exhibit similar expression when injected by 100nM for three conditions and four time periods. Estrogen is one of the hormones that can affect breast cancer growth. Therefore, the genes that are included in the tricluster can be used as a reference for medical researchers in future research related to estrogen-induced breast cancer and to assist the selection for genes target in breast cancer therapy."

"Metode triclustering merupakan pengembangan dari metode clustering dan biclustering. Berbeda dengan  metode clustering dan biclustering yang bekerja pada data dua dimensi, triclustering bekerja pada data tiga dimensi yang disusun dalam bentuk matriks. Matriks ini terdiri dari dimensi observasi, atribut, dan konteks. Triclustering mampu mengelompokkan ketiga dimensi tersebut secara simultan dan membentuk kelompok berupa subruang yang disebut tricluster. Metode ini umumnya diimplementasikan dalam bidang bioinformatika, terkhususnya dalam analisis data ekspresi gen tiga dimensi untuk menemukan profil ekspresi gen. Data atau matriks ini terdiri dari dimensi gen, kondisi eksperimen, dan waktu eksperimen (time point). Salah satu algoritma triclustering, yaitu Order Preserving Triclustering (OPTricluster), adalah algoritma yang menggunakan pendekatan pattern based dan digunakan untuk menganalisis data ekspresi gen tiga dimensi yang merupakan short time series 3-8 time point). OPTricluster membentuk tricluster dengan mengidentifikasi gen-gen yang memiliki perubahan ekspresi yang sama di sepanjang time points pada sejumlah kondisi eksperimen. Dalam penelitian ini, OPTricluster diimplementasikan pada data ekspresi gen sejumlah pasien yellow fever pasca vaksinasi dengan beberapa skenario yang menggunakan threshold yang berbeda-beda. Skenario dengan threshold yang optimum ditunjukkan oleh rata-rata skor Tricluster Diffusion terendah. Tricluster-tricluster yang dihasilkan berhasil menunjukkan hubungan biologis di antara pasien-pasien tersebut, di mana vaksin cenderung memberikan reaksi yang lebih signifikan pada pasien pria dibandingkan pasien wanita. Selain itu, ditemukan anomali pada pasien-pasien tersebut.

---

Triclustering method is the development of clustering method and biclustering method. Unlike clustering and biclustering that works on two-dimensional data, triclustering works on three-dimensional data that arranged in the form of a matrix consisting of observations, attributes, and contexts dimensions. Triclustering is able to group these dimensions simultaneously and form a subspace called a tricluster. This method is generally implemented in analysis of three-dimensional gene expression data to find profiles of gene expression. This data or matrix consists of genes, experimental conditions and time points dimensions.

One of the triclustering algorithms, Order Preserving Triclustering (OPTricluster), is an algorithm that uses a pattern-based approach and used to analyze short time series data (3-8 time points). The OPTricluster forms the tricluster by identifying genes that have the same expression change across time points under a number of experimental conditions. The change in expression is expressed in a rank pattern which is divided based on three types of patterns, namely constant, conserved and divergent patterns.

In this study, OPTricluster was implemented in gene expression data of yellow fever patients after vaccination using several scenarios with different thresholds. The scenario with the optimum threshold is indicated by the lowest average Tricluster Diffusion score. The resulting triclusters were successful in showing biological relationships among these patients, where the vaccine tending to have a more significant reaction in male patients than in female patients. In addition, anomalies were found in these patients."

"

Salah satu teknik analisis yang dapat digunakan pada data mining dalam mengelompokkan data adalah Triclustering. Triclustering merupakan metode pengelompokan secara bersamaan pada data tiga dimensi yang terdiri dari observasi, atribut, dan konteks. Triclustering kerap digunakan pada bidang bioinformatika untuk mengelompokkan data ekspresi gen di titik waktu tertentu pada suatu kondisi eksperimen. Triclustering yang diajukan pada penelitian ini menggunakan metode Hybrid  – TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization. Particle Swarm Optimization (PSO) adalah teknik pengelompokan yang terinspirasi oleh perilaku biologis populasi ikan atau kawanan burung yang bergerak untuk menuju sumber makanan. Setiap individu di dalam populasi disebut sebagai partikel yang didefinisikan sebagai kandidat solusi (tricluster). Istilah “Binary” mengartikan bahwa partikel yang bergerak di ruang pencarian berbentuk vektor biner (bit) yang bernilai 0 atau 1. Tahap inisiasi populasi dilakukan dengan menggunakan algoritma nodes deletion pada  – TRIMAX untuk menghasilkan populasi awal yang homogen.  Metode  – TRIMAX dapat menghasilkan tricluster dengan nilai Mean Residual Square (MSR) lebih kecil dari threshold 𝛿 sehingga dapat meningkatkan efektifitas komputasi dari metode Hybrid  – TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization. Algoritma gabungan kemudian diimplementasikan pada data ekspresi gen tiga dimensi sel kanker pankreas PANC-1 yang diberikan obat kemoterapi ATO, JQ1, dan kombinasi keduanya pada 3 titik waktu. Diperoleh tricluster optimum dengan skenario  0,0003;  0,8;   0,2; dan tipe neighbourhood = “Gbest”. Tricluster tersebut memiliki nilai TQI sebesar 1,427E-09 dan volume tricluster sebesar 169.410. Berdasarkan tricluster optimum, diperoleh informasi mengenai kumpulan gen yang tidak merespon baik terhadap pengobatan JQ1 dan JQ1+ATO pada jangka waktu menengah dan panjang. Hasil analisis ontologi gen menunjukkan tiga aspek ontologi yang signifikan dengan p-value < 0,05, yaitu proses biologi, fungsi molekuler, dan komponen seluler. Diperoleh gen yang resisten terhadap pengobatan terlibat dalam proses biologi metabolisme sel dan pengembangan sel yang mempertahankan kehidupan sel. Pada aspek fungsi molekuler, gen berperan dalam proses pengikatan, seperti pengikatan ion, senyawa organik siklik, dan senyawa heterosiklik, serta aktivitas katalitik. Selain itu, juga ditemukan bahwa sebagian besar gen berlokasi pada sitoplasma, organel, dan nukleus dalam komponen seluler. Aspek-aspek dari ontologi gen dapat berkontribusi pada resistensi kumpulan gen dalam sel kanker PANC-1 terhadap pengobatan.

---

One of the analysis techniques that can be used in data mining to group data is Triclustering. Triclustering is a method of simultaneously grouping three-dimensional data consisting of observations, attributes, and context. Triclustering analysis is often used in the field of bioinformatics to group gene expression data at certain time points under experimental conditions. The triclustering analysis proposed in this study used the Hybrid  – TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization method. Particle Swarm Optimization (PSO) is a clustering technique inspired by the biological behavior of fish populations or flocks of birds that move towards food sources. Each individual in the population is referred as particles which are defined as candidate solutions (tricluster). The term "Binary" means that the particles move in the search space in the form of binary vectors (bits) with a value of 0 or 1, the number "1" represents that an individual is present in the particle. The population initialization stage is carried out using the nodes deletion algorithm in δ-TRIMAX to produce a homogeneous initial population.  The δ-TRIMAX method can generate a tricluster with a Mean Residual Square (MSR) value smaller than the threshold 𝛿 so that it can increase the computational effectiveness of the Hybrid δ-TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization method. The combined algorithm then implemented on three-dimensional gene expression data of PANC-1 pancreatic cancer cells given ATO, JQ1, and a combination of both chemotherapy drugs at three time points. The optimum tricluster was obtained with scenario  0,0003;  0,8;   0,2; and neighborhood type = "Gbest". The tricluster has a TQI value of 1.427E-09 and a tricluster volume of 169,410. Based on the optimum tricluster, information was obtained about the gene pools that did not respond well to JQ1 and JQ1+ATO treatment in the medium and long term. The results of gene ontology analysis showed three significant ontological aspects with p-value <0.05, namely biological processes, molecular functions, and cellular components. It was found that treatment-resistant genes are involved in the biological process of cell metabolism and cell development that maintains cell life. In the aspect of molecular function, genes play a role in binding processes, such as ion binding, cyclic organic compounds, and heterocyclic compounds, as well as catalytic activity. In addition, it was also found that most genes are located in the cytoplasm, organelles, and nucleus in cellular components. These aspects of the gene ontology may contribute to the resistance of the gene pool in PANC-1 cancer cells to treatment.

"

"

Analisis triclustering merupakan teknik analisis pada data 3D (observasi – atribut – konteks). Analisis triclustering dapat mengelompokkan observasi pada beberapa atribut dan konteks secara bersamaan. Analisis triclustering telah sering diterapkan untuk menganalisis data ekspresi gen microarray. Penelitian ini menggunakan metode δ-Trimax untuk melakukan analisis triclustering pada data ekspresi gen microarray. Metode δ-Trimax bertujuan untuk menemukan tricluster yang memiliki mean square residual kecil dari δ dan volume maksimal. Tricluster diperoleh dengan cara melakukan penghapusan node dari data 3D dengan menggunakan algoritma multiple node deletion dan single node deletion. Kandidat tricluster yang telah didapatkan, dilakukan pengecekan  kembali dengan menambahkan beberapa node yang telah dihapus sebelumnya menggunakan algoritma node addition. Pada penelitian ini dilakukan perbaikan program pada metode δ-Trimax dan juga menambahkan penghitungan evaluasi tricluster yang dihasilkan.  Implementasi metode δ-Trimax dilakukan pada data ekspresi gen dari proses diferensiasi human induced pluripoten stem cell (HiPSC) dari pasien penyakit jantung. Ekspresi gen diukur pada 12 titik waktu dan 3 replikasi. Dari beberapa simulasi yang dilakukan, metode δ-Trimax memberikan hasil terbaik ketika δ=0,0068 dan λ=1,2. Berdasarkan tricluster yang dihasilkan dari simulasi terbaik tersebut, dipilih 5 tricluster yang diduga sebagai ciri-ciri penyakit jantung. Lima tricluster ini dapat menjadi pertimbangan bagi ahli medis untuk melakukan tindakan lebih lanjut terhadap pasien.

---

Triclustering analysis is an analysis technique on 3D data (observation - attribute - context). Triclustering analysis can group observations on several attributes and contexts simultaneously. Triclustering analysis has been frequently applied to analyze microarray gene expression data. This study used the δ-Trimax method to perform triclustering analysis on microarray gene expression data. The δ-Trimax method aims to find a tricluster that has a mean square residual smaller than δ and a maximum volume. Tricluster is obtained by deleting nodes from 3D data using multiple node deletion and single node deletion algorithms. The tricluster candidates that have been obtained are checked again by adding some previously deleted nodes using the node addition algorithm. In this research, the program improvement of the δ-Trimax method was carried out and also the calculation of the resulting tricluster evaluation. The implementation of the δ-Trimax method was carried out on gene expression data from the differentiation process of human induced pluripotent stem cells (HiPSC) from patients with heart disease. Gene expression was measured at 12 time points and 3 replications. From several simulations performed, the δ-Trimax method gives the best results when δ = 0.0068 and λ = 1.2. Based on the tricluster generated from the best simulation, 5 tricluster were selected which were suspected as a characteristic of heart disease. These five tricluster can be a consideration for medical experts to take further action on patients.

"