Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
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.

Abstrak :

Triclustering merupakan metode unsupervised learning yang bekerja pada data tiga dimensi dengan dimensi-dimensi berupa observasi, atribut, dan konteks. Tujuan dari triclustering adalah untuk membentuk himpunan submatriks yang disebut sebagai tricluster berdasarkan ketiga dimensi pada data yang diberikan. Data tiga dimensi banyak ditemukan dalam bidang biomedis, di mana hal tersebut turut mendorong penggunaan dan pengembangan triclustering untuk keperluan analisis data ekspresi gen di mana salah satu alternatif dimensi-dimensinya adalah gen, sampel, dan waktu (gene, sample, time) dan biasa juga disebut sebagai data GST. Salah satu metode triclustering yang dikembangkan untuk menganalisis data tiga dimensi short time-series adalah Order Preserving Tricluster (OPTricluster). OPTricluster mempertahankan sifat natural dimensi waktu yang berurutan dan mengelompokkan data ke dalam tricluster berdasarkan pola. Penelitian ini mengimplementasikan metode OPTricluster pada data GST biopsi otot rangka pria sehat yang berpuasa selama 24 jam. Tricluster-tricluster yang terbentuk dievaluasi menggunakan nilai Multi Slope Measure (MSL) untuk mengetahui kualitas grafis tricluster. MSL dikembangkan untuk mengevaluasi tricluster berisi data GST dan nilai MSL yang rendah menandakan kualitas tricluster yang baik. Berdasarkan analisis data GST, ditemukan bahwa penggunaan δ=1,7 menghasilkan tricluster pola constant dan divergent terbaik dan penggunaan δ=1,5 menghasilkan tricluster pola conserved terbaik. Namun, tricluster yang terbentuk mengindikasikan bahwa puasa selama 24 jam tidak menyebabkan banyak perubahan nilai ekspresi gen pada otot rangka manusia.

---

Triclustering is a method of unsupervised learning that runs on three-dimensional data where the dimensions are observation, attribute, and context. The objective of triclustering is to create a set of triclusters based on the three dimensions within the provided data. The abundance of three-dimensional data in the biomedical field is a big factor on the utilization and improvement of triclustering, particularly in the analysis of gene expression data which in it are the dimensions gene, sample, and time or abbreviated as GST data. One of the triclustering method developed to analyze three-dimensional short time-series data is Order Preserving Tricluster (OPTricluster). OPTricluster preserves the natural sequiential properties of the time dimension and organizes data into triclusters based on patterns. This study applies the OPTricluster method on the GST data from muscle biopsies from fasting healthy men. The formed triclusters are evaluated graphically using the Multi Slope Measure (MSL). A small MSL score indicates a good tricluster. Based on the analysis of GST data, δ=1,7 produces the best constant and divergent triclusters and δ=1,5 produces the best conserved triclusters. However, the triclusters formed suggest that fasting for 24 hours doesn’t have a lot of effect on gene expressions in human muscle.