Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

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.

"

"

Analisis triclustering merupakan pengembangan dari analisis clustering dan analisis biclustering. Tujuan dari analisis triclustering yaitu mengelompokkan data tiga dimensi secara simultan atau bersamaan. Data tiga dimensi tersebut dapat berupa observasi, atribut, dan konteks. Salah satu pendekatan yang digunakan dalam analisis triclustering, yaitu pendekatan berdasarkan pattern contohnya, adalah metode Timesvector. Metode Timesvector bertujuan untuk mengelompokkan matriks data yang menunjukkan pola yang sama atau berbeda pada data tiga dimensi. Metode Timesvector memiliki langkah kerja yang dimulai dengan mereduksi matriks data tiga dimensi menjadi matriks data dua dimensi untuk mengurangi kompleksitas dalam pengelompokkan. Pada metode ini akan digunakan algoritma Spherical K-means dalam pengelompokkannya. Tahap selanjutnya, yaitu mengidentifikasi pola dari cluster yang dihasilkan pada Spherical K-means. Pola yang dimaksud terdiri dari tiga jenis, yaitu DEP (Differentially Expressed Pattern), ODEP (One Differentially Expressed Pattern), dan SEP (Similarly Expressed Pattern). Penerapan dari metode Timesvector dilakukan pada data ekspresi gen yaitu data tumor otak yang dilakukan dalam 6 skenario. Masing-masing skenario menggunakan banyak cluster yang sama tetapi nilai threshold yang berbeda-beda. Hasil dari ke enam skenario akan divalidasi menggunakan nilai coverage dan nilai tricluster diffusion (TD). Hasil penerapan metode timesvector menunjukkan bahwa dengan menggunakan threshold sebesar 1,5 memberikan hasil yang paling optimal karena memiliki nilai coverage yang tinggi sebesar 57% dan nilai TD yang rendah sebesar 2,95594E-06. Nilai coverage yang tinggi menunjukkan kemampuan metode dalam mengekstrak data dan nilai TD yang rendah menunjukkan bahwa tricluster yang dihasilkan memiliki volume yang besar dan koherensi yang tinggi. Berdasarkan pola yang dihasilkan menggunakan skenario yang optimal diperoleh sebanyak 49 ODEP cluster dengan pasien ke-empat selalu memiliki pola ekspresi yang berbeda dibandingkan dengan pasien lainya.  Hal ini dapat digunakan oleh ahli medis untuk melakukan tindakan selanjutnya terhadap pasien tumor otak.

 

---

Triclustering analysis is the development of clustering analysis and biclustering analysis. The purpose of triclustering analysis is to group three-dimensional data simultaneously or simultaneously. The three-dimensional data can be in the form of observations, attributes, and context. One of the approaches used in triclustering analysis, namely an approach based on a pattern, for example, is the Timesvector method. Timesvector method aims to group data matrices that show the same or different patterns in three-dimensional data. The Timesvector method has a work step that starts with reducing the three-dimensional data matrix to a two-dimensional data matrix to reduce complexity in a grouping. In this method, the Spherical K-means algorithm will be used in grouping it. The next step is to identify the pattern of the clusters generated in the Spherical K-means. The pattern referred to consists of three types, namely DEP (Differentially Expressed Pattern), ODEP (One Differentially Expressed Pattern), and SEP (Similar Expressed Pattern). The application of the Timesvector method was carried out on gene expression data, namely brain tumor data carried out in 6 scenarios. Each scenario uses the same many clusters but different threshold values. The results of the six scenarios will be validated using the coverage value and the tricluster diffusion (TD) value. The results of applying the timesvector method show that using a threshold of 1.5 gives the most optimal results because it has a high coverage value of 57% and a low TD value of 2.95594E-06. A high coverage value indicates the method's ability to extract data and a low TD value indicates that the resulting tricluster has a large volume and high coherence. Based on the pattern generated using the optimal scenario, there were 49 ODEP clusters with the fourth patient always having a different expression pattern compared to other patients. This can be used by medical experts to perform further action on brain tumor patients.

 

"

"

Human Immunodeficiency Virus-1 (HIV-1) merupakan virus yang merusak sel CD4⁺ dalam imun tubuh sehingga menyebabkan sistem kekebalan tubuh menurun drastis. Analisis data ekspresi gen HIV-1 sangat dibutuhkan. Teknologi yang digunakan untuk menganalisis data ekspresi gen yaitu microarray. Teknologi microarray digunakan untuk mengukur nilai ekspresi dari ribuan gen diberbagai macam kondisi. Clustering merupakan teknik untuk memperlajari pola data ekspresi gen kelompok observasi yang memiliki kemiripan berdasarkan kriteria tertentu. Clustering menemukan kelompok observasi pada semua atribut. Untuk menemukan kelompok observasi pada beberapa atribut digunakan analisis biclustering. Dalam data ekspesi gen series yang dibentuk dalam tiga dimensi, analisis yang digunakan adalah triclustering. Pendekatan yang dilakukan dalam membangun triclustering yaitu pendekatan biclustering melalui teknik pencarian bicluster menggunakan Multi-Objective Evolutionary Algorithm (MOEA). Metode evaluasi yang digunakan MOEA adalah Mean Square Residue (MSR) dan kebaruan dalam penelitian ini adalah memodifikasi MOEA dengan metode evaluasi Transpose Virtual Error yang mendeteksi pergeseran (shifting) dan penskalaan (scaling) sekaligus. Hasil dari bicluster terbaik digunakan sebagai input dalam THD-Tricluster. Data tricluster yang diperoleh mengandung probe ID-gen 208812_x_at, 209602_s_at, dan 201465_s_at dengan nama gen HLA-C, GATA-3 dan JUN yang berhubungan dengan HIV-1.

 

---

Human Immunodeficiency Virus-1 (HIV-1) is a virus that kills CD4 + cells in the bodys immune system, causing a drastic decline in the immune system. Analysis of HIV-1 gene expression data is urgently needed. The technology used to analyze gene expression data is microarray. Microarray technology is used to measure the expression value of thousands of genes in various conditions. Clustering is a technique for studying the gene expression data patterns of the observation groups that are similar based on certain criteria. Clustering finds groups of observations on all attributes. Biclustering analysis is used to find the group of observations on several attributes. In the gene expression series data which is formed in three dimensions, the analysis used is triclustering. The approach taken in building triclustering is the biclustering approach through the bicluster search technique using the Multi-Objective Evolutionary Algorithm (MOEA). The evaluation method used by MOEA is Mean Square Residue (MSR) and the novelty in this study is to modify the MOEA with the Transpose Virtual Error evaluation method which detects shifting and scaling at the same time. The results from the best bicluster are used as input in the THD-Tricluster. The tricluster data obtained contained the gene ID probes 208812xat, 209602s_at, and 201465sat with the gene names HLA-C, GATA-3 and JUN associated with HIV-1.

 

"

"Analisis triclustering adalah metode data mining yang memiliki tujuan untuk mengelompokkan data tiga dimensi. Metode ini kerap kali digunakan untuk bidang bioinformatika. Pada penelitian ini digunakan metode analisis triclustering delta trimax. Delta Trimax pada intinya adalah metode analisis triclustering yang bertujuan untuk menemukan tricluster yang memiliki nilai MSR yang lebih kecil dari nilai threshold (o) yang telah ditentukan. Penggunaan silhouette coefficient pada penelitian ini adalah untuk membantu menentukan nilai threshold (o) tersebut. Hasil triclustering delta trimax nantinya dievaluasi dengan menggunakan Triclustering Quality Index (TQI). Genetic algorithm (GA) adalah sebuah algoritma pencarian yang efisien yang didasari oleh evolusi biologis dan genetika alam. Algoritma GA digunakan untuk menemukan solusi terbaik. Terdapat tiga operator genetika yang digunakan di dalam GA, yaitu seleksi, crossover, dan mutasi. Pada penelitian ini, digunakan data ekspresi gen tiga dimensi dari sel kanker paru-paru fase stabil (A549) yang diberi perlakuan obat kemoterapi Motexafin Gadolinium (MGd) dan mannitol sebagai grup kontrol, dimana ekspresi gen diamati dalam 6 kondisi dan 3 titik waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apa kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian obat kemoterapi MGd dan kondisi apa yang mempengaruhinya. Pada penelitian ini, himpunan tricluster yang memiliki kualitas terbaik berdasarkan Triclustering Quality Index (TQI) adalah himpunan tricluster yang dihasilkan dengan nilai o = 0,004. Berdasarkan himpunan tricluster tersebut, didapatkan informasi penting mengenai kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian MGd tapi efek obat MGd tidak bertahan di setiap titik waktu. Terdapat juga gen yang menunjukkan respon baik pemberian obat kemoterapi MGd, tetapi efektivitasnya tidak terlalu maksimal karena responnya beririsan dengan subjek yang hanya diberikan mannitol. Setelah itu, dilihat bagaimana hubungan gen yang berasal dari keseluruhan dataset dengan penyakit melalui gene ontology sebagai informasi tambahan untuk perkembangan obat MGd. Nilai fold enrichment tertinggi pada GO biological process adalah Cytoplasmic Translation, pada GO Cellular Component adalah cytosolic ribosome, dan pada GO Molecular Function adalah structural constituent of ribosome.

---

Triclustering analysis is a data mining method aimed at grouping three-dimensional data. This method is often used in the field of bioinformatics. In this study, the delta trimax triclustering analysis method is used. Delta Trimax essentially aims to find triclusters with Mean Squared Residue (MSR) values smaller than a predetermined threshold (o). The silhouette coefficient is used in this study to help determine the threshold (o). The results of the delta trimax triclustering are then evaluated using the Triclustering Quality Index (TQI). The genetic algorithm (GA) is an efficient search algorithm based on biological evolution and natural genetics. GA is used to find the best solution. There are three genetic operators used in GA: selection, crossover, and mutation. In this study, three-dimensional gene expression data from stable phase lung cancer cells (A549) treated with the chemotherapy drug Motexafin Gadolinium (MGd) and mannitol as a control group were used, where gene expression was observed under 6 conditions and 3 time points. The aim of this study is to identify which sets of genes respond well to MGd chemotherapy and which conditions influence these responses. The set of triclusters with the highest quality based on the Triclustering Quality Index (TQI) was obtained with o=0.004. From this set of triclusters, important information was obtained about the sets of genes that respond well to MGd, but the effect of MGd does not persist at every time point. There are also genes that show a good response to MGd chemotherapy, but its effectiveness is not maximized because the response overlaps with subjects that were only given mannitol. Subsequently, the relationship between genes from the entire dataset and the disease is observed through gene ontology as additional information for the development of MGd drugs. The highest fold enrichment value in the GO biological process is Cytoplasmic Translation, in the GO Cellular Component is cytosolic ribosome, and in the GO Molecular Function is structural constituent of ribosome."

"

Triclustering merupakan teknik analisis pada data 3D yang bertujuan untuk mengelompokkan data secara bersamaan pada baris dan kolom di sepanjang waktu/kondisi yang berbeda. Hasil dari teknik ini disebut dengan tricluster. Tricluster merupakan subruang berupa subset dari baris, kolom, dan waktu/kondisi. Triclustering biasanya digunakan untuk menganalisis data ekspresi gen. Studi dan analisis data ekspresi gen selama perkembangan suatu penyakit merupakan masalah penelitian yang penting dalam bioinformatika dan aspek klinis. Oleh karena itu, penelitian ini mengimplementasikan metode THD-Tricluster dengan new residue score pada data ekspresi gen perkembangan penyakit HIV-1 yang terdiri dari 22283 probe id, 40 observasi, dan 4 kondisi. Pada tahap pertama dilakukan pencarian bicluster dengan lift algorithm berdasarkan nilai new residue score dengan threshold . Pada tahap kedua dilakukan pencarian tricluster dengan menentukan minimum probe dan minimum observasi  sehingga memperoleh 33 tricluster. Hasil evaluasi tricluster menggunakan Inter-temporal Homogeneity dengan threshold  diperoleh 32 tricluster yang menunjukkan 3 gen yang terkait dengan HIV-1 yaitu HLA-C, ELF-1, dan JUN.

---

Triclustering is an analysis technique on 3D data that aims to group data simultaneously on rows and columns across different times/conditions. The result of this technique is called a tricluster. Triclusters are a subspace consisting of a subset of rows, columns, and time/conditions. Triclustering is commonly used to analyze gene expression data. The study and analysis of gene expression data during disease progression is an important issue in the research of bioinformatics and clinical aspects. Therefore, this study implements the THD-Tricluster method with a new residue score on the gene expression data for HIV-1 disease progression consisting of 22283 probe id, 40 observations, and 4 conditions. In the first stage, a bicluster search was carried out with a lift algorithm based on the new residue score with a threshold of I = 0.08. In the second stage, the tricluster search was carried out by determining the minimum probe = 5 and the minimum observation = 2 to obtain 33 triclusters. The results of the tricluster evaluations using Inter-temporal Homogeneity with a threshold of Ï? = 0.8 obtained 32 triclusters which shows 3 genes related to HIV-1, namely HLA-C, ELF-1, and JUN.

"

"

Metode THD-Tricluster merupakan analisis triclustering dengan pendekatan berbasis biclustering. Pada metode THD-Tricluster digunakan nilai Shifting-and-Scaling Similarity untuk membentuk bicluster terlebih dahulu dan dilanjutkan dengan membentuk tricluster. Nilai SSSim menggunakan Shifting-and-Scaling Correlation untuk mendeteksi adanya  korelasi antaranggota dengan pola pergeseran dan penskalaan serta koherensi antarwaktu dan membandingkannya dengan nilai threshold. Metode THD-Tricluster dilakukan pada data respon pengobatan terapi interferon-beta pada pasien sklerosis ganda. Skenario optimal adalah skenario dengan nilai coverage terkecil yaitu saat menggunakan nilai threshold tertinggi. Pada skenario tersebut diperoleh dua jenis tricluster yaitu tricluster yang memiliki kumpulan gen pada pasien yang responsif dan pasien yang tidak responsif terhadap terapi. Perbedaan kumpulan gen pada kedua tricluster dapat digunakan oleh para ahli medis untuk mengembangkan pengobatan terapi  untuk meningkatkan tingkat keresponsifan pasien sklerosis ganda terhadap terapi tersebut.

---

The THD-Tricluster method is a triclustering analysis with a biclustering-based approach. The THD-Tricluster method uses the Shifting-and-Scaling Similarity value to form a bicluster first and shows it by forming a tricluster. The SSSim value uses Shifting-and-Scaling Correlation to use an interface with shifting and scaling patterns as well as intertemporal coherence and compares it with the threshold value. The THD-Tricluster method was performed on treatment response data to interferon-beta therapy in multiple sclerosis patients. The optimal scenario is a scenario with a coverage value scenario that uses the highest threshold value. In this scenario, there are two types of tricluster, namely the tricluster which has a collection of genes in responsive patients and patients who are not responsive to therapy. Differences in gene pools in the two tricluster can be used by medical professionals to develop IFN-β therapeutic treatments to increase the responsiveness of multiple sclerosis patients to these therapies.

"

"

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.

"

"Triclustering merupakan salah satu teknik data mining pada data tiga dimensi untuk mengelompokkan data secara bersamaan pada baris dan kolom di titik waktu yang berbeda menjadi tricluster. Metode ini umumnya diterapkan pada bidang bioinformatika, khususnya data ekspresi gen tiga dimensi. Salah satu triclustering dengan pendekatan biclustering-based adalah THD-Tricluster. Langkah utama dari algoritma ini ialah generate bicluster dan genereate tricluster. Algoritma THD-Tricluster menggunakan pola pergeseran dan penskalaan dengan nilai Shifting-and-Scaling-Similarity (SSSim) untuk mengelompokkan gen dan menghasilkan tricluster. Hasil dari THD-Tricluster dievaluasi dengan Multi Slope Measure (MSL) yaitu sebuah pengukuran kualitas melalui representasi grafik dari tricluster. Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data respon tiga sel individu terhadap pemberian sitokin berupa interleukin-1-beta pada sel mesenkim amnion manusia atau sel pada membran janin. Sitokin memicu regulasi gen inflamasi yang berkontribusi pada kelahiran prematur. Metode THD-Tricluster diimplementasikan pada 15 skenario dengan nilai threshold berbeda. Skenario yang optimal dipilih menggunakan nilai validasi coverage. Pada skenario optimal, diperoleh delapan tricluster yang kemudian dievaluasi menggunakan Multi Slope Measure (MSL). Tricluster 2 yang memiliki nilai MSL paling kecil dan dipilih sebagai tricluster optimal terdiri atas kumpulan gen dari sel yang responsif terhadap pemberian sitokin berupa interleukin-1-beta. Gen-gen pada Tricluster 2 inilah yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi para peneliti di bidang biologis dan medis untuk untuk penelitian lebih lanjut terkait kelahiran prematur.

---

Triclustering is one of the data mining techniques on three-dimensional data to cluster data simultaneously in rows and columns at different time points into triclusters. This method is generally applied to the field of bioinformatics, especially three-dimensional gene expression data. One of the triclustering methods with a biclustering-based approach is THD-Tricluster. The main steps of this algorithm are generate bicluster and generate tricluster. THD-Tricluster algorithm uses shifting and scaling patterns with Shifting-and-Scaling-Similarity (SSSim) values to cluster genes and generate tricluster. The result of THD-Tricluster is evaluated by Multi Slope Measure (MSL), a measurement of tricluster quality through graphical representation. In this study, the data used is the response data of three individual cells to cytokine in the form of interleukin-1-beta in human amniotic mesenchymal cells or cells in the fetal membrane. Cytokines stimulate the regulation of inflammatory genes that contribute to preterm birth. The THD-Tricluster method was implemented on 15 scenarios with different threshold values. The optimal scenario was selected using the coverage validation value. In the optimal scenario, eight triclusters were obtained which were then evaluated using Multi Slope Measure (MSL). Tricluster 2 which has the smallest MSL value and selected as the optimal consists of a collection of genes from cells that are responsive to cytokine administration in the form of interleukin-1-beta. The genes in Tricluster 2 can be used by biological and medical researchers to develop treatments to prevent premature birth."

"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."