Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk mencari korelasi yang kuat antar gen dan kondisi dari data ekspresi gen penyakit Diabetes Melitus (DM) pada sampel obesitas dan sampel kurus dengan menggunakan metode three phase biclustering. Tahap pertama pada metode ini adalah dengan menggunakan matriks dekomposisi Singular Value Decomposition (SVD) yang mentransformasikan data menjadi dua matriks berbasis gen dan kondisi. Selanjutnya pada tahap kedua menggunakan metode partisi Partition Around Medoids (PAM) pada dua matriks gen dan kondisi menggunakan jarak Euclidean sehingga jika digabung akan membentuk bicluster yang pada tahap tiga akan dievaluasi dengan menggunakan modifikasi lift algorithm berbasiskan korelasi Pearson yang cocok untuk mendeteksi bicluster model additive-multiplicative. Hasil dari implementasi algoritma yang digunakan pada dataset microarray dinamakan δ-corbicluster yang memiliki korelasi yang tinggi antar gen dan sampel. Implementasi dari tahap pertama dan kedua (SVDPAM) pada dataset DM dengan 1331 gen terseleksi menghasilkan 8 bicluster. Sedangkan hasil tahap ketiga yaitu modifikasi algoritma lift pada kedelapan bicluster ini menghasilkan 3 δ-corbicluster dengan masing-masing nilai korelasi yang tinggi yaitu 0,097, 0,095, 0,085, sehingga metode yang diusulkan dan hasil analisisnya pada gen dan sampel penyakit DM memiliki potensi besar ke depannya dalam penelitan pada bidang medis.

---

The purpose of this research is to find strong correlation among genes and conditions of Diabetes Melitus genes expression data which samples are obese and lean people using three phase biclustering. First step is to use matrix decomposition Singular Value Decomposition (SVD) to decompose matrix gene expression data into two global based gene and condition matrices. Second step is to use partition method Partition Around Medoid (PAM) to cluster gene and condition based matrices using Euclidean distance, forming several biclusters which further evaluated using modified lift algorithm based on Pearson correlation which is very appropriate method to detect additive-multiplicative bicluster type. The resulting bicluster of the proposed algorithm having strong correlation among genes and samples to microarray dataset are called δ-corbicluster. Implementation of the first and second step (SVD-PAM) to dataset DM with 1331 selected genes produces 8 biclusters. For the third step using modified lift algorithm to these 8 biclusters produces 3 δ-corbiclusters having strong correlation values: 0,097, 0,0095, 0,085, so that the proposed method and the result of analysis to genes and samples of DM have high potential in future medical researches."

"

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.

"