:: UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Metode THD-Tricluster dan implementasinya pada data ekspresi gen tiga dimensi = THD-Tricluster method and its implemenntation on three-dimensional gene expression data

Awlia Dwi Rachma; Saskya Mary Soemartojo, supervisor; Titin Siswantining, supervisor; Alhadi Bustaman, examiner; Devvi Sarwinda, examiner (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020)

 Abstrak

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.

 File Digital: 1

Shelf
 S-Awlia Dwi Rachma.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : S-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xv, 39 pages : illustration ; appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-pdf 14-22-38619093 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20509929