Mandala of Health : A Scientific Journal Vol.14, No.2, September 2021, Hal. 111-123 ISSN    : 0216-3098 E-ISSN : 2615-6954
DOI: 10.20884/1.mandala. 2021.14.2. 5161

## IN SILICO ANALISIS FILOGENETIK, CHEMORECEPTOR DAN SIGNAL TRANSDUKSI DARI BAKTERI KONTAMINASI DENTAL UNIT

## IN SILICO PHYLOGENETIC ANALYSIS, CHEMORECEPTOR AND SIGNAL TRANSDUCTION OF BACTERIAL CONTAMINATION DENTAL UNIT
Yudisthira Wahyu 1 , Muhammad Darari 1 , Adjie Diwantoko 1 , Alfian Gilar Ramadhan 1 , Aditya Adha Apriandi 1 , Muhammad Hisyam 1 , Abiyan Athallah 1 , Muhammad Tampan 1 , Ozhan Faisal 1 , Supriyati 2 , Meylida Ichsyani 4 , Pratiwi Nur Widyaningsih 2 , Ryana Budi Purnama 3 , Tirta Wardana 4,*
1 Mahasiswa Sarjana, Jurusan Kedokteran Gigi, Fakultas Kedokteran, Jl. Dr. Soeparno, Kampus Karangwangkal Gedung E, Karang Bawang, Grendeng, Purwokerto, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53122, Indonesia 2 Deartemen Konservasi, Jurusan Kedokteran Gigi, Fakultas Kedokteran, Jl. Dr. Soeparno, Kampus Karangwangkal Gedung E, Karang Bawang, Grendeng, Purwokerto, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53122, Indonesia
3 Deartemen Ilmu Material dan Teknologi Kedokteran Gigi, Jurusan Kedokteran Gigi, Fakultas Kedokteran, Jl. Dr. Soeparno, Kampus Karangwangkal Gedung E, Karang Bawang, Grendeng, Purwokerto, Kabupaten Banyumas,
Jawa Tengah 53122, Indonesia
4 Deartemen Biomedis, Jurusan Kedokteran Gigi, Fakultas Kedokteran, Jl. Dr. Soeparno, Kampus Karangwangkal Gedung E, Karang Bawang, Grendeng, Purwokerto, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53122, Indonesia

## ABSTRAK
Pentingnya keamanan pasien pada saat melakukan proses perawatan kedokteran gigi dan mulut menjadi hal penting. Namun, tingginya kontaminasi yang telah dilaporkan pada dental unit memberikan  perhatian  khusus,  sehingga  perlu  diidentifikasi  dan  dipelajari  mengenai  pola  dari bakteri kontaminan dan mekanisme transduksi respon bakteri terhadap lingkunganya. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari menenai keanekaragaman bakteri kontaminasi pada dental unit, Chemotactic signal dan jalur dari chemoresptor melalui penekatan secara in silico . Penelitian in silico  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  software  tools  yang  berbasis  online  maupun offline  dengan  pemanfaatan  database  sequence  genomic  dari  bakteri  kontaminasi dental  unit. Analisis filogenetik tree berdasarkan gen 16s rRNA menggunakan MEGA 6 software, interaksi protein signaling dianalisis menggunakan MiST 3.0 (https://mistdb.com/), signal transduction dan struktur protein (https://pfam.xfam.org/), peran chemotaxis interPro ebi (https://www.ebi.ac.uk/interpro/structure/),  dan biological  process menggunakan  Ebi  QuickGo (https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/).  Analisis  menunjukan  58  species  kontaminasi  bakteri menunjukan  uji  similaritas  >  95%.  Analisis  jalur  chemosensory P . aeruginosa dengan  panjang genome  6.538  Mbp  melalui  8  jalur  mekanisme persinyalanan  dengan  total  48  jalur  persinyalan MCP. Analisis persinyalan MCP kelas yaitu 24H, 36H, 40H, dan 44H, sedangkan identifikasi kelas MCP  dikelompokan  berdasarkan  dengan  kemosensori  kelas  yaitu  CheW,  CheA,  CheR,  CheB, CheV,  CheD  dan  CheZ.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini,  kompleksivitas  pada  jalur  interaksi chemoreseptor dalam beradaptasi dengan cepat terhadap lingkungan.
Kata  kunci:  Filogenetik  tree,  bakteri  kontaminasi,  dental  unit,  16srRNA,  chemoreseptor,  in silico. P. aeroginosa

## ABSTRACT
The  importance  of  patient  safety  when  carrying  out  dental  and  oral  care  processes  is essential. However, the high levels of contamination that have been reported in dental units are of particular concern, so it is necessary to identify and study the patterns of bacterial contaminants and  the  transduction  mechanisms  of  bacterial  responses  to  their  environment.  This  study investigates  the  diversity  of  bacterial  contamination  in  dental  units,  chemotaxtic  signals,  and pathways  from  chemoreceptors  through  in  silico  approched.  In  silico  research  was  carried  out using  several  online  and  offline  software  tools  utilizing  a  genomic  sequence  database  from bacteria-contaminated with dental units. Phylogenetic analysis of the tree based on the 16s rRNA gene  using  MEGA  6  software,  protein  signaling  interactions  were  analyzed  using  MiST  3.0 (https://mistdb.com/), signal transduction and protein structure (https://pfam.xfam.org/), the role of  chemotaxis  using  interPro  Ebi  (https://www.ebi.ac.uk/interpro/structure/),  dan  biological process  using  Ebi  QuickGo  (https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/).  The  analysis  showed  that  58 species  of  bacterial  contamination  showed  a  similarity  test  >  95%.  Chemosensory  pathway analysis  of P.  aeruginosa with  a  genome  length  of  6.538  Mbp  through  8  signaling  mechanism pathways for a total of 48 MCP. Signaling pathways.MCP signaling analysis classes are 24H, 36H, 40H, and 44H, while the identification of MCP classes is grouped based on chemosensory classes, namely  CheW,  CheA,  CheR,  CheB,  Chev,  CheD,  and  CheZ.  The  conclusion  of  this  study,  the complexity of the chemoreceptor interaction pathway in adapting quickly to the environment.
Keywords: Phylogenetic tree, contaminant bacteria, dental unit, 16srRNA, chemoreceptor, in silico. P. aeroginosa.
Penulis korespondesi:
Tirta Wardana Deartemen Biomedis, Jurusan Kedokteran Gigi, Fakultas Kedokteran, Universitas Jenderal Soedirman
Jl. Dr. Soeparno, Kampus Karangwangkal Gedung E, Karang Bawang, Grendeng, Purwokerto, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53122, Indonesia Tirta.wardana@unsoed.ac.id

## PENDAHULUAN
Pemeriksaan  gigi  dengan  menggunakan dental  unit sebagai  penunjang  bagian  dari komponen penting untuk keberhasillan perawatan kedokteran gigi. Komponen dental unit terdiri dari dental chair, dental light, bowl rinse, dental unit waterline, dan instrument table. (Tuttlebee et al.,  2002) Namun,  beberapa  penelitian  telah  melaporkan  mengenai  kontaminasi  bakteri  pada komponen dental  unit akibat  akumulasi  infeksi  baik  dari  lingkungan  ataupun  dari  akumulasi pasien. Dental unit terakumulasi infeksi dapat memberikan dampak berupa infeksi silang antara, pasien, dokter gigi dan pegawai unit pelayanan dokter gigi, baik secara langsung maupun tidak langsung.(Coleman  et  al.,  2009)  Beberapa  unit  yang  banyak  dilaporkan  dan  ditemukan menginfeksi  pada dental  unit pada  bagian handpiece yang  berfungsi  penyedia  air  untuk mendinginkan  peralatan  gigi  dan  membilas  jaringan  mulut.  Selama  perawatan  gigi,  pasien  dan personel terkena kontak langsung dengan air yang terkontaminasi bakteri dalam bentuk percikan dan dengan aerosol air yang terkontaminasi yang dipancarkan selama bekerja oleh unit handpiece, termasuk instrumen berputar dan ultrasonik.(Alkhulaifi et al., 2020)
Analisis  filogenetik  dilakukan  untuk  memahami  kekerabatan  pada  bakteri  yang  telah diketahui  mengkontaminasi dental  unit. Identifikasi  berbasis  genotype  akan  memberikan keakuratan  yang  lebih  tinggi  mengenai  kekerabatan  dengan  filogenetik  tree  berdasarkan  gen 16sRNA.(Kasi  et  al.,  2019)  Analisis  filogenetik  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan kekerabatan dan evolusi bakteri yang mengkontaminasi dental unit untuk melihat keragaman dan kekerabatan antara organisme. Kemampuan bertahan bakteri dengan cepat merespon dan bertahan pada  berbagai  kondisi,  mekanisme  persinyalan  pada  bakteria  dikenal  dengan  system one component  system (OCS),  untuk  menggabungkan  fungsi  sensorik  dan  pengaturan  fungsi  pada single protein.(Ulrich  et  al.,  2005)  salah  satu  mekanisme  signaling  OCS  melalui  system kemosensori transduksi sinyal yang kompleks pada bakteria dalam merespon kondisi lingkungan. Salah satu bakteri paling umum diketahui teridentifikasi mengkontaminasi di beberapa dental unit dan fasilitas kesehatan yaitu Pseudomonas aeruginosa (P.aeruginosa). P. aeruginosa banyak ditemukan pada fasilitas kesehatan mengalami resistance antibiotik. Beberapa peneliti telah mengungkapkan beberapa penemuan resistensi dari bakteri P. aeruginosa pada  berbagai  macam  tipe  antibiotik  dengan  pola  resistesi  siprofloksasin  pada  bakteri Pseudomonas spp  pada  permukaan  lingkungan  rumah  sakit,(Elzen  et  al.,  2016) amoksisilin,(Masyeni et al., 2018) fosfomisin dan polimiksin(Adheline, 2019). Namun, belum ada informasi mengenai kekerabatan dan response bakteri terhadap kondisi lingkungan belum banyak terungkap.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  filogenetik  tree, chemoresponse dan mekanisme persinyalan dari bakteria kontaminasi dental unit secara in silico.

## METODE PENELITIAN
Kegiatan penelitian ini dilakukan dengan menggunakan computer dengan edisi Windows 10 Pro, version 1511, prosesor AMD E1-1200 APU with Radeon ™ HD Graphics 1.40 GHz, RAM 4.00 GB dengan system operasi 64 bit. Analisis secara in silico untuk mengkonstruksi bakteri yang menginfeksi dental  unit bakteri  dari  Pubmed  NCBI.  Data  bakteri  diidentifikasi  species  dan hubungan kekerabatan dengan filogenetik tree menggunakan data genomik sequence nukleotida 16  srRNA  dari  bakteri  dengan  format  FASTA.  Analisis  filogenetik  tree  ditampilkan  dengan menggunakan MEGA 6 software. (Kumar et al., 2018)
Analisis microbial signal transduction menggunakan database chemosensory system dalam memodulasi  ekspresi  gene,  pembentukan  biofilm,  host-patogen  dan  interaksi  yang menguntungkan  dengan  menggunakan  software  MiST  3.0  berbasis  website  database (https://mistdb.com/).(Gumerov et al., 2020) Bakteri yang diketahui pada beberapa penelitian di Indonesia banyak ditemukan mengindeksi dental unit yaitu Pseudomonas aeruginosa, dilakukan analisis mengenai mekanisme signal transduction dan struktur protein (https://pfam.xfam.org/),(El-Gebali  et  al.,  2019)  yang  berperan  pada  chemotaxis  menggunakan interPro  ebi  (https://www.ebi.ac.uk/interpro/structure/).(EMBL-EBI,  2018)  Analisis biological process untuk  mengetahui  mekanisme  dari  protein P.  aeruginosa menggunakan  Ebi  QuickGo (https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/).(Binns et al., 2009)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Lingkungan  klinis  kedokteran  gigi  terutama  area  pelayanan  pemeriksaan  di dental  unit pada beberapa bakteri  gram  positif-negatif yang  bersifat  pathogen.  Infeksi  silang akibat bakteri kontaminasi  dapat  terjadi  antara  pasien  dan  dokter,  hingga  ke  komunitas.  Transmisi  bakteri penyebab infeksi dapat terjadi melalui beberapa mekanisme seperti droplet, airbone maupun via kontak  langsung,  lantai,  dinding  dan  peralatan  medis.  Terus  meningkatnya  kejadian  infeksi terutama  akibat  kontaminasi  dari  fasilitas  di  pelayanan  kesehatan  merupakan  salah  satu  yang menjadi  perhatian  dikarenakan  kasusnya  terus  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Pada  kejadian perawatan gigi dan mulut dapat berkontak dengan saliva dan darah, dan ditemukan menginfeksi di rumah sakit dengan infeksi silang diperkirakan sekitar 20-40%.(Mokodompit et al., 2019)
Pada  penelitian  ini  kami  telah  melakukan  identifikasi  terhadap  bakteri  yang  banyak ditemukan mengkontaminasi pada dental unit. Sebanyak 58 species bakteri kontaminasi bakteri telah dikoleksi dan dianalisis menggunakan data 16sRNA dan format file FASTA. Neighboring relationship direkonstruksi menjadi sebuah filogenetik tree dapat dilihat pada gambar 1.
Analisis  filogenetik  tree  menunjukan  paada  seluru  species  yang  dianalisis  menunjukan tingkat  similaritas  lebih dari >95% dari setiap species.  Pada analisis species kami menemukan beberapa kluster bakteri yaitu Paenarthrobacter , Microbacterium, Brevbacterium, corynebacterium,  staphylococcus dan Pseudomonas. Hasil  analisis  uji  similaritas  untuk merekonstruksi  fiogenetik  tree  diketahui  bahwa  frekuensi  nukleotida  berupa  basa  A  =  24.98%, T/U = 20.69%, C = 22.48%, dan G = 31.84%. Estimasi dengan nilai ML, tree topology dengan nilai maximum  Log  likelihood berbasis  komputasi  sebesar  -17464.478.  Codon  posisi  termasuk 1st+2nd+3rd+Noncoding, dengan 1317 positions pada dataset akhir.
Beberapa  peneliti  telah  banyak  melaporkan, P.  aeruginosa ditemukan  pada properti  di lingkungan rumah sakit.(Ghane & Azimi, 2014) Uniknya, P. aerruginosa mampu mensekresikan faktor virulensi dan exometabolite seperti protease, hemolisin, blue phenazine pyocyanin (PCN), the fluorescent green siderophore proverdin (Pvd) yang dapat membentuk biofilm. P. aeruginosa mampu  mengoksidasi  dan  mereduksi  molekul  lain  untuk  membunuh  pesaingnya  agar  dapat mendominasi  lingkungan melalui proses adhesi,  invasi  dan penyebaran sel  epitel.(Hajardhini et al., 2020) mekanisme yang terjadi melibatkan berbagai jalur aktivasi dan mekanisme transduksi persinyalan.  Jalur  transduksi  persinyalan  dapat  melibatkan  berbagai  domain  protein  yang  unik dalam berbagai peran dalam proses lain. Jalur persinyalan kemotaksis yang specifik melalui jalur kemosensor. Nilai similaritas yang tinggi dari hasil uji keragaman dengan rekonstruksi filogentik memberikan gambaran asumsi bahwa mekanisme signal transduksi setiap species dimungkinkan memiliki kesamaan yang cukup tinggi.
Gambar 1. Filogenetik tree identifikasi (%) dari kelompok bakteri yang diketahui mengkontaminasi dental unit berdasarkan sekuense 16s rRNA
Analisis  jalur  chemosensory  pada  species P . aeruginosa dengan  panjang  genome  6.538 Mbp melalui 8 jalur mekanisme persinyalanan dengan total 48 jalur persinyalan MCP (Gambar 2). MCP merupakan pengklasifikasian berdasarkan jumlah heptad heliks yang terdiri dari pengenalan domain  pensinyalan  dengan  mempertimbangkan  jalur  kelas  kemosensori  berbasis  evolusi.
(Alexander & Zhulin, 2007; Wuichet & Zhulin, 2010) analisis persinyalan MCP kelas yaitu 24H, 36H,  40H,  dan  44H,  sedangkan  identifikasi  kelas  MCP  dikelompokan  berdasarkan  dengan kemosensori kelas yaitu CheW, CheA, CheR, CheB, CheV, CheD dan CheZ.(Wuichet & Zhulin, 2010)
Gambar 2. Chemosensory system pada species P. aeruginosa degenerate menggunakan MiST 3.0(Gumerov et al., 2020)
Analisis detail pada bakteria yang ditemukan menginfeksi dental unit dan memiliki peran pada mekanisme chemotaxis secara detail dapat dilihat pada table 2. Analisis data mennentujukan informasi bakteri, input dan output domain (persinyalan), ukuran genome dan mekanisme gene/ protein yang terlibat pada chemosensory system .
Tabel I. Hasil pengamatan rata-rata  kadar kreatinin serum pada tikus Sprague  dawley yang diinduksi Parasetamol, ekstrak etanol daun sirsak
No Organisme Input domains Output domains Size (Mbp) Chemosensory System Total 1 Rhodococcus fascians PAS EAL, GGDEF 3.066 CheB_Methylest, CheR_N, Cher, PAS_10, PAS_3, PAS_8, PAS_9, GGDEF, EAL 9 2 Enterococcus casseliflavus NBRC 100478 dCache_1, Pas 3.498 MCP, CheW, CheCX, MCPsignal 4 3 Ralstonia pickettii dCache_1, PilJ, dCache_2, 4HB_MCP, Cache_3-Cache_2 4.316 MCPSignal, dCache_1, HAMP, CheW, Pilj, HPT, sCache_2, TarHC, Cache_3- Cache_2 10 4 Alcaligenes faecalis PAS, dCache_2 4.075 MCPSsignal, PAS_3, TarH, HAMP, CheZ, Response_reg, CheB_methylest, CheR_N,HPT, HATPase_c, CheW, sCache_2 13
5 Pseudomonas stutzeri HBM, 4HB_MCP, FIST, FIST_C,  FIST, FIST_C, dCache_1, PilJ, PAS, 4.526 HBM, HMP, MCPsignal, CheR, CherR, CheW, Response_reg, sCache_2, HAMP, Response_reg, CheB_methylest, CheZ, 4HB_MCP_1, FIST, FIST_C, dCache_1, PilJ, PAS_9, PAS_3, dCache_1, CheR_N, HPT, CheB_Methylest, HAMP, F6, CheV, dCache_2, Methyl-accepting chemotaxis protein, 40H, Chemotaxis, Tfp, MAC2, 43 6 Pseudomonas aeruginosa 4HB_MCP, HBM, dCache_1,  4HB_MCP, PilJ, dCache_2, PAS. 6.264 4HB_MCP_1, HAMP, MCPsignal, HBM, dCache_1, CheW, CheR, ACF, Chemotaxis, CheA, Hpt, HATPase_c, Response_reg, CheB_methylest, CheV, F6, CheR_N, CheR, PilJ, sCache_2, 40H, PAS_3, CheZ, F6,  Methyl-accepting chemotaxis protein,CheB, HBM, 24H, 48 7 Pseudomonas fluorescens Cache_3-Cache_2, HBM, dCache_1, PilJ, PAS, 4HB_MCP, dCache_2, HBM. 6.02 CheW, Response_reg, CheR_N, CheR, PAS_3, MCPsignal, 4HB_MCP_1, HAMP, CheZ, Hpt, HATPase_c, CheW, CheA, CheB, F6, CheB_methylest, MCPsignal, dCache_1, PAS_10, PAS_9, sCache_2, HBM, mcp-40H, mcp-44H, mcp-24H, mcp_52H, mcp- 38H, Tfp, ACF, F1, F7, F8, F3, F6, F13, MAC2, MAC1, Uncat, ACF, 46 8 Pseudomonas putida NIT, HBM, PilJ, dCache_1, PAS, dCache_2 6.484 NIT, HAMP, MCPsignal, HBM, CheW, PilJ, Hpt, HATPase, dCache_1, CheZ, Hpt, Response_reg, CheB_methylest, PAS_3, CheR_N, CheR, MAC2, PAS_4, PAS_10, HiSKA, sCache_2, TarH, 40H, MCP, Tfp, ACF, F1, F2, F7, Chemotaxis, CheZ, F6, F4, F5, F17, MAC1, Uncat, Methyl-accepting chemotaxis protein, 54
9 Pseudomonas syringae HBM, PAS, FIST, FIST_C, 4HB_MCP, dCache_1. 6.094 24H, 34H, 36H, 40H, ACF, F6, F8, Tfp, MAC2, MCP, CheW, CheA, CheR, CheB, CheCX, CheV, CheD, CheZ, mCPsignal, HBM, HAMP, PAS_3, PAS_2, FIST, FIST_C, 4HB_MCP_1, dCahache_1, response_reg, CheR_N, Hpt, HATPase_c, PAS_4, PAS_3. 77 10 Pseudomonas chlororaphis PilJ, Cache_3-Cache_2, dCache_1, PAS, 7.122 MCP, CHeW, CheA, CheR, CheB, CheV, CheD, CheZ, 24H, 40H, 44H, ACF, F6, MAC2, F6, Hpt, PilJ, MCPsignal, Cache_3- Cache_2, dCache_1, Response_reg, HAMP, PAS_9, PAS_3, CheR_N, CheR, Response_reg, sCache_2, 4HB_MCP_1, CheB_methylest, HBM, 49 11 Sphingobacterium spiritivorum 5.137 CheR, CheB, MAC2, CheB_methylest 4
Dalam  kompleks  kemosensori,  kemoreseptor  dapat  berinteraksi  dengan  kinase,  adptor, dan satu sama lain melalui subdomain berbeda yang sangat conserve . Oleh karena itu, analisis jalur persinyalan dapat bervariasi dalam pola mengarah pada spesifitas jalur. Pada P. aeruginosa kami mengidentifikasi beberapa mekanisme persinyalan yang berhubungan dengan chemoreseptor yang melibatkan beberapa protein dalam jalur transduksi (Gambar 3a). Beberapa protein yang terlibat penting  pada  mekanisme  chemoreseptor  kami  visualisasikan  daam  bentuk  kristalografi  protein yaitu  Methyl-accepting  chemotaxis  protein,  Methyl-accepting  chemotaxis  protein,  dan Chemotaxis protein CheY (Gambar 3b-d).
Proses  pemetaan persignalan pada P aeruginoma menunjukan terdapat  8 input domain protein  yang  terlibat  dalam  mekanisme  chemoreseptor-binding  sites  dari  consensus  sequence adaptor  protein  (Table  1). P.  aeruginosa  memiliki specifik  persinyalan  yang  melibatkan  CheR methyltransferases  yang  tidak  hanya  conserved  hanya  pada  sequence,  akan  tetapi  juga  specifik pada heptad C13 di 19 kemoreseptor (semua kelas 40H).(García-Fontana et al., 2013, 2014)
Gambar 3. Chemoreseptor mekanisme pada P. aeruginosa , A. signal transduksi yang berhubungan pada chemoreseptor,  B.  kristalografi  protein  Methyl-accepting  chemotaxis  protein,  C. Kristalografi  protein  Methyl-accepting  chemotaxis  protein,  D.  Kristalografi  protein Chemotaxis protein CheY
Analisis  mekanisme  dari  chemotaxis P.  aeruginosa menunjukan  terlibatnya  beberapa mekansime biological proses yang terjadi (gambar 4). Menetapkan jalur mekanisme reseptor yang berbeda  merupakan  hal  yang  cukup  sulit  untuk  diungkap  mengingat  jumlah  dari  reseptor  yang terlibat  dalam  jumlah  tinggi  pada  setiap  kategori.  48  kemoreseptor  yang  kemungkinan  bekerja pada empat jalur yang berbeda perlu dipelajari dengan lebih eksplisit terutama dalam memahami interaksi  protein-protein  melalui  metilasi  aatau  interaksi  subdomain  misalnya  pada  CheA  dan CheW kinase.
Gambar  4. Signal  transduction  yang  terlibat  dalam  proses  chemotaxis P.  aeruginosa melalui analisis in silico menggunakan QuickGO.
Komputasional  prediksi  memberikan  pemahaman  yang  begitu  kompleks  pada  jalur interaksi chemoreseptor dalam beradaptasi dengan cepat terhadap lingkungan. Beberapa penelitian yang telah mencoba memprediksi secara komputasi dan experimental bahwa WsPA merupakan satu-satunya reseptor yang berinteraksi dengan jalur Wsp, namun membutuhkan pembentukan c- di-GMP oleh regulator respons WspR. (Güvener & Harwood, 2007; Huangyutitham et al., 2013; O’Connor et al., 2012; Ortega et al., 2017). Pemanfaatan analisis komparatif genomic memiliki keuntungan yang lebih mudah dibandingkan dengan pembuktian secara eksperimental. Lebih lagi, dalam  membahas  ataupun  menjawab  pola  urutan  yang  bebeda  dalam  memprediksi  setiap  jalur yang terlibat interaksi pada chemoreseptor.
Namun,  analisis  secara  boinformatik  tidak  dapat  memberikan  gambaran  apapun  tanpa diperoleh dari berbagai pendekatan secara eksperimental yang telah dilakukan dan dilaporkan oleh banyak  kelompok  penelitian  pada  beberapa  decade  ini.  Analisis  secara  bioinformatik  ini  hanya memberikan ilustrasi yang kompleks mengenai jalur persinyalan yang terjadi pada P. aeroginosa melalui jalur mekanisme chemoresptor.

## KESIMPULAN
Analisis melalui pendekatan bioinformatika pada bakteri yang ditemukan mengkontaminasi dental  unit menggunakan  pendekatan  filogenetik  tree  menunjukan  tingkat similaritas  yang  tinggi.  Kemampuan  yang  cepat  dalam  beradaptasi  memberikan  kemampuan bakteri untuk dapat bertahan pada kondisi lingkungan yang berubah. Analisis chemoreseptor dapat mengamati  mengenai  gambaran  signal  transduksi  dan  mekanisme  yang  terjadi  pada  bakteri P. aeroginasa melalui  beberapa  jalur  persinyalan  dalam  merespon  lingkungan  yang  belibatkan proses biologi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini merupakan hasil dari tugas pada kegiatan bioinformatika pada blok elektif di Jurusan Pendidikan Kedokteran Gigi, Fakultas Kedokteran, Universitas Jenderal Soedirman. Oleh karena  itu,  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  banyak  kepada  semua  pihak  yang  telah berpartisipasi terhadap terlaksananya proses pembelajaran dan terselesainya tugas pada kegiatan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adheline,  G.  D.  (2019).  DAUN  AFRIKA  (Vernonia  amygdalina)  SEBAGAI  ALTERNATIF ANTIBIOTIK  INFEKSI  NOSOKOMIAL  YANG  DISEBABKAN  OLEH  Pseudomonas aeruginosa. Jurnal Ilmu Kedokteran Dan Kesehatan , 6 (3), 242–246. https://doi.org/10.33024/jikk.v6i3.2211
Alexander,  R.  P.,  &  Zhulin,  I.  B.  (2007).  Evolutionary  genomics  reveals  conserved  structural determinants  of  signaling  and  adaptation  in  microbial  chemoreceptors. Proceedings  of  the National  Academy  of  Sciences  of  the  United  States  of  America , 104 (8),  2885–2890. https://doi.org/10.1073/pnas.0609359104
Alkhulaifi, M. M., Alotaibi, D. H., Alajlan, H., & Binshoail, T. (2020). Assessment of nosocomial bacterial contamination in dental unit waterlines: Impact of flushing. Saudi Dental Journal , 32 (2), 68–73. https://doi.org/10.1016/j.sdentj.2019.07.003
Binns, D., Dimmer, E., Huntley, R., Barrell, D., O’Donovan, C., & Apweiler, R. (2009). QuickGO: A  web-based  tool  for  Gene  Ontology  searching. Bioinformatics , 25 (22),  3045–3046. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp536
Coleman, D. C., O’Donnell, M. J., Shore, A. C., & Russell, R. J. (2009). Biofilm problems in dental unit water systems and its practical control. Journal of Applied Microbiology , 106 (5), 1424–1437. https://doi.org/10.1111/j.1365-2672.2008.04100.x
El-Gebali,  S.,  Mistry,  J.,  Bateman,  A.,  Eddy,  S.  R.,  Luciani,  A.,  Potter,  S.  C.,  Qureshi,  M., Richardson, L. J., Salazar, G. A., Smart, A., Sonnhammer, E. L. L., Hirsh, L., Paladin, L., Piovesan, D., Tosatto, S. C. E., & Finn, R. D. (2019). The Pfam protein families database in 2019. Nucleic Acids Research , 47 (D1), D427–D432. https://doi.org/10.1093/nar/gky995 Elzen, A. S., Altayyar, I. A., Abdalla, A. M., Alsanousi, A., Elzen, G., & Elbreki, M. F. (2016). Prevalence and Antibiotic Susceptibility Pattern of Pseudomonas aeruginosa Isolated from Hospital  Environment  in  South  Libya  Antibiotic  resistance  View  project  Plant  extract antimicrobial effect View project Prevalence and Antibiotic Susceptibility Patter. Journal of Advanced Laboratory Research in Biology , 7 (2). https://www.researchgate.net/publication/300690714 EMBL-EBI. (2018). Train online - What is genomics? Genomics: An Introduction to EMBL-EBI Resources. https://www.ebi.ac.uk/training/online/course/genomics-introduction-ebi- resources/what-genomics
García-Fontana, C., Lugo, A. C., & Krell, T. (2014). Structural biology: Specificity of the CheR2 methyltransferase in pseudomonas aeruginosa is directed by a C-terminal pentapeptide in the McpB chemoreceptor. Science Signaling , 7 (320). https://doi.org/10.1126/scisignal.2004849 García-Fontana, C., Reyes-Darias, J. A., Muñoz-Martínez, F., Alfonso, C., Morel, B., Ramos, J. L.,  &  Krell,  T.  (2013).  High  specificity  in  CheR  methyltransferase  function:  CheR2  of pseudomonas  putida  is  essential  for  chemotaxis,  whereas  CheR1  is  involved  in  biofilm formation. Journal of Biological Chemistry , 288 (26), 18987–18999. https://doi.org/10.1074/jbc.M113.472605
Ghane,  M.,  &  Azimi,  Z.  (2014).  Isolation,  Identification  and  Antimicrobial  Susceptibility  of Pseudomonas spp. Isolated from Hospital Environment in Tonekabon, North of Iran. Journal of Applied & Environmental Microbiology , 2 (4), 97–101. http://pubs.sciepub.com/jaem/2/4/2 Gumerov, V. M., Ortega, D. R., Adebali, O., Ulrich, L. E., & Zhulin, I. B. (2020). MiST 3.0: An updated microbial signal transduction database with an emphasis on chemosensory systems. Nucleic Acids Research , 48 (D1), D459–D464. https://doi.org/10.1093/nar/gkz988 Güvener, Z. T., & Harwood, C. S. (2007). Subcellular location characteristics of the Pseudomonas aeruginosa GGDEF protein, WspR, indicate that it produces cyclic-di-GMP in response to growth on surfaces. Molecular
Microbiology , 66 (6), 1459–1473. https://doi.org/10.1111/j.1365-2958.2007.06008.x
Hajardhini,  P.,  Susilowati,  H.,  &  Yulianto,  H.  D.  K.  (2020).  RONGGA  MULUT  SEBAGAI RESERVOIR  POTENSIAL  UNTUK  INFEKSI  Pseudomonas  aeruginosa. ODONTO : Dental Journal , 7 (2), 125. https://doi.org/10.30659/odj.7.2.125-133
Huangyutitham,  V.,  Güvener,  Z.  T.,  &  Harwood,  C.  S.  (2013).  Subcellular  clustering  of  the phosphorylated WspR response regulator protein stimulates its diguanylate cyclase activity. MBio , 4 (3). https://doi.org/10.1128/mBio.00242-13
Kasi, P. D., Ariandi, & Tenriawaru, E. P. (2019). Identifikasi Bakteri Asam Laktat dari Limbah Cair  Sagu  dengan  Gen  16S  rRNA. Majalah  Ilmiah  Biologi  Biosfera , 36 (1),  35–40. https://doi.org/10.20884/1.mib.2019.36.1.924
Kumar,  S.,  Stecher,  G.,  Li,  M.,  Knyaz,  C.,  &  Tamura,  K.  (2018).  MEGA  X:  Molecular evolutionary  genetics  analysis  across  computing  platforms. Molecular  Biology  and Evolution , 35 (6), 1547–1549. https://doi.org/10.1093/molbev/msy096
Masyeni, S., Sukmawati, H., Siskayani, A. S., Dharmayanti, S., & Sari, K. (2018). Antimicrobial susceptibility pattern of pathogens isolated from various specimens in denpasar-bali: A two years  retrospective  study. Biomedical  and  Pharmacology  Journal , 11 (1),  493–502. https://doi.org/10.13005/bpj/1399
Mokodompit,  M.  F.  M.,  Wowor,  V.  N.  S.,  &  Mintjelungan,  C.  N.  (2019).  Pencegahan  dan Pengendalian Infeksi Silang pada Tindakan Ekstraksi Gigi di Poliklinik Gigi Rumah Sakit Pancaran Kasih Manado. Jurnal E-Biomedik , 7 (2). https://doi.org/10.35790/ebm.7.2.2019.23878
O’Connor, J. R., Kuwada, N. J., Huangyutitham, V., Wiggins, P. A., & Harwood, C. S. (2012). Surface sensing and lateral subcellular localization of WspA, the receptor in a chemosensory- like  system  leading  to  c-di-GMP  production. Molecular  Microbiology , 86 (3),  720–729. https://doi.org/10.1111/mmi.12013
Ortega, D. R., Fleetwood, A. D., Krell, T., Harwood, C. S., Jensen, G. J., & Zhulin, I. B. (2017). Assigning  chemoreceptors  to  chemosensory  pathways  in  Pseudomonas  aeruginosa. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , 114 (48), 12809–12814. https://doi.org/10.1073/pnas.1708842114
Tuttlebee, C. M., O’Donnell, M. J., Keane, C. T., Russell, R. J., Sullivan, D. J., Falkiner, F., & Coleman, D. C. (2002). Effective control of dental chair unit waterline biofilm and marked reduction of bacterial contamination of output water using two peroxide-based disinfectants. Journal of Hospital Infection , 52 (3), 192–205. https://doi.org/10.1053/jhin.2002.1282 Ulrich,  L.  E.,  Koonin,  E.  V.,  &  Zhulin,  I.  B.  (2005).  One-component  systems  dominate  signal transduction  in  prokaryotes.  In Trends  in  Microbiology (Vol.  13,  Issue  2,  pp.  52–56). https://doi.org/10.1016/j.tim.2004.12.006
Wuichet, K., & Zhulin, I. B. (2010). Origins and diversification of a complex signal transduction system in prokaryotes. Science Signaling , 3 (128). https://doi.org/10.1126/scisignal.2000724