## Simulasi Metode Statistik untuk Seleksi Single Nucleotide Polymorphism
Mohamad Ikhsan Nurulloh 1) *, Hidayat Trimarsanto 2) , Yustinus Ulung Anggraito 1) , Endah Peniati 1) , R Susanti 1)
1) Jurusan Biologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Semarang, Kampus
Sekaran, Gunung Pati, Semarang, Jawa Tengah, Indonesia
2) Laboratorium Bioinformatika, Lembaga Biologi Molekuler Eijkman, Jl. Pangeran Diponegoro No. 69,
Jakarta Pusat, Indonesia
*) Alamat korespondensi: ikhsannur1996@gmail.com

## ABSTRAK
Kemajuan  teknologi  sekuensing  menyebabkan  peningkatan  ketersediaan  sekuen  genom  organisme. Ribuan strain dan  isolat  dari berbagai populasi organisme telah  diisolasi serta diketahui sekuen genomnya. Informasi  genetik  populasi  organisme  dapat  dimanfaatkan  sebagai  marka  molekuler.  Marka Single Nucleotide Polymorphism (SNP) terdapat dalam jumlah banyak namun tidak seluruhnya informatif. Metode seleksi  yang  telah  ada  belum  efektif  menyeleksi  SNP  informatif,  oleh  karena  itu  perlu  dilakukan pengembangan  metode  seleksi  SNP  yang  efektif.  Metode  seleksi  SNP  dikembangkan  menggunakan  metode statistik  dengan F ST sebagai filter (penyaring)  utamanya  dan  digabungkan  dengan Linkage  Disequilibrium (LD).  Struktur  populasi  dari  SNP  diketahui  menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA), Principal Coordinate  Analysis (PCoA), pairwise F ST ,  dan neighbor - joining  population  tree. Kriteria  SNP  informatif diketahui  dengan  menghitung F ST dan Minor  Allele  Frequency (MAF).  Metode  statistik  diuji  efektivitasnya dalam  menyeleksi  SNP  informatif  menggunakan  simulasi  data  genetik  populasi.  Hasil  penelitian menunjukkan pengembangan  metode  statistik  dengan  menggunakan F ST sebagai  penyaring  utama efektif dalam menyeleksi SNP informatif. Kriteria SNP informatif adalah SNP dengan MAF 0,2-0,4 serta F ST 0,1-0,4 dan 0,8-1,0.
Kata kunci : data genetik, metode statistik, simulasi, SNP

## Statistical Method Simulation for Single Nucleotide Polymorphism Selection
Mohamad Ikhsan Nurulloh 1) *, Hidayat Trimarsanto 2) , Yustinus Ulung Anggraito 1) , Endah Peniati 1) , R Susanti 1)
1) Department of Biology, Faculty of Mathematics and Natural Science, State University of Semarang,
Campus of Sekaran, Gunung Pati, Semarang, Central Java, Indonesia
2) Bioinformatics Laboratory, Eijkman Institute for Molecular Biology, Jl. Pangeran Diponegoro No. 69,
Central Jakarta, Indonesia
*) Email: ikhsannur1996@gmail.com

## ABSTRACT
The  sequencing  technology  development  has  led  to  increase  the  availability  of  organisms  genome sequences.  Thousands  of  strains  and  isolates  from  various  populations  of  organisms  have  been  isolated  and known  for  their  genome  sequences.  Genetic  information  of  organism  populations  can  be  used  as  molecular markers.  Single  Nucleotide  Polymorphism  (SNP)  markers  are  present  in  large  numbers  but  not  entirely informative. The existing statistical method has not been effective in selecting informative SNPs, therefore it is necessary to develop an effective SNP selection method. The SNP selection method was developed using F ST as  the  main  filter  and  combined  with  Linkage  Disequilibrium  (LD).  The  population  structure  of  SNP  is known using Principal Component Analysis (PCA), Principal Coordinate Analysis (PCoA), pairwise F ST , and neighbor-joining population  tree.  The criteria of  informative SNP  are  known by  calculating F ST and Minor Allele Frequency (MAF). The statistical method was tested for its effectiveness in selecting informative SNP using  data  simulation  of  population  genetics.  The  results  showed  the  statistical  method  was  effective  in producing informative SNP. The criteria of informative SNP were SNP with MAF 0.2-0.4 and F ST 0.1-0.4 and 0.8-1.0.
Keywords : genetic data, statistical method, simulation, SNP

## PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi sekuensing
menyebabkan peningkatan ketersediaan sekuen  genom  organisme.  Ribuan strain dan isolat  dari  berbagai  populasi  organisme  telah diisolasi  serta  diketahui  sekuen  genomnya. Informasi  genetik  populasi  organisme  dapat dimanfaatkan sebagai marka molekuler.
Marka  molekuler  ( molecular  marker ) merupakan untai DNA yang mengalami variasi dan  dapat  digunakan  untuk  mengetahui polimorfisme antar genotipe di dalam populasi. Marka Single Nucleotide Polymorphism (SNP) merupakan marka berdasarkan pada perbedaan satu nukleotida. Marka SNP populer digunakan  dalam  studi  genetika  populasi karena tingkat kesalahannya rendah serta lebih banyak analisis populasi yang dapat dilakukan [1].
Lebih  dari  10  juta  SNP  telah  diidentifikasi pada  genom  manusia,  rata-rata  terdapat  satu SNP  di  setiap  300  nukleotida  [2].  Jumlahnya yang  banyak  tidak  seluruhnya  informatif akibat  kesalahan  deteksi,  kehadiran  sekuen berulang, dan tidak lengkapnya sekuen genom referensi yang menyebabkan keraguan identifikasi  SNP. Penggunaan SNP yang tidak informatif akan menghasilkan kesalahan interpretasi populasi. Hal tersebut dapat diatasi dengan  seleksi  SNP  untuk  memperoleh  SNP informatif.
Seleksi  SNP  dilakukan  menggunakan metode  statistika  sebagai  penyaring  ( filter ) dengan batasan tertentu. Kesalahan penggunaan  penyaring  berpengaruh  terhadap marka  yang  terseleksi.  Misalnya,  penggunaan Minor  Allele  Frequency (MAF)  sebagai penyaring dalam seleksi SNP akan menyebabkan  bias  populasi,  yaitu  perolehan hasil  positif  palsu  ketika  penggunaan  SNP dengan  nilai  MAF  terlalu  rendah  atau  tinggi [3]. Metode lainnya seperti Linkage Disequilibrium (LD)  belum  efektif  karena menghasilkan  marka  SNP  dalam  jumlah  yang banyak [4].
Metode statistik lain seperti F ST mempunyai potensi untuk dikembangkan sebagai penyaring  dalam  seleksi  SNP.  Metode  ini berdasarkan  pada  perbedaan  genetik  pada  dua populasi  atau  lebih.  Berdasarkan  penelitian Willing  [5] F ST mampu memberikan  informasi struktur  populasi  dengan  jumlah  sampel  yang sedikit.  Metode  ini  juga  digunakan  untuk menghitung  perbedaan  genetik  pada data  SNP tunggal  dan  berkelompok  [6].  Kajian  yang
dilakukan  Alcala  &  Rosenberg  [7]  membuktikan bahwa F ST mampu mendeteksi subpopulasi, aliran genetik, sejarah populasi, dan pengaruh demografi terhadap  populasi.  Studi  genetika  populasi  oleh Lawson  [8]  menggunakan F ST untuk  identifikasi individu pada populasi campuran ( admixture ) dan introduksi individu dari luar ( outgroup ).
Metode statistik untuk seleksi SNP dikembangkan  menggunakan F ST sebagai filter (penyaring)  utamanya  dan  digabungkan  dengan Linkage  Disequilibrium (LD).  Struktur  populasi dari  SNP  diketahui  menggunakan Principal Component Analysis (PCA), Principal Coordinate Analysis (PCoA), pairwise F ST ,  dan neighbor - joining  population  tree. Kriteria  SNP  informatif diketahui  dengan  menghitung F ST dan Minor Allele  Frequency (MAF)  dari  setiap  lokus  pada data sebelum dan sesudah seleksi SNP.
Metode statistik perlu diuji untuk mengetahui efektivitasnya  dalam  menyeleksi  SNP  informatif. Pengujian  metode  statistik  dilakukan  dengan simulasi data genetik populasi. Simulasi bertujuan untuk  mendapatkan  data  genetik  populasi  dengan kondisi yang ditentukan seperti mutasi, rekombinasi,  dan  migrasi.  Metode  seleksi  SNP dikatakan  efektif  ketika  jumlah  SNP  yang dibutuhkan untuk identifikasi populasi sedikit dan tidak  terdapat  perbedaan  struktur  populasi sebelum dan sesudah seleksi.

## METODE PENELITIAN
Simulasi  data  genetik  populasi. Simulasi dilakukan  menggunakan  modul  simuPOP  [9] dengan  skenario forward-time .  Model  ini  akan menghasilkan  populasi  masa  depan  dengan pengaruh evolusi  serta  parameter  populasi  seperti mutasi,  migrasi,  dan  rekombinasi.  Populasi  awal dibuat dengan 500 individu haploid yang memiliki 500  lokus  (450  kromosom  dan  50  mitokondria) serta  perbandingan  genotipe  A  (0,2),  C  (0,3),  T (0,2),  dan  G  (0,3).  Populasi  awal  dievaluasi dengan  melihat  hasil  genotipe,  jumlah  lokus,  dan jumlah  individu  serta  dikonfirmasi  menggunakan PCA  dan  PCoA.  Populasi  awal  yang  terpilih, selanjutnya  dievolusi  selama  2000  generasi dengan  parameter  laju  mutasi  0,01,  probabilitas rekombinasi  0,001,  dan  probabilitas  migrasi 0,001.
Parameter  simulasi  data  genetik  populasi diatas  memodelkan  organisme  eukariotik  dengan fase  hidup  dominan  haploid.  Organisme  yang masuk  ke  dalam  golongan  tersebut  adalah protozoa  seperti Plasmodium yang  merupakan penyebab  penyakit  malaria  pada  manusia. Populasi  akhir  dipilih  ketika  telah  memenuhi
kriteria terbentuknya PCA dan PCoA populasi menjadi subpopulasi dan terjadi migrasi.
Seleksi Single  Nucleotide  Polymorphism (SNP). Metode  seleksi  SNP  dirancang  dengan F ST sebagai  penyaring  ( filter )  utamanya. Tahapan seleksi SNP diawali dengan perhitungan F ST pada  tiap  lokus.  Lokus  SNP dengan  nilai F ST nol  dihilangkan  (seleksi invarian  SNP).  Selanjutnya  SNP  dengan  nilai F ST lebih  dari  nol  (varian  SNP)  diseleksi menggunakan nilai statistik ( mean F ST , median F ST ,  standar  deviasi F ST ,  nilai  minimum F ST , dan  nilai  maksimum F ST ).  Marka  dengan jumlah  SNP  terkecil  selanjutnya  diseleksi berdasarkan  nilainya.  Nilai  SNP  merupakan nilai  yang  menunjukkan  keberadaan  lokus SNP  pada  marka  hasil  seleksi  nilai  statistik. Marka dengan jumlah SNP terkecil selanjutnya diseleksi  menggunakan  agregat F ST ,  yaitu seleksi  berdasarkan  penggabungan  parameter nilai SNP dan nilai statistik. Tahap selanjutnya SNP  dihitung  korelasi  alelnya  ( Linkage Disequilibrium )  dan  lokus  dengan  nilai  LD tinggi  dihilangkan.  Marka  SNP  terakhir divisualisasi  dengan  PCA,  PCoA, pairwise F ST , dan neighbor-joining population tree .
Kriteria  SNP  informatif. Kriteria  SNP informatif  ditentukan  berdasarkan F ST dan MAF  pada  data  genetik  sebelum  dan  sesudah seleksi. F ST didapatkan  perbandingan  rata-rata heterozigositas yang diharapkan dari subpopulasi  dengan  heterozigositas  yang diharapkan dari populasi total sedangkan MAF didapatkan  melalui  perhitungan  frekuensi  alel kedua terendah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  genetik  populasi .  Simulasi  data genetik populasi telah dilakukan menggunakan skenario forward-time .  Model  simulasi  ini memungkinkan  untuk  melacak  informasi  dan sifat  populasi  pada  setiap  generasi.  Sampel individu  dapat  diambil  dari  generasi  awal, generasi  akhir,  dan  di  setiap  generasi.  Model ini  sangat  fleksibel  karena  dapat  untuk mensimulasikan  skenario  evolusi  dengan berbagai pengaruh seperti mutasi, rekombinasi, dan  migrasi  sehingga  sesuai  untuk  simulasi data genetik populasi yang kompleks [10].
Gambar 1. PCA dan PCoA data genetik populasi generasi  ke-1500  (500  individu terbagi  dalam  lima  populasi  dengan 500 SNP)
Gambar  1  menunjukkan  visualisasi  populasi terpilih generasi ke-1500 dengan metode PCA dan PCoA.  Kedua  metode  ini  berdasarkan  pada  jarak genetik  individu.  Satu  titik  menggambarkan  satu individu dan titik yang warnanya sama menunjukkan  bahwa  individu-individu  tersebut merupakan satu populasi. Populasi telah memisah sempurna  menjadi  lima  populasi  baru  dan individu  pada  tiap  populasi  telah  mengelompok. Pada  populasi  satu  dan  tiga  terdapat  titik  yang berbada  warna.  Pada  populasi  satu  (merah) terdapat sebuah titik biru, titik biru (populasi dua) tersebut  menunjukkan  bahwa  individu  dari populasi dua mengalami migrasi ke populasi satu. Pada  populasi  tiga  (hijau)  terdapat  beberapa  titik merah  (populasi  empat),  titik  merah  tersebut menunjukkan  bahwa  individu  pada  populasi empat  mengalami  migrasi  ke  populasi  tiga. Berdasarkan  uraian  diatas  populasi  pada  generasi ke-1500 telah memenuhi kriteria untuk digunakan sebagai penguji metode seleksi SNP.
Seleksi  SNP .  Seleksi  SNP  bertujuan  untuk mendapatakan  SNP  informatif  dari  jumlahnya yang  banyak.  Seleksi  dilakukan  menggunakan kriteria tertentu dengan pengurangan jumlah SNP pada tiap tahap.
Gambar  2. PCA  dan  PCoA  marka  berdasarkan nilai F ST / varian SNP (224 SNP)
Gambar  2  merupakan  visualisasi  marka  yang diseleksi  berdasarkan  nilai F ST .  Seleksi  ini berdasarkan  pada  penghilangan  lokus  SNP  yang memiliki  nilai F ST nol.  Visualisasi  populasi menggunakan  PCA  dan  PCoA  menunjukkan bahwa  tidak  terdapat  perubahan  sebelum  seleksi
(Gambar  1)  dan  setelah  seleksi  SNP  (Gambar
2).  Hal  tersebut  karena  SNP  dengan  nilai F ST nol  tidak  mempunyai  kontribusi  dalam membedakan  populasi.  Jumlah  SNP  yang awalnya 500 berkurang hingga 224. Meskipun jumlah  SNP  berkurang  namun  masih  mampu membedakan populasi dengan tepat.
Gambar  3. PCA  dan  PCoA  marka  nilai statistik (60 SNP)
Gambar  4. PCA  dan  PCoA  marka  nilai  SNP (25 SNP)
Gambar 5. PCA dan PCoA marka agregat F ST (25 SNP)
Visualisasi  marka  secara  berturut  turut ditunjukan  pada  Gambar  3,  Gambar  4,  dan Gambar  5.  Berdasarkan  visualisasi  tersebut marka yang diseleksi berdasarkan nilai statistik (60 SNP), nilai SNP (25 SNP), dan agregat F ST (25  SNP)  menyebabkan  perubahan  posisi populasi namun tidak menyebabkan perubahan struktur  populasi  (titik-titik  PCA  dan  PCoA bergabung).
Lokus  SNP  pada  marka  yang  telah diperoleh dari agregat F ST diseleksi menggunakan Linkage  Disequilibrium (LD). Metode ini berdasarkan pada asosiasi non-acak dari  alel-alel  yang  memungkinkan  untuk diturunkannya sepasang alel secara bersamaan sehingga  dapat  digunakan  salah  satu  alel  saja sebagai marka.
Gambar  6. Heat  map korelasi  lokus  LD  ( r 2 ) marka agregat F ST Korelasi lokus LD pada Gambar 6 menunjukkan  terdapat  beberapa  lokus  SNP dengan nilai  LD tinggi (warna merah tua). Lokus SNP dikurangi hingga hasil PCA dan PCoA tidak memisah.  Berdasarkan  hasil  PCA  dan  PCoA jumlah  lokus  SNP  yang  dapat  dikurangi  adalah lima  (Gambar  7).  Pengurangan  enam  lokus  SNP akan  menyebabkan  perubahan  struktur  populasi (hasil PCA dan PCoA bergabung) (Gambar 8).
Gambar  7. PCA  dan  PCoA  marka  LD  (marka akhir) dengan 20 SNP
Gambar 8. PCA dan PCoA marka LD (19 SNP)
Jumlah  akhir  lokus  SNP  setelah  pengurangan adalah 20. Struktur populasi sebelum dan sesudah seleksi  tidak  berubah  hal  itu  ditunjukkan  pada hasil  PCA dan  PCoA  (Gambar  1  dan  Gambar  7). Metode  seleksi  SNP  efektif  karena  tidak menyebabkan  perubahan  struktur  populasi  dan memerlukan  sedikit  SNP  untuk  identifikasi populasi.
Gambar  9. Heat  map pairwise F ST data simulasi
Gambar 10. Heat map pairwise F ST seleksi
Gambar  9  dan  Gambar  10  menunjukkan nilai F ST berpasangan dari populasi satu hingga lima. Warna pada heat map yang semakin biru menunjukkan  nilainya  semakin  tinggi.  Nilai pairwise F ST data  simulasi  populasi  (Gambar 9)  berada  direntang  0,60-0,72  sedangkan pairwise  F ST data  seleksi (Gambar  10)  berada direntang 0,70-0,95. Hal tersebut menunjukkan peningkatan  nilai pairwise F ST antar  populasi sebelum  dan  sesudah  seleksi  SNP.  Nilai F ST yang  tinggi  menunjukkan  jika  SNP  yang diperoleh  lebih  informatif  untuk  membedakan populasi.
Gambar 11. Neighbor - joining population tree marka akhir
Neighbor-joining  population  tree (Gambar 11)  mengambarkan  hubungan  antar  populasi. Populasi  yang  simulasi  populasi  dan  sebelum sesudah  seleksi  SNP.  Setelah  dilakukan  Seleksi SNP  dari  500  hingga  tersisa  20  SNP  tetap menghasilkan neighbor-joining  population  tree yang sama.
F ST sebagai filter (penyaring)  utama  dalam menyeleksi  SNP  mempunyai  peran  yang  penting. Umumnya F ST digunakan  untuk  mengetahui perbedaan  genetik  diantara  dua  atau  lebih populasi.  Nilai F ST yang  tinggi  menunjukkan bahwa  populasi  tersebut  jauh  kekerabatannya begitu  juga  sebaliknya. F ST dalam  seleksi  SNP berfungsi  untuk  mengetahui  kontribusi  sebuah lokus  SNP  dalam  populasi.  Beberapa  lokus  akan memiliki  nilai F ST yang  tinggi  pada  populasi tertentu  sedangkan  lokus  lainnya  akan  memiliki nilai F ST yang  rendah.  Lokus  SNP  dengan  nilai F ST rendah  memiliki  kontribusi  sedikit  dalam membedakan  populasi  sehingga  lokus  tersebut dapat dihilangkan.
Visualisasi  dari  data  genetik  dilakukan menggunakan  PCA,  PCoA  dan neighbor-joining tree . Visualisasi  memberikan informasi mengenai pengaruh  mutasi,  rekombinasi,  dan  migrasi terhadap  struktur  populasi.  Visualisasi  juga menggambarkan  pengaruh  pengurangan  SNP terhadap  sturuktur  populasi.  Metode  PCA  sesuai digunakan  untuk  proses  visualisasi  data  dengan cepat  namun  memiliki  kekurangan  terhadap  data yang hilang. Metode PCoA memberikan alternatif bagi  PCA  karena  metode  ini  berdasarkan  data jarak  ( similarity dan disimiliarity )  sehingga  data yang  hilang  dapat  diperkirakan  nilainya.  Data genetik yang sama ketika divisualisasikan dengan metode  PCA  dan  PCoA  seharusnya  akan menghasilkan  grafik  yang  berbeda  namun  akan menghasilkan grafik yang sama ketika keanekaragaman  individu  di  dalam  populasi rendah. Neighbor-joining tree memberikan konfirmasi  mengenai  struktur  populasi  yaitu kekerabatan diantara populasi.
Seleksi SNP berdasarkan Linkage
Disequilibrium (LD)  menggunakan  prisip  adanya asosiasi  antar  alel  yang  memungkinkan  untuk dilakukan  penggunaan  salah  satu  alel  pada pasangan  alel  yang  mempunyai  nilai  LD  tinggi. Metode  ini  sangat  efisien  digunakan  untuk menghilangkan efek multikolinearitas yaitu kelebihan  penaksiran  SNP  informatif  akibat  dari banyaknya  SNP  yang  saling  berkorelasi  [11]. Pengurangan  lokus  dengan  LD  yang  rendah  akan menyebabkan  populasi  bercampur.  Hal  tersebut menunjukkan  pasangan  alel  dengan  LD  rendah
memiliki  asosiasi  rendah  dan  berkontribusi besar sebagai pembeda populasi.
Kriteria  SNP informatif. F ST marka  akhir berada  pada  kisaran tinggi  dan  rendah.  Secara umum,  nilai F ST tinggi  menunjukkan  tingkat alel  bersama  yang  rendah  (alel  privat)  antara individu  dalam  populasi  sampel  dan  total populasi. Alel privat merupakan alel berfrekuensi besar dengan variasi yang rendah, umumnya  ditemukan  hanya  dalam  satu populasi. Sebaliknya, nilai F ST rendah menunjukkan  bahwa  anggota  subpopulasi berbagi  alel  dengan  total  populasi.  Proporsi individu  dalam  populasi  yang  membawa  alel tertentu  (alel  privat)  bervariasi  dari  waktu  ke waktu dan dipengaruhi oleh migrasi, penyimpangan  genetik,  dan  seleksi  alam. Sebenarnya  SNP  dengan F ST tinggi  dapat digunakan  sebagai  marka,  namun  dibeberapa kasus  pada  populasi  dengan  tingkat  kemiripan yang  sangat  tinggi  diperlukan  SNP  dengan nilai F ST yang  rendah  untuk  memastikan individu  masuk  ke  populasi  tersebut.  Hal tersebut sesuai dengan penelitian oleh Aykanat [12]  yang  menunjukkan F ST dengan  nilai rendah juga memiliki peran dalam
membedakan populasi. Gambar 12
menunjukkan F ST tiap lokus marka varian SNP berada  direntang  0,01  hingga  1  sedangkan, marka akhir mempunyai dominan SNP dengan rentang F ST 0,8-1,0 dan  0,1-0,4.
Gambar  12. Boxplot F ST marka  varian  SNP (224  SNP)  dan  marka  akhir  (20 SNP).
Gambar  13. Boxplot MAF  marka  varian  SNP (224  SNP)  dan  marka  akhir  (20 SNP)
Gambar  13  menunjukkan  MAF  marka  akhir berada  pada  rentang  0,2-0,4  sedangkan  MAF kandidat  marka  varian  SNP  berada  pada  rentang 0,01-0,5.  Marka  SNP  sebagai  pembeda  populasi memiliki  kisaran  MAF  yang  tidak  terlalu  rendah dan  tinggi.  MAF  informatif  berada  di  MAF  0,2- 0,4. Hasil  ini sesuai dengan penelitian oleh De la Cruz & Raska [13] yang menyatakan bahwa MAF untuk SNP informatif berada pada kisaran 0,2-0,4. SNP  dengan  MAF  0,4-0,5  akan  kehilangan kemampuan  untuk  membedakan  populasi.  Lokus SNP  dengan  MAF  rendah  menunjukkan  bahwa lokusnya  mendapatkan  kontribusi  alel  dari populasi  lain  sedangkan  SNP  dengan  MAF  yang tinggi  menunjukkan  alelnya  memberi  kontribusi ke  populasi  lain.  Penggunaan  SNP  dengan  MAF terlalu  tinggi  dan  rendah  dapat  menyebabkan kesalahan  dalam  interpretasi  populasi  akibat pengaruh  kontribusi  alel  atau  bias  dalam pengamatan,  yaitu  perolehan  hasil  positif  palsu ketika penggunaan SNP dengan MAF rendah [3].
Nilai  MAF  dan F ST dipengaruhi  oleh banyaknya  sampel  dan  populasi  yang  akan dianalisis . Nilai  MAF  akan  tinggi  ketika  jumlah populasi  sedikit.  Sedangkan F ST dipengaruhi  oleh banyaknya  sampel  di  tiap  populasi.  Populasi dengan  alel  yang  beragam  akan  menyebabkan nilai F ST rendah  sedangkan  jika  alelnya  seragam (alel  privat)  dan  hanya  terdapat  di  populasi tersebut  maka F ST tinggi.  Alel  dengan  frekuensi yang tinggi akan mempengaruhi F ST [14].
Keterbatasan  penelitian .  Simulasi  data genetik  populasi  dalam  penelitian  ini  memiliki beberapa  batasan.  Pertama,  tidak  terjadi  seleksi sehingga jumlah populasi dari tiap generasi sama. Kedua, tidak terjadi introduksi gen asing dari luar sehingga  proses  evolusi  lama.  Metode  yang dilakukan  memiliki  batasan  karena  menggunakan F ST , populasi  dengan  struktur  genetik  yang kemiripannya  tinggi  memerlukan  lebih  banyak
SNP informatif agar tidak terjadi bias populasi. Hal  ini  dapat  diatasi  dengan  melakukan pairwise F ST populasi  agar  diketahui  minimal jumlah SNP yang dibutuhkan.

## KESIMPULAN
Pengembangan  metode  statistik  dengan menggunakan F ST sebagai  penyaring  utama efektif  dalam  menyeleksi  SNP  informatif. Kriteria  SNP  informatif  adalah  SNP  dengan MAF 0,2-0,4 serta F ST 0,1-0,4 dan 0,8-1,0.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kaiser  SA,  Taylor  SA,  Chen  N,  Sillett TS,  Bondra  ER,  Webster  MS  (2017)  A Comparative  assessment  of  SNP  and microsatellite  markers  for  assigning parentage  in  a  socially  monogamous bird.  Molecular  Ecology  Resources  17 (2): 183–193. doi: 10.1111/1755-
0998.12589.
[2] Liu  Z,  Liu  J,  Wang  J,  Chen  D,  Liu  Z,
Shi J, Li Z, Li W, Zhang G, Du B (2018) A Set  of  14 DIP-SNP  markers to  detect unbalanced DNA mixtures. Biochemical and Biophysical Research Communications 497 (2): 591–596. doi: 10.1016/j.bbrc.2018.02.109.
[3] Linck EB, Battey CJ (2017) Minor allele frequency  thresholds  strongly  affect population  structure  inference  with genomic  datasets.  bioRxiv  1  (1):  1–26. doi: 10.1101/188623.
[4] Fu  W,  Dekkers  J,  Lee  WR,  Abasht  B (2015) Linkage disequilibrium in crossbred  and  pure  line  chickens. Genetics Selection Evolution 47 (1): 11– 23. doi: 10.1186/s12711-015-0098-4.
[5] Willing E-M, Dreyer C, van Oosterhout C (2012) Estimates of genetic differentiation  measured  by F ST do  not necessarily  require  large  sample  sizes when  using  many  SNP  markers.  PLoS ONE 7 (8): 42649–42656. doi:
10.1371/journal.pone.0042649.
[6] Bhatia G, Patterson N, Sankararaman S, Price  AL  (2013)  Estimating  and interpreting F ST :  The  impact  of  rare variants.  Genome  Research  23  (9):
1514–1521.
doi:
10.1101/gr.154831.113.
[7] Alcala N, Rosenberg NA (2017)
Mathematical  constraints  on F ST :  Biallelic markers  in  arbitrarily  many  populations. Genetics 206 (3): 1581–1600. doi:
10.1534/genetics.116.199141.
[8] Lawson DJ, van Dorp L, Falush D (2018) A Tutorial  on  how  not  to  over-interpret structure  and  admixture  plots.  Nature Communications  9  (1):  3258–3269.  doi: 10.1038/s41467-018-05257-7.
[9] Peng  B,  Kimmel  M,  Amos  CI  (2012) Forward-time population genetics simulations:  Methods,  implementation,  and applications.  Wiley-Blackwell,  Canada. doi: 10.1002/9781118180358
[10] Peng  B,  Chen  H-S,  Mechanic  LE,  Racine B,  Clarke  J,  Gillanders  E,  Feuer  EJ  (2015) Genetic data simulators and their applications: An overview. Genetic Epidemiology 39 (1): 2–10. doi: 10.1002/gepi.21876.
[11] Wittenburg D, Teuscher F, Klosa J, Reinsch N  (2016)  Covariance  between  genotypic effects and its use for genomic inference in half-sib  families.  G3  Genes  Genomes Genetics 6 (9): 2761–2772. doi:
10.1534/g3.116.032409.
[12] Aykanat  T,  Johnston  SE,  Orell  P,  Niemelä E, Erkinaro J, Primmer CR (2015) Low but significant  genetic  differentiation  underlies biologically meaningful phenotypic divergence  in  a  large  atlantic  salmon population.  Molecular  Ecology  24  (20): 5158–5174. doi: 10.1111/mec.13383.
[13] De  la  Cruz  O,  Raska  P  (2014)  Population structure at different minor allele frequency levels. BMC Proceedings 8 (1): 55–60. doi: 10.1186/1753-6561-8-S1-S55.
[14] Jakobsson  M,  Edge  MD,  Rosenberg  NA (2013)  The  relationship  between F ST and the  frequency  of  the  most  frequent  allele.
Genetics 193 (2): 515–528. doi: 10.1534/genetics.112.144758.