## SELEKSI FITUR YANG BERPENGARUH MENGGUNAKAN NILAI MEAN PADA KLASIFIKASI FRAGMEN METAGENOME
Arini Aha Pekuwali 1 , Wisnu Ananta Kusuma 2 dan  Agus Buono 3
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Wira Wacana Sumba, Jl. R. Soeprapto 35 Waingapu, Sumba Timur, Nusa Tenggara Timur Email: arini.pekuwali29@gmail.com
2,3 Departemen Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor, Jl. Meranti Wing 20 Level 5 IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat
Email 2 : ananta@apps.ipb.ac.id Email 3 : pudesha@gmail.com

## ABSTRAK
Pekuwali (2018) telah melakukan penelitian klasifikasi fragmen metagenome menggunakan spaced k-mers . Optimasi susunan fitur menggunakan Algoritma Genetika. Pekuwali (2018) menyimpulkan bahwa susunan fitur terbaik atau disebut kromosom adalah 111111110001 dengan nilai fitness 85,42. Kromosom 111111110001 menghasilkan 336 fitur pengekstraksi fragmen DNA.  Penelitian kali ini bertujuan  untuk  mengetahui  fitur  mana  saja  yang  berpengaruh  dalam  pengklafikasian  dan  akurasi yang dihasilkan. Metode yang digunakan adalah nilai Mean. Metode nilai mean dipilih karena sebaran data  normal  atau  mendekati  normal.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  fitur  yang  berpengaruh dalam pengklasifikasian adalah fitur 22 sampai 27 dengan akurasi sebesar 78,83% dan fitur 38 sampai 43 dengan akurasi sebesar 79,67%.
Kata kunci: Seleksi Fitur Yang Berpengaruh, Nilai Mean, Klasifikasi Metagenome

## ABSTRACT
Pekuwali (2018) has conducted research on the classification of metagenome fragments using k-mers spaces. Optimize the arrangement of features using Genetic Algorithms. Pekuwali (2018) states that the  best  feature  called  chromosome  is  111111110001  with  a  fitness  value  of  85.42.  Chromosome 111111110001 produced 336 features of extracting DNA fragments. This research aims to find out which features are successful in classification and the resulting accuracy. The method used is the Mean value. The value  method is chosen because the data distribution is normal or taken  normally. This study concludes that the features needed for classification are features 22 to 27 with an accuracy of 78.83% and features 38 to 43 with an accuracy of 79.67%.
Keywords: Influential Feature Selection, Mean Value, Metagenome Classification

## 1. PENDAHULUAN
Metagenomika  adalah  studi  yang  mempelajari  keseluruhan  informasi  genetik  tentang  organisme-organisme  dari sampel  yang  diambil  langsung  dari  lingkungan.  Lingkungan  yang  dimaksud  seperti  tanah,  air,  isi  perut  manusia, bangunan, limbah dan lain-lain yang merupakan tempat mikroba berkembang biak (Bouchot et al , 2013). Tahapan dalam metagenomika diawali dengan deoxyribonucleic acid (DNA) sequencing terhadap sampel metagenome . Karena diambil langsung dari lingkungan, fragmen yang dihasilkan mengandung berbagai mikroorganisme. Kondisi seperti ini memungkinkan terjadinya kesalahan perakitan terhadap fragmen metagenome , yaitu disambungkannya fragmen antara spesies yang satu dengan fragmen dari spesies yang lain. Permasalahan ini dapat diselesaikan menggunakan metode binning .
Ada  2  pendekatan binning ,  yaitu  homologi  dan  komposisi. Binning berbasis  komposisi  mengelompokan  fragmen- fragmen  dari  berbagai  organisme  berdasarkan  tingkat  taksonominya  menggunakan  teknik-teknik  dalam machine learning ,  yaitu ekstraksi fitur dan pengklasifikasian atau pengklusteran. Pekuwali (2018) telah melakukan penelitian dengan  menggunakan spaced  k-mers frekuensi  sebagai  metode  pengekstraksi  fitur  dan Naive  Bayesian  Classifier (NBC). Penggunaan metode spaced k-mers frekuensi menghasilkan model posisi match (1) dan don’t care (0). Oleh karena  itu,  Algoritma  Genetika  digunakan  untuk  mengoptimasi  model  posisi  yang  menghasilkan  akurasi pengklasifikasi tertinggi. Kromosom 111111110001 yang berarti [111 1111 10001] dengan nilai fitness 85,42 terpilih menjadi kromosom terbaik. Fitness kromosom merupakan nilai akurasi klasifikasi.
Kromosom  111111110001  menghasilkan  336  fitur  yang  digunakan  untuk  melakukan  ekstraksi  terhadap  10.000 fragmen  DNA  latih  dan  4.500  fragmen  DNA  uji.  Setiap  fragmen  memiliki  panjang  500  bp.  Pekuwali  (2015) menyatakan bahwa tidak semua fitur dapat mengklasifikasikan fragmen metagenome dengan akurat. Oleh karena itu, penelitian  kali  ini  ingin  mengetahui  fitur  mana  saja  yang  berpengaruh  dalam  pengklafikasian  dan  akurasi  yang dihasilkan. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Naive Bayes Classifier (NBC).

## Rumusan masalah
Adapun masalah yang peneliti angkat adalah:
1. Bagaimana  sebaran  data  dari  ekstraksi  fitur  menggunakan  susunan  fitur  atau  kromosom  [111  1111 10001] ?
2. Fitur mana sajakah yang berpengaruh dalam proses klasifikasi fragmen metagenome ?
3. Berapa  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  fitur  yang  berpengaruh  dalam  proses  klasifikasi  fragmen metagenome menggunakan metode Naive Bayes Classifier?

## Tujuan
Adapun tujuan dari penelitian ini, yaitu:
1. Mengetahui  sebaran  data  dari  ekstraksi  fitur  menggunakan  susunan  fitur  atau  kromosom  [111  1111 10001].
2. Mengetahui fitur yang berpengaruh dalam proses klasifikasi fragmen metagenome .
3. Mengetahui  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  fitur  yang  berpengaruh  dalam  proses  klasifikasi  fragmen metagenome menggunakan metode Naive Bayes Classifier.

## 2. MATERI DAN METODE

## Metagenomika
Riesenfeld  et  al.  (2004)  menyatakan  bahwa  metagenomika  merupakan  suatu  teknik  yang  secara  khusus  ditujukan untuk mengumpulkan gen-gen secara langsung dari suatu lingkungan, diikuti dengan menganalisis informasi genetika yang  terkandung  di  dalamnya.  Berbeda dengan  teknik  analisis  genom  bakteri  pada  umumnya,  teknik  metagenome dilakukan dengan langsung mengekstraksi DNA genom dari lingkungan dan tidak memerlukan proses pengkulturan bakteri pada media buatan (Handelsman, 2007). Hal ini dilakukan untuk mempelajari bakteri yang tidak dapat dikultur yang diperkirakan terdapat lebih dari 99% dari populasi bakteri di seluruh lingkungan (Riesenfeld et al., 2004).
Tahapan pada metagenomika dimulai dengan pengambilan sampel dari lingkungan. Lingkungan dalam hal ini bisa berupa air laut, tanah, isi perut manusia, dan lain-lain. Sampel yang telah diambil selanjutnya diekstrak, kemudian hasil  ekstrak  dimasukkan  ke  dalam  mesin  sequencer.  Mesin  sequencer  menghasilkan  fragmen-fragmen  DNA. Fragmen-fragmen DNA dirakit (assembly), namun bisa saja terjadi kesalahan pada tahap ini, seperti tersambungnya fragmen organisme A dengan fragmen dari organisme B. Kesalahan perakitan ini menghasilkan interspecies chimeras. Untuk menghindari terbentuknya interspecies chimeras, maka pada tahapan ini harus dilakukan perakitan (assembly) dan  binning  secara  simultan.  Binning  adalah  pengelompokan  fragmen-fragmen  metagenome  sesuai  tingkat taksonominya (Meyerdierks & Glockner, 2010).
Gambar 1. Binning sampel metagenome (Kusuma, 2012)
Fragmen-fragmen  yang  sudah  tersambung  dan  membentuk  urutan  ( sequence )  DNA  disebut contigs ( continuous sequence ),  adapun sequence DNA  yang  sudah  lebih  panjang contigs tapi  masih  mengandung gap yang  disebut scaffolds . Kemudian scaffolds dianotasi, yaitu pengidentifikasian sequence DNA.

## Pendekatan berbasis homologi dan komposisi
Pendekatan berbasis homologi bekerja dengan cara  membandingkan data metagenome dengan data  yang ada pada basis data menggunakan BLAST (Altschul et al. , 1990) atau MEGAN (Huson et al. , 2007). Pada dasarnya pendekatan ini digunakan untuk mencari kemiripan antar sequence DNA melalui proses pensejajaran sequence . Cara kerja BLAST adalah melakukan pensejajaran sequence secara local alignment dengan mencari daerah pendek yang berdekatan atau yang bagian nukleotida yang match antara metagenome sequence dengan sequence di basis data (Gambar 2).
Pendekatan  berbasis  homologi  terus  berkembang,  sehingga  oleh  Ma et  al. (2002)  mengusulkan PatternHunter . Metode ini diusulkan untuk memodifikasi aplikasi BLAST. Ide dasar dari metode ini adalah seed yang dipakai tidak perlu semua match . Kombinasi dari match dan don’t care ( spaced seed ) dapat mempercepat proses pencarian nilai kesamaan  dari  2 sequence DNA.  Pada spaced seed , match disimbolkan  dengan  angka  1,  sedangkan don’t  care disimbolkan dengan angka 0. Keadaan yang disebut match adalah nukleotida yang ada pada metagenome sequence wajib sama dengan nukleotida yang ada pada sequence refrence di basis data. Sedangkan keadaan don’t care adalah nukleotida yang ada pada metagenome sequence tidak wajib sama dengan nukleotida yang ada pada sequence refrence di basis data (Gambar 3).
* 1 1 1 1 1 * * 1 1 1 1 1 * * 1 1 1 1 1
A  G  C  G  A  T G  A  C  A  G  T A  T C  T A  G  A  C | | |
| | | | | | |
| |
| | | T G  C  G  A  T A  G  C  A  G  T A  A  G  C  A  G  A  T
Seed : 11111
Gambar 1. Mencari nilai similarity antara sequence metagenome dengan referensi sequence menggunakan pesejajaran sequence dengan seed (Kusuma, 2012)
* 1 1 0 1 1 * * 1 1 0 1 1 * * 1 1 0 1 1 A  G  C  T A  T G  A  C  A  A  T A  T C  T A  G  A  C | |
| | | | | | | | | | | | | T G  C  C  A  T A  G  C  A  T T A  A  G  C  A  G  A  T
Spaced Seed : 11011
Gambar 2. Mencari nilai similarity antara sequence metagenome dengan referensi sequence menggunakan pesejajaran sequence dengan spaced seed (Kusuma, 2012)
Berbeda dengan pendekatan homologi, pendekatan komposisi tidak perlu mensejajarkan metagenome sequence , tetapi dengan  menghitung  frekuensi  kemunculan  fitur  dari metagenome  sequence . K-mers frekuensi  adalah  salah  satu metode pengekstraksi fitur yang dapat digunakan untuk menghitung frekuensi kemunculan fitur. Nilai k pada k-mers frekuensi adalah panjang fragmen metagenome (Choi & Cho, 2002).
Pola kemunculan k dalam sequence dihitung menggunakan 4 basa utama, yaitu Adenine (A), Cytosine (C), Guanine (G) dan Thymine (T) yang dipangkatkan dengan rangkaian pasang basa yang ingin digunakan (pola kemunculan: 4 k , dengan k ≥ 1). Gambar 4 menampilkan cara kerja k-mers frekuensi.
Gambar 4. Cara kerja k-mers frekuensi (Kusuma, 2012)
Metode  yang  berbasis  pendekatan  komposisi  adalah spaced  k-mers frekuensi  (Kusuma,  2012). Spaced  k-mers mengadopsi ide dasar PatternHunter ke dalam metode pengekstraksi fitur k-mers frekuensi. Gambar 5 menampilkan cara kerja spaced k-mers frekuensi.
Gambar 3. Cara kerja spaced k-mers frekuensi (Kusuma, 2012)

## METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan-tahapan dalam penelitian ini dibagi dalam 5 bagian (Gambar 6), yaitu:
1. Pengumpulan data ekstraksi fitur menggunakan kromosom 111111110001
2. Melihat sebaran data ekstraksi fitur menggunakan kromosom 111111110001
3. Menghitung nilai mean dari masing-masing fitur berdasarkan genus
4. Menentukan fitur yang berpengaruh dalam proses klasifikasi
5. Menghitung nilai akurasi klasifikasi fitur berpengaruh menggunakan NBC
Mulai Data Ekstraksi Fitur Kromosom 111111110001 Melihat sebaran data Menghitung nilai mean dari setiap fitur berdasarkan genus Menentukan fitur yang berpengaruh Melakukan klasifikasi fragmen metagenome menggunakan NBC Selesai
Gambar 6. Tahapan penelitian
Kromosom  111111110001  menghasilkan  336  fitur.  336  fitur  tersebut  digunakan  untuk  mengekstraksi  fragmen metagenome . Berikut ini daftar fragmen metagenome yang diekstraksi:
Tabel 1. Data latih No Species Genus Jumlah Fragmen Panjang Fragmen 1 Agrobacterium radiobacter K84 chromosome 2 1000 500 bp 2 Agrobacterium tumefaciens str. C58 chromosome circular Agrobacterium 1000 500 bp 3 Agrobacterium vitis S4 chromosome 1 1000 500 bp 4 Bacillus amyloliquefaciens FZB42 1000 500 bp 5 Bacillus anthracis str. Ames Ancestor Bacillus 1000 500 bp 6 Bacillus cereus 03BB102 1000 500 bp 7 Bacillus pseudofarmus OF4 chromosome 1000 500 bp 8 Staphylococcus aureus subsp. Aureus JH 1000 500 bp 9 Staphylococcus epidermis ATCC 12228 Staphylococcus 1000 500 bp 10 Staphylococcus haemolyticus JCSC1435 1000 500 bp Tabel 2. Data uji No Species Genus Jumlah Fragmen Panjang Fragmen 1 Agrobacterium radiobacter K84 chromosome 1 500 500 bp 2 Agrobacterium tumefaciens str. C58 chromosome linear Agrobacterium 500 500 bp 3 Agrobacterium vitis S4 chromosome 2 500 500 bp 4 Bacillus thuringiensis str Al Hakam 500 500 bp 5 Bacillus subtilis subsp. Subtilis str 168 Bacillus 500 500 bp 6 Bacillus pumilus SAFR-032 500 500 bp 7 Staphylococcus carnosus 500 500 bp 8 Staphylococcus saprophyticus subsp. Saprophyticus ATCC 1530S Staphylococcus 500 500 bp 9 Staphylococcus Lugdunensis HKU09-01 500 500 bp

## Sebaran data
Sebaran data dilihat menggunakan software minitab. Tujuan melihat sebaran data adalah mempermudah menentukan metode yang akan digunakan. Jika sebaran data normal, maka metode yang digunakan adalah mean. Jika sebaran data tidak normal, maka data perlu dinormalisasi terlebih dahulu.

## Nilai mean dari data ekstraksi setiap fitur menurut genus
Data  ekstraksi  setiap  fitur  dikelompokan  menurut  genus.  Kemudian  dilakukan  penghitungan  nilai  mean.  Software yang digunakan MS. Office Excel. Nilai mean yang dihasilkan dibuat dalam sebuah grafik.

## Fitur yang berpengaruh
Fitur  yang  berpengaruh  dapat  dilihat  dari  tabel  nilai  mean.  Apabila  nilai  mean  menunjukkan  perbedaan  signifikan antar genus sebanyak 6 fitur berturut-turut, maka fitur pada area grafik tersebut merupakan fitur berpengaruh dalam proses klasifikasi.

## Klasifikasi fragmen metagenome menggunakan NBC
Proses klasifikasi fragmen metagenome menggunakan NBC dapat dilihat pada Gambar 7.
Ekstraksi fitur Fitur
Data Latih Fitur Data Uji
Menghitung rata-rata dan standar deviasi dari setiap kelas Menghitung peluang prior dari setiap kelas Menghitung peluang likelihood setiap fitur dari setiap data uji Mengalikan peluang likelihood setiap fitur dari setiap data uji Menghitung peluang posterior setiap data uji Naïve Bayesian Classifier Menghitung Akurasi
Gambar 7. Proses klasifikasi menggunakan NBC
Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan fitur yang berpengaruh dalam klasifikasi. Data yang diekstraksi adalah data latih (Tabel 1) dan data uji (Tabel 2).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekstraksi  fitur  dilakukan  untuk  data  latih  dan  data  uji.  Metode  yang  digunakan  dalam  ekstraksi  fitur  dengan  cara menghitung frekuensi kemunculan spaced k-mers. Model match (1) dan don’t care (0) dibentuk dari hasil inisialisasi GA. Model posisi selanjutnya disebut kromosom. Don’t care (0) berarti membolehkan pasangan basa apapun mengisi bit tersebut (Ma et al., 2002).
Tabel 3. Matriks komposisi yang terbentuk dengan kromosom 111111110001
Fitur Fragmen AAA (1) …  TTT (64) AAAA (65) ... TTTT (320) A000A (321) …  T000T (336) Genus F1 6 …  17 0 …  8 12 …  34 Agrobacterium F2 10 …  14 4 …  6 2 …  23 Agrobacterium … … …  … … …  … … …  … … F10000 16 …  36 7 …  13 337 …  74 Staphylococcus
Ekstrak fitur menggunakan kromosom 111111110001 menghasilkan data dengan sebaran normal (Gambar 8).
66 55 44 33 22 11 0 400 300 200 100 0 C1 Fr e q u e n cy Mean 16,50 StDev 10,58 N 10000 Histogram of C1 Normal Gambar 8. Bentuk sebaran data hasil ekstraksi fitur
Nilai mean dari setiap fitur setelah dikelompokan menurut genus dapat dilihat pada Tabel 4. Nilai mean pada Tabel 4 disajikan dalam grafik Gambar 9a, 9b dan 9c.
Tabel 4. Nilai mean dari setiap fitur menurut genus Fitur Genus Agrobacterium Genus Bacillus Genus Staphylococcus 1 6,7197 19,9200 21,7040 2 7,5003 9,9700 11,4730 ... ... ... ... 336 19,2870 47,8570 57,6060
Gambar 9a. Mean fitur 1 - 112
Gambar 9b. Mean fitur 113 - 224
Gambar 9c. Mean fitur 225 - 336
Pengekstraksian fitur menggunakan kromosom 111111110001, menghasilkan karakteristik kelas. Karakteristik kelas didapatkan  melalui  nilai mean dari  kemunculan  fitur  untuk  setiap  genus.  Dari  336  fitur  yang  dihasilkan  diketahui bahwa pada fitur 22 sampai fitur 27 (Tabel 5) memiliki nilai mean yang memiliki perbedaan signifikan untuk setiap genus. Pada fitur 38 sampai 43 (Tabel 6) juga menunjukkan hal yang sama.
Tabel 5. Nilai mean fitur 22 sampai 27 menurut genus
Fitur Genus Agrobacterium Genus Bacillus Genus Staphylococcus 22 (AACC) 6,4053 3,4182 1,6510 23 (AACG) 16,1107 4,4232 2,2866 24 (AACT) 7,7233 6,5272 3,8663 25 (AAGA) 9,2626 7,2920 5,2503 26 (AAGC) 16,0810 4,6527 2,4130 27 (AAGG) 15,9713 4,4600 2,2490
Tabel 6. Nilai mean fitur 38 sampai 43 menurut genus
Fitur Genus Agrobacterium Genus Bacillus Genus Staphylococcus 38 (CACC) 14,9570 5,0372 1,5690 39 (CACG) 16,1240 4,7082 2,3533 40 (CACT) 13,0170 5,3375 3,7776 41 (CAGA) 7,4170 5,2850 4,0576 42 (CAGC) 14,9353 5,0992 1,6053 43 (CAGG) 6,3060 3,4975 1,6613
Telah  dilakukan  pengklasifikasian  yang  menggunakan  fitur  yang  berpengaruh  pada  proses  klasifikasi.  Klasifikasi menggunakan fitur 22 sampai 27 menghasilkan akurasi sebesar 78,83%. Sedangkan saat menggunakan fitur 38 sampai 43  menghasilkan  akurasi  sebesar  79,67%.  Pada  Gambar  10  dapat  dilihat  bahwa  dengan  menggunakan  6  fitur menghasilkan akurasi yang tidak jauh berbeda dengan yang melibatkan 336 fitur (Pekuwali, 2018).
Hasil ini menunjukkan bahwa ada fitur yang berpengaruh dalam pengklasifikasian dan juga ada fitur yang tidak terlalu berpengaruh  saat  pengklasifikasian  dilakukan.  Sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  semua  fitur  dapat mengklasifikasikan fragmen metagenome dengan akurat.

## Gambar 10. Perbedaan akurasi klasifikasi

## 4. KESIMPULAN
Ekstrak fitur  menggunakan kromosom 111111110001 menghasilkan data dengan sebaran normal. Pengekstraksian fitur  menggunakan  kromosom  111111110001,  menghasilkan  karakteristik  kelas.  Karakteristik  kelas  didapatkan melalui nilai mean dari kemunculan fitur untuk setiap genus. Dari 336 fitur yang dihasilkan diketahui bahwa pada fitur 22 sampai fitur 27 memiliki nilai mean yang memiliki perbedaan signifikan untuk setiap genus. Pada fitur 38 sampai  43  juga  menunjukkan  hal  yang  sama.  Klasifikasi  menggunakan  fitur  22  sampai  27  menghasilkan  akurasi sebesar 78,83%. Sedangkan saat menggunakan fitur 38 sampai 43 menghasilkan akurasi sebesar 79,67%.

## DAFTAR PUSTAKA
Altschul, S., Gish, W., Miller, W., Myers, E. dan Lipman D. (1990). “Basic local alignment search tool”. Journal of Molecular Biology . 215(3):403-410. doi:10.1016/S0022-2836(05)80360-2
Bouchot, J.L., Trimble, W.L., Ditzler, G., Lan, Y., Essinger, S., dan Rosen, G. (2013). Advances in machine learning for processing and comparison of metagenomic data [internet]. [diunduh 15 September 2014]. Tersedia pada: http://www.sessinger.com/Publications/ metagenomics_advances_ML_preprint.pdf
Choi, J.H. dan Cho, H.G. (2002). “Analysis of common k-mers for whole genome sequence using SSB-tree”. Genome Information . 13: 30-41 Handelsman, J . (2007) . The new science of metagenomics: Revealing the secrets of our microbial planet. The National Academics Press, Washington, USA.
Huson, D.H., Auch, A.F. dan Schuster, S.C. (2007). “MEGAN analysis of metagenomic data”. Genome Research . 17(3):337-386. doi: 10.1101/gr.5969107.
Kusuma, W.A. (2012). Combined approaches for improving the performance of denovo DNA sequence assembly and metagenomic  classification  of  short  fragments  from  next  generation  sequencer [disertasi].  Tokyo  Institute  of Technology, Tokyo, Japan.
Ma,  B.,  Tromp,  J.,  dan  Li,  M.  (2002).  PatternHunter:  faster  and  more  sensitive  homology  search. Bioinformatics . 18(3):440-445.
Meyerdierks,  A.  dan  Glockner,  F.O.  (2010).  “Metagenome  Analysis”. Advances  in  Marine  Genomics 1. doi:10.1007/978-90-481-8639-6_2.
Pekuwali, A.A. (2015). Optimasi Pengekstraksi Fitur Spaced K-Mers Frekuensi Menggunakan Algoritme Genetika Pada Pengklasifikasian Fragmen Metagenome [tesis]. Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia. Pekuwali, A.A, Kusuma, W.A. dan Buono, A. (2018). “Optimization of Spaced K-mer Frequency Feature Extraction using Genetic Algorithms for Metagenome Fragment Classification”. Journal of ICT Research and Applications , 12(2), 123-137 DOI: 10.5614/itbj.ict.res.appl.2018.12.2.2.
Riesenfeld,  C.S.,  Schloss,  P.D.  dan  Handelsman,  J.  (2004).  “Metagenomics:  genomic  analysis  of  microbial communities”. Annual Review of Genetics . 38:525–552. DOI:10.1146/annurev.genet.38. 072902.091216