Judul: Development of a Community Detection and Centrality Algorithm and Its Use in Determining Target Proteins in Cancer
Abstrak: Komunitas dan centrality sangat penting untuk memahami sistem yang kompleks seperti jaringan protein dalam analisis jaringan. Masalah deteksi komunitas adalah bagaimana membagi jaringan yang direpresentasikan dalam bentuk graph menjadi beberapa kelompok simpul yang mempunyai kepadatan yang tinggi, memiliki karakteristik atau sifat yang berbeda. Kualitas komunitas yang terbentuk oleh algoritma deteksi komunitas dapat ditentukan dengan nilai modularity. Salah satu algoritma terkenal dan banyak menjadi rujukan dalam menyelesaikan masalah deteksi komunitas adalah algoritma greedy modularity. Algoritma ini melakukan eksplorasi untuk mencapai nilai modularity tertinggi pada setiap iterasi untuk mendapat komunitas terbaik. Kelemahan algoritma greedy modularity pada deteksi komunitas adalah dapat terjebak pada solusi lokal optimal. Untuk itu penelitian ini mengembangkan strategi disassembly greedy modularity untuk meningkatkan modularity tersebut dengan eksplorasi yaitu lepas simpul dan pecah komunitas. Terdapat empat strategi melepas simpul yaitu melepas simpul secara random/acak dengan distribusi uniform, melepas simpul lemah, melepas simpul yang mempunyai nilai embeddedness rendah, serta melepas simpul yang tidak membentuk triad. Terdapat lima strategi membongkar komunitas yaitu membongkar komunitas secara acak dengan distribusi uniform, membongkar komunitas yang lemah, membongkar komunitas dengan internal edge density yang rendah, membongkar komunitas dengan triad participation ratio yang rendah serta membongkar komunitas dengan conductance yang tinggi. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data real-world dan data sintetis. Data real-world yang digunakan meliputi data karate Zachary, Dolphins, Les Miserables, Polbooks, Adjnoun serta Football. Sedangkan data sintetis yang digunakan adalah Lancichinetti–Fortunato–Radicchi(LFR). Hasil yang diperoleh menggunakan disassembly greedy modularity berupa peningkatan modularity dibandingkan dengan greedy modularity untuk semua dataset tersebut. Bahkan dibandingkan dengan 25 algoritma lainnya, algoritma disassembly greedy modularity menduduki mayoritas menduduki urutan pertama berdasarkan modularity. Di lain pihak, centrality adalah konsep yang digunakan untuk mengukur pentingnya suatu simpul dalam jaringan. Terdapat beberapa jenis centrality yang umum digunakan dalam analisis jaringan, di antaranya adalah degree centrality, closeness centrality, dan betweenness centrality. Namun demikian, degree, closeness dan betweenness centrality tersebut dihitung berdasarkan struktur jaringan, belum memperhatikan komunitas di dalamnya. Sehingga, centrality tersebut perlu dikembangkan agar dapat mempertimbangkan komunitas dalam jaringan, yang dalam penelitian ini disebut dengan community consideration degree centrality, community consideration closeness centrality, dan community consideration betweenness centrality. Variabel a dengan rentang [0,1] digunakan sebagai pertimbangan komunitas. Semakin rendah nilai a akan lebih mempertimbangkan komunitas, sementara semakin tinggi nilai a akan lebih mempertimbangkan jaringan secara keseluruhan. Hasil yang diperoleh menggunakan dataset karate Zachary dan dolphins dapat melibatkan simpul pada komunitas yang lebih beragam. Secara khusus, algoritma disassembly greedy modularity dan community consideration centrality dalam penelitian ini digunakan untuk mengelompokkan protein target pada kanker dan mengungkap protein yang menjadi hallmark of cancer. Data genetik pada kanker paru-paru adenokarsinoma diambil dari empat pangkalan data: TCGA, IntOGen, Bioportal, dan Cosmic, yang selanjutnya data tersebut dipergunakan untuk memperoleh jaringan interaksi protein melalui pangkalan data String. Algoritma disassembly greedy modularity digunakan untuk mendeteksi stuktur komunitas pada jaringan interaksi protein tersebut. Hasil dari algoritma ini terbentuk 11 komunitas dengan ukuran berbeda dengan dua komunitas besar, empat komunitas menengah, dan lima komunitas kecil yang sebagian besar mempunyai asosiasi fungsional melalui enrichment analysis, lebih baik daripada hasil yang diperoleh dengan algoritma greedy modularity. Hasil berikutnya adalah, bahwa community consideration degree, closeness dan betweenness centrality
Keyword: kanker, community consideration centrality, deteksi komunitas, disassembly greedy modularity, protein