Judul: Identifikasi Protein Signifikan Penyakit Kanker Payudara dengan Menggunakan Principal Component Analysis dan ClusterONE
Abstrak: Penyakit kanker payudara adalah salah satu penyakit degeneratif yang memiliki tingkat jumlah kasus baru setiap tahunnya yang tinggi di Indonesia. Penyakit kanker payudara dapat diatasi dengan terapi yang menarget proteinprotein signifikan yang berpengaruh terhadap penyakit tersebut. Identifikasi protein signifikan dapat dilakukan dengan pendekatan topologi dan clustering. Untuk mengidentifikasi protein signifikan penyakit kanker payudara, penelitian ini menggunakan data centrality interaksi protein-protein yang dianalisis dengan principal component analysis (PCA) dan clustering dengan ClusterONE. PCA digunakan untuk mencari nilai overall centrality dari nilai-nilai centrality yang digunakan dan dilakukan clustering untuk membentuk kompleks protein yang berupa cluster berisi protein signifikan penyakit kanker payudara. Analisis cluster dilakukan dengan perbandingan kualitas tiap cluster yang terbentuk dan terhadap penelitian sebelumnya. Didapatkan sebanyak 27 protein merupakan protein yang berpengaruh terhadap penyakit kanker payudara dari 32 protein cluster terbaik
Keyword: ClusterONE, significant protein, breast cancer, principal component analysis

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

Judul: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: