Judul: Network-Based Feature Selection to Predict Drug Synergy in Cancer Cells
Abstrak: Identifying synergistic drug combinationsin cancer treatmentis challengingdue to the complex molecular circuitry of cancer and the exponentially increasing number of drugs. Therefore, computational approaches forpredicting drug synergy are crucialin guidingexperimental effortstowardfinding rational combination therapies. This research selects the molecular features of cancer cells with a diffusion network-based approach.Additionally, a modelis developed using non-linear regression algorithms,namely Random Forest, Extremely Randomized Tree, and XGBoost, to predict the synergy score of drug combinations against the selected cancer cell features.Thedata used are118 drug combination screening data and 85 cancer cell molecules provided by AstraZeneca-Sanger DREAM Challenge. Thepredictionresults indicate that as the data size increases, the correlation value of the model improves, leading to better prediction accuracy. The influential feature analysis revealed that the three most influential mutation features in the AKT_1 and PIK3C drug combination model wereATP8B3, ERBB2, and RNF8. In the drug combination model BCL2_BCL2L1 and FGFR, the three mostinfluential mutation features wereBACH1, ODF2, and BFAR. In the MAP2K_1 and PIK3C drug combination model, TP53, IL12p40*, and SOX4 werethe most influential features.All of these features have a connection between the mutation features and cell lines, aligning with the therapeutic targets of the three-drug combinations, which were the focus of this study.
Keyword: cancer, drug combination, drug synergy, network diffusion kernel, non-linear regression

Judul: Prediksi Interaksi Drug Target Pada Gen Kanker Menggunakan Metode LASSO-XGBOOST
Abstrak: Pengobatan kanker saat ini sering dilakukan dengan kemoterapi menggunakan obat kimia dan dapat menyebabkan efek samping. Alternatif pengobatan dapat menggunakan senyawa herbal yang diketahui memiliki efek samping lebih sedikit. Analisis Drug Target Interaction (DTI) dapat dilakukan untuk mengetahui interaksi senyawa herbal terhadap protein kanker. Pada penelitian ini dilakukan perancangan model prediksi DTI dengan melakukan seleksi fitur pada dataset menggunakan Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) lalu dilakukan penyeimbangan data dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan diprediksi menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Data protein terkait kanker didapatkan dari daftar Cancer Gene Census, dari daftar tersebut dilakukan penelusuran pada database GDSC, DrugCentral, dan DrugBank untuk menghasilkan daftar senyawa obat yang berinteraksi dengan protein tersebut. Selain itu, senyawa herbal dihasilkan dari database HerbalDB dan Knapsack. Pengujian dilakukan pada beberapa jenis ekstraksi fitur seperti CTD, DC, PseAAC, dan PSSM. Hasil prediksi menunjukkan beberapa senyawa herbal seperti andrographolide, ursolic acid dan oleanolic acid memiliki interaksi pada protein terkait kanker. Selain itu, LASSO-XGBoost dapat memprediksi DTI pada kanker dengan skor F1 0,861; AUROC 0,927; recall 0,85; precision 0,866; dan accuracy 0,897.
Keyword: Cancer, Drug target interaction, Herbal compounds, LASSO, XGBoost

Judul: Organisasi Produksi Rotan dalarn Masyarakat Pinggiran Hutan Taman Nasional Lore Lindu
Abstrak: Masyarakat pinggiran hutan Taman Nasional Lore Lindu (lNLL) melakukan aktivitas pemungutan rotan sejak awal tahun 1970-an, dan masih terus berlangsung sampai sekarang dengan jumlah produksi rotan yang semakin meningkat. Alasan mengapa penelitian ini dilakukan, seperti terlihat dari pertanyaan penelitian yang diajukan yaitu mengapa produksi rotan terns berlangsung di daerah yang status kawasan berhutannya adalah taman nasionaL Keinginan tahu berikutnya adalah bagaimana pembentukan Organisasi Produksi Rotan (OPR) Gimpu sampai terjadinya cara produksi bam di masyarakat. Kasus produksi rotan di Gimpu adalah spesifik karena merujuk hanya bagian daerah tertentu. Interaksi aktor (Bos, Mandor dan Karyawan), faktor ekonomi dan perijinan, dan peristiwa pemungutan rotan terjadi secara lokalitas. Oleh karenanya pendekatan kualitatif dengan strategi penelitian studi kasus dianggap tepat yang dipilih untuk menjawab pertanyaan penelitian mengapa dan bagaimana, dan mampu melihat dan mengumpulkan bukti-bukti secara sistematis dengan cara ilmiah untuk satu kasus yang spesiflk. Penelitian ini mampu mengidentifikasi bahwa OPR yang bersifat kapitalis tumbuh dan berkembang solid di masyarakat Gimpu. Perotan atau biasa dikenal Karyawan berdiri di dua sisi, dia menjadi buruh dalarn OPR dengan ikatan sistem panjarnya, sekaligus mempertahankan subsistensi dengan sistem pertaniannya. Peran dan keterlibatan dua instansi pemerintah yang berbeda tetapi sarna-sarna mendorong teJjadinya kapitalisasi dan solidnya OPR. Organisasi produksi Taman Nasional yang mengusung isu konservasi terkalahkan dengan kesolidan OPR. Peta keberadaan pemukiman masyarakat yang letak desanya lebih dekat ke kawasan taman nasional, tidak menunjukkan terjadinya interaksi yang lebih kuat. Proses kapitalisasi dalam proses produksi rotan di tingkat lokal membentuk satu cara produksi bam yang bermanifestasi dalam bentuk OPR, yang menunjuk pada terjadinya perubahan-perubahan dalam relasi produksi rotan dengan terbentuknya majikan dan buruh. Kehadiran taman nasional tidak menjadi pembatas signifikan bagi bekerjanya OPR, alih-alih menjadi daya tarik pemanenan rotan di kawasan ini.
Keyword: