Judul: Finding Significant Proteins Related to Inflammation in COVID-19 Using Skyline Query
Abstrak: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) yang disebabkan oleh Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) adalah penyakit pandemi dunia saat ini. Manusia yang memiliki satu atau lebih penyakit penyerta terinfeksi oleh virus ini cenderung membutuhkan perawatan intensif dan memiliki tingkat kelangsungan hidup yang rendah. Pencarian protein yang berasosiasi dengan virus ini perlu dilakukan untuk menjadi tahap awal membantu para peneliti dalam menemukan obat yang tepat untuk pasien COVID-19. Viral pneumonia, Pulmonary Fibrosis, Pulmonary Edema, Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS), Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) dan Asthma adalah penyakit penyerta COVID-19. Pencarian protein penting ini menggunakan metode skyline query karena metode ini bekerja dengan mengembalikan seluruh protein dominan yang sesuai dengan preferensi berdasarkan enam kriteria kebaikan centrality measures. Hasil pencarian ini menemukan 19 protein signifikan EGRF, HRAS, TNF, VEGFA, IL4, IL17A, CXCL12, ITGAV, COX8A, ALOX5, PARK2, ACTA1, CSF2RA, FCGR2B, HDAC3, B2M, AP3B1, HMOX1, MMP12. Protein-protein ini berasosasi dengan 12 pathway yang berperan dalam inflamasi., Coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) is a global pandemic disease. Humans who have one or more comorbidities are infected by this virus, they tend to require intensive care and have a low survival rate. The search for proteins associated with this virus needs to be done to be the first stage to help researchers find the right drug for COVID-19 patients. Viral Pneumonia, Pulmonary Fibrosis, Pulmonary Edema, Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS), Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and Asthma are co-morbidities of COVID-19. The search for this important protein used the skyline query method because this method worked by returning all dominant proteins that match preferences based on six criteria of goodness of centrality measures. The search results found 19 significant proteins EGRF, HRAS, TNF, VEGFA, IL4, IL17A, CXCL12, ITGAV, COX8A, ALOX5, PARK2, ACTA1, CSF2RA, FCGR2B, HDAC3, B2M, AP3B1, HMOX1, MMP12. These proteins were associated with 12 pathways that played a role in inflammation.
Keyword: comorbid disease, covid-19, significant protein, skyline query

Judul: Protein-Protein Interaction Network Analysis to Identify Important Proteins Related to Hyperinflammation in COVID-19
Abstrak: Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) akan menyebabkan komplikasi penyakit dan kerusakan organ akibat reaksi inflamasi yang berlebihan jika tidak ditangani. Pada inflamasi, protein dapat menjadi biomarker sebagai penanda kerusakan pada organ. Oleh karena itu, pencarian protein-protein penting sangat diperlukan. Dalam menjalankan fungsinya, protein saling berinteraksi dengan protein lainnya satu sama lain membentuk jejaring interaksi protein-protein (PPI). Analisis komputasional pada jejaring PPI dapat dilakukan dengan berbagai cara, termasuk analisis topologi dan pengelompokan jejaring PPI. Analisis topologi dapat mengidentifikasi protein penting dengan centrality measure dari setiap node sedangkan clustering pada jejaring PPI dapat digunakan memprediksi protein penting dengan membentuk kompleks protein. Data protein dan PPI pada manusia digunakan pada penelitian ini. Terdapat 57 protein yang terkait dengan COVID-19 dan terdapat 357 protein dan 1686 interaksi pada data PPI. Hasil penelitian ini terdiri dari dua cluster dengan cluster terbaik adalah cluster pertama karena memiliki nilai density dan quality yang lebih tinggi serta p-value yang lebih rendah tetapi memiliki rata-rata nilai overall centrality yang mendekati cluster kedua. Terdapat 20 protein penting dalam cluster tersebut dan semuanya berpengaruh pada COVID-19. Protein ini diharapkan dapat digunakan dalam proses penemuan senyawa obat pada COVID-19. Pada kasus COVID-19, pencarian protein-protein penting perlu dikaitkan dengan ontologi gen (GO) karena dampak hiperinflamasi. Oleh karena itu, dari hasil protein penting tersebut dilakukan enrichment analysis untuk mengetahui asosiasi protein-protein tersebut dengan GO. GO yang akan dianalisis adalah fungsi molekuler, komponen seluler, dan proses biologis. Salah satu metode yang tepat untuk melakukan pengelompokkan data PPI skala besar menjadi cluster dengan skala kecil secara fungsional adalah Fuzzy K-Partite Clustering karena pendekatan fuzzy mampu melakukan overlap clustering. Hal ini penting karena setiap jaringan biologis bersifat multi fungsi sehingga memungkinkan protein masuk ke dalam lebih dari satu cluster. Dari 20 protein penting yang diperoleh dari proses sebelumnya, ada sebanyak 65 jenis GO fungsi molekuler (tanpa protein IFI6 karena IFI6 tidak berasosiasi dengan GO fungsi molekuler satupun), 55 jenis GO komponen seluler, dan 274 jenis GO proses biologis. Dari ketiga hasil clustering bipartite graph, penelitian ini menunjukkan bahwa empat protein penting berhubungan dengan 25 GO fungsi molekuler, tiga protein penting berhubungan dengan 22 GO komponen seluler, dan satu protein penting berhubungan dengan 101 GO proses biologis. Semua GO fungsi molekuler dan GO komponen seluler, serta sembilan dari 14 GO proses biologis pada cluster yang dihasilkan berasosiasi dengan sitokin signifikan pada badai sitokin COVID-19.
Keyword: coronavirus disease 2019, gene ontology, hyperinflammation, important protein, protein-protein interaction

Judul: Pola Reproduksi Babi
Abstrak: Pubertas pada babi jantan umumnya dapat dicapai pada umur 5 sampai 7 bulan dengan variasi 4 sampai 8 bulan. Babi jantan muda sebaiknya dibiarkan mencapai umkur 8 sampai 9 bulan sebelum digunakan untuk menagwini betina. Pada babi betina pubertas dicapai pada umur 5 sampai 8 bulan dengan rata-rata 6 bulan. Sedangkan umur yang dianjurkan untuk perkawinan pertama adalah 8 sampai 10 bulan.
Keyword: