Judul: Proses biotransformasi aflatoksin di organ hati dalam kaitannya dengan kerusakan organ hati
Abstrak: ta m Studi pustaka ini bertujuan untuk menelusuri proses terjadinya kerusakan hati melalui pemahaman proses metabolisme terhadap aflatoksin di organ hati. Aflatoksin, yang dihasilkan oleh kapang Aspergillus flavus, Aspergillus parasiticus dan Aspergillus nomius, akan mengalami proses biotransformasi dan bioaktivasi menjadi bentukan metabolit yang lebih toksik ketika masuk ke sistem metabolisme tubuh. Proses metabolisme aflatoksin terdiri dari dua fase. Pada Fase 1, aflatoksin mengalami proses oksidasi yang melibatkan reaksi epoksidasi menghasilkan metabolit AFB1- 8,9-epoksida, reaksi hidroksilasi menghasilkan metabolit AFM, dan AFQ1, reaksi O- dimetilisasi menghasilkan metabolit AFP1, dan reaksi reduksi menghasilkan metabolit aflatoksikol (AFL). Reaksi konjugasi yang terdiri dari reaksi konjugasi glutathione dan glukoronidasi terjadi pada Fase II. Reaksi konjugasi glutathione dari metabolit epoksida membentuk AFB1-terkonjugasi GSH. Reaksi glukoronidasi dari metabolit reaksi hidroksilat menghasilkan metabolit yang mudah dikeluarkan dari tubuh. Metabolit aflatoksin menimbulkan perubahan-perubahan pada hati secara patologik berupa infiltrasi lemak, nekrosa, ikterus, dan kanker hati. Sedangkan perubahan secara histologik berupa kerusakan sel-sel hati. Perubahan patologik dan histologik ini menimbulkan gejala klinis berupa pertumbuhan yang terhambat, hiperbilirubinaemia, hiperbiliverdin pada kelompok unggas dan hiperbilirubinuria pada hewan selain unggas; dan rentan terhadap infeksi penyakit.
Keyword: 

Judul: Proses Biotransformasi AfIatoksin di Organ Hati dalam Kaitannya dengan Kerusakan Organ Hati
Abstrak: Studi pustaka ini bertujuan untuk menelusuri proses terjadinya kerusakan hati melalui pemahaman proses metabolisme terhadap aflatoksin di orgdl1 hati. AfIatoksin, yang dihasilkan oleh kapang Aspergillus .f7avus, A~]Jergillus parasiticus dan A~I}ergillIL~ Ilomills, akan mengalami proses biotransformasi dan bioaktivasi menjadi bentukan metabolit yang lebih toksik ketika masuk ke sistem metabolisme tubuh. Proses metabolisme aflatoksin terdiri dari dua fase. Pada Fase I, aflatoksin mengalami proses oksidasi yang melibatkan reaksi epoksidasi menghasilkan metabolit AFB 1- 8,9-epoksida, ,eaksi hidroksilasi menghasilkan metabolit AFMl dan AFQl, reaksi 0- dimetilisasi menghasilkan metabolit AFPl, dan reaksi reduksi menghasilkan metabolit aflatoksikol (AFL). Reaksi konjugasi yang terdiri dari reaksi konjugasi glutathione dan glukoronidasi terjadi pada Fase II. Reaksi konjugasi glutathione dad metabolit epoksida membentuk AFB I-terkol~ugasi GSH. Reaksi glukoronidasi dad metabolit reaksi hidroksilat menghasilkan metabolit yang mudah dikeluarkan dari tubuh. Metabolit aflatoksin menimbulkan perubahan-perubahan pada hati secara patologik berupa infiltrasi lemak, nekrosa, ikterus, dan kanker hati. Sedangkan perubahan secara histologik berupa kerusakan sel-sel hati. Perubahan patologik dan histologik ini menimbulkan gejala klinis berupa pertumbuhan yang terhambat, hiperbilirubinaemia, hiperbiliverdin pada kelompok unggas dan hiperbilirubinuria pada hewan selain unggas; dan rentan terhadap infeksi penyakit.
Keyword: 

Judul: The Construction of Greedy SVP LLL Algorithm
Abstrak: A lattice is a set of all integer linear combination of a set of linearly independent vectors in ℝ𝑛���. The independent vectors are called bases of lattice. Any lattice can be generated from many bases, and these bases have the same cardinality. In the lattice, the most fundamental and renowned problem is the Shortest Vector Problem (SVP). SVP is a tracking problem of the shortest nonzero vector in a lattice with equivalent bases. In two dimensions, SVP problem has resolved exactly by Gauss’ algorithm. When the lattice dimension is higher than two, A.K. Lenstra, H.W. Lenstra and L. Lovasz gave a LLL algorithm to compute approximation of nonzero shortest vector in the lattice. Reduced bases solution obtained from LLL algorithm still be an approximation and has polynomial running time of arbitrary dimension which large enough. In 1994, Schnoor and Euchner modified this LLL algorithm as a new variant which later was named deep insertion LLL algorithm. This algorithm is a modified version of the LLL algorithm to the terms of the exchange step to improve the accuracy of output of LLL reduced bases and applying it to the subset sum problem. The purpose of this research are: (1) Reconstruct the LLL algorithm and deep insertion LLL algorithm using a geometric approach. (2) Construct a greedy SVP LLL algorithm. (3) Implement the three algorithms in a symbolic programming language, and evaluate them experimentally. A bases ℬ=[𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑛���] in ℝ𝑚��� is called reduced LLL with parameter 𝛿��� if satisfies: (a) |𝜇���𝑗���𝑖���|≤12, for every integer 𝑖���,𝑗��� with 1≤𝑖���<𝑗���<𝑛���. (b)𝛿���‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���)‖2≤‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���+1)‖2, for 𝑗���=1,2,…,𝑛���−1,where 𝛿��� is a reduced parameter of real numbers with 14<𝛿���<1. The first requirement is the reduced basis 𝛿��� must “nearly orthogonal” and in its computation case, this requirement can be reached out by using the Gram-Schmidt’s orthogonalization. While the second requirement is called exchange step, or used to called as Lovasz condition. By using both of these requirements, then they establish the LLL algorithm. Then, Schnoor and Euchner modify the LLL algorithm based on the requirements of the exchange step called the deep insertion LLL algorithm, where the exchange step is based on the comparison of the projected vector in orthogonal complement [𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑘���−1]⊥ after j-th reduction. To construct greedy SVP LLL algorithm, the requirements of the exchange step is based on purely by comparing norm of lattice 𝐛���𝑗��� with norm lattice 𝐛���𝑖��� for 𝑖���=1,2,3…,𝑗���−1. The process of insertion reduced vector after the exchange step also has done greedily. Then, we calculate the number of arithmetic operation in greedy SVP LLL algorithm for further analysis. The result of our exprimentation for three algorithms on the certain matrix size shows that the running time of the three algorithms increases propotional to the size of the matrix. The result also shows that by using 𝛿���=34 for the LLL algorithm and the deep insertion LLL algorithm, and the greedy SVP LLL algorithm which is a new variant made by using no parameter of 𝛿���, outperform of the other of two previous algorithm in terms of speed with the same output.
Keyword: LLL algorithm, LLL deep insertion algorithm, greedy SVP LLL algorithm