Judul: Asosiasi Single Nucleotide Polymorphism dan Fenotipe pada Penyakit Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Algoritme Genetika dan CatBoost
Abstrak: Karakteristik biologis yang unik pada precision medicine didapat dari beberapa data omics antara lain pharmacogenomics. Data pharmacogenomics dapat membantu proses diagnosis dan pengobatan pasien yang memiliki suatu penyakit yang kompleks dengan memilih obat dan dosis yang tepat. Salah satu contoh penyakit kompleks adalah Diabetes Mellitus Tipe 2 (T2DM). Berlimpahnya ketersediaan data seperti data single nucleotide polymorphism (SNP) yang dapat digunakan sebagai biomarker untuk melakukan suatu penelitian dengan data fenotipe. Penelitian ini melakukan asosiasi SNP dan fenotipe pada penyakit T2DM menggunakan algoritme genetika dan CatBoost. Terdapat dua hasil seleksi dari tiga percobaan yang dilakukan. Salah satu hasilnya adalah pada percobaan ketiga ada sebanyak 4 SNP dengan nilai MSE 0.06335. Dari hasil seleksi tersebut terdapat kandidat protein ABCC8, AFF3, CAP2, FAF1. AFF3 dan CAP2 tidak memiliki asosiasi dengan penyakit T2DM berdasarkan informasi MGI dan studi literatur. AFF3 berasosiasi dengan T1DM dan CAP2 memiliki asosiasi dengan penyakit lain yang beresiko menyebabkan penyakit T2DM seperti kelainan pada adiposit.
Keyword: catboost, diabetes mellitus tipe 2, fenotipe, precision medicine, single nucleotide polymorphism.

Judul: Asosiasi Single Nucleotide Polymorphism dan Fenotipe Penyakit Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Gradient Boosting
Abstrak: Precision medicine adalah suatu bidang medis yang bertujuan untuk memberikan perawatan penyakit sesuai dengan profil genetik, lingkungan, dan gaya hidup seseorang. Pengembangan precision medicine berfokus kepada penyakit umum dan kompleks seperti diabetes mellitus tipe 2 (T2DM). Informasi genetik pasien T2DM dapat diperoleh dengan mencari asosiasi antara Single Nucleotide Polymorphism (SNP) dan fenotipe penyakit T2DM. Penelitian ini bertujuan mencari SNP yang dianggap berasosiasi dengan fenotipe T2DM menggunakan algoritme gradient boosting (GB). Data diambil dari situs Mouse Phenome Database sesuai dengan 98 kandidat protein T2DM. Tahap praproses dilakukan dengan menghapus fitur dan missing values, melakukan pengkodean SNP dan menggabungkan data fenotipe dan SNP. Pembangunan model GB menggunakan base-learners decision tree dan loss function kuadrat terkecil. Model GB menghasilkan rataan nilai MSE sebesar 0.061 dan MAE sebesar 0.171 serta menghasilkan 30 SNP yang berpotensial memiliki asosiasi dengan fenotipe toleransi insulin pada T2DM. Dua puluh dua dari 30 SNP terpilih terverifikasi memiliki asosiasi dengan fenotipe T2DM pada situs Mouse Genome Informatics melalui hubungan SNP-protein-fenotipe.
Keyword: diabetes mellitus tipe 2, gradient boosting, precision medicine, single nucleotide polymorphism

Judul: Studying rate of absorption steam by solutions Lithium Bromide (LiBr) as absorbant in absorption refrigeration
Abstrak: Absorption is the process of absorbing a fluid by another fluid to form a fluid solution. In absorption refrigeration system, LiBr as absorbent filters on components of the absorber will absorb water vapor with lower pressure than the evaporator pressure. The rate of absorption of water vapor is a function of concentration, temperature, humidity and pressure of water vapor. The goal of this research is to see the effect of concentration, temperature and vapor pressure of water at the rate of absorption of water vapor by aqueous absorbent filters (LiBr-H2O) in relation to the cooling system, to determine the equilibrium concentration absorption solution of LiBr-H2O, and to determine the sorption isotherm model. Equilibrium concentration is a function of temperature and humidity. Ce at 40oC and RH 60% was found 37%; at 40oC and RH 70% was 34%; at 40o and RH 80% was 29%; at 45oC and RH 60% was 37.5%; at 45oC and RH 70% was 36%; and at 45oC and RH 80% was 34.5%. The calculation results of Qe using Qe sorption isotherm model on temperature 40oC and 45oC were not too different. The calculation results of the percentage errors between Qe data and model from each of the humidity, obtained the lowest percentage of errors in model Freundlich was 0.4% in RH 60% and 70%; 0.3% in RH 80%.
Keyword: