Judul: Studi imunohistokimia perkembangan aksis sel-sel hormon adrenokortikotropik/ACTH - kelenjar adrenal monyet ekor panjang (Macaca fascicularis) pada masa pre dan postnatal
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perkembangan aksis sel-sel ACTH - kelenjar adrenal selama periode pre dan postnatal pada monyet ekor panjang (Macaca fascicularis). Sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah 5 fetus umur 70,85, 100, 120 dan 150 hari serta 2 anak umur 10 dan 105 hari. Metode penelitian menggunakan pewarnaan imunohistokimia untuk hipofise dan pewarnaan Hematoksilin-Eosin untuk adrenal. Hasil penelitian menunjukan bahwa hipofise fetus M. fascicularis selama perkembangannya mengalami peningkatan densitas sel-sel imunoreaktif ACTH (ir-ACTH) dan perubahan pola distribusi.
Keyword: 

Judul: Perkembangan Adenohipofise Monyet Ekor Panjang (Macaca fascicularis) Dengan Tinjauan Khusus: Distribusi Sel-Sel TSH, GH Dan Prolaktin Pada Masa Pre- Dan Postnatal.
Abstrak: Macaca fascicularis (MF) merupakan salah satu kekayaan sumberdaya hayati yang potensial sebagai hewan coba dalam penelitian biomedis. Dengan adanya potensi ini, maka diperlukan data dasar yang lengkap mengenai MF, salah satunya adalah mengenai perkembangan hipofise. Perkembangan hipofise merupakan proses yang sangat menentukan proses fisiologis selanjutnya. Abnormalitas dalam pembentukan hipofise pada masa fetus akan mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan postnatal. Pada proses perkembangan kelenjar hipofise, sel-sel pengasil TSH, GH dan PRL memiliki hubungan yang erat dan saling mempengaruhi perkembangan satu dengan yang lainnya secara spasial dan temporal. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perkembangan adenohipofise terutama pada sel-sel TSH, GH dan PRL MF pada masa pre- dan postnatal. Diharapkan data yang diperoleh dari penelitian ini dapat melengkapi data dasar dan dapat digunakan sebagai sumber informasi penelitian selanjutnya. Penelitian ini menggunakan tujuh buah hipofise fetus MF umur 70 hari (F70), 85 hari (F85), 100 hari (F100), 120 hari (F120), 150 hari (F150), anak 10 hari (A10) dan 105 hari (A105). Sampel hipofise diambil dan diproses sesuai dengan prosedur histologi standar serta dipotong secara serial dengan ketebalan 10 μm. Selanjutnya dilakukan pewarnaan hematoksilin-eosin dengan metode Humason (1967) dan pewarnaan imunohistokimia dilakukan dengan metode Avidin Biotin Complex (ABC) (Hsu et al. 1981) dengan menggunakan antibodi primer, yaitu anti human TSH, GH, dan PRL rabbit serum (Gift: NIDDK, USA). Hasil pewarnaan kemudian diamati terhadap struktur umum adenohipofise dan identifikasi sel-sel ir-TSH,GH dan PRL meliputi distribusi, densitas dan intensitas dari setiap umur sampel.
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