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: Molecular Interaction Modeling of Drugs and Prediction of  Synergistic Combination of Two Drugs
Abstrak: Kanker masih menjadi penyakit yang serius baik di dunia maupun di Indonesia. Data Global Cancer Observatory pada tahun 2018 menunjukan kasus kanker di Indonesia telah mencapai 348.809 kasus dalam satu tahun. Penyakit kanker dapat disebabkan oleh pertumbuhan sel yang tidak normal sehingga mengakibatkan hilangnya mekanisme kontrol sel. Banyak metode pengobatan konvensional untuk mencegah penyebaran sel kanker seperti operasi, kemoterapi, dan monoterapi yaitu pemberian satu obat pada sel kanker. Walaupun penerapan pengobatan ini menunjukkan hasil yang baik karena dapat menekan pertumbuhan sel kanker, namun terdapat efek samping seperti resistensi obat dan sel kanker dapat berkembang kembali. Banyak penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengungkapkan bahwa permasalahan resistensi obat dapat ditangani dengan melakukan kombinasi obat. Kombinasi obat merupakan penggabungan dari dua atau lebih obat yang bertujuan untuk mengatasi penyakit tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang pipeline komputasional menggunakan metode LASSO untuk memilih fitur sinergi obat yang paling relevan dan menggunakan metode Random Forest untuk membangun sebuah model prediksi kombinasi obat. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari AstraZeneca-Sanger DREAM Challenge, seperti data obat monoterapi sejumlah 70 obat, data kombinasi obat dan data sinergi obat masing-masing sebanyak 2079, dan data mutasi gen 85 sel kanker. Data monoterapi merupakan data yang berisikan informasi fitur molekular obat. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini ialah melakukan pendeskripsian data menggunakan aplikasi PaDel-Descriptor untuk mempermudah dalam mengenali fitur obat yang terkandung didalam data obat monoterapi. Selanjutnya dilakukan seleksi fitur pada data obat monoterapi menggunakan metode LASSO untuk memilih fitur yang paling berpengaruh. Penerapan metode LASSO untuk menyeleksi fitur molekuler obat menghasilkan sebanyak 72 fitur untuk data monoterapi. Fitur ini kemudian dilakukan proses penggabungan data, sehingga menghasilkan dataset yang terdiri dari data kombinasi obat, data sinergi obat dan data mutasi gen. Data ini nantinya digunakan untuk membentuk suatu model prediksi kombinasi obat menggunakan metode Random Forest. Setelah didapatkan hasil model kombinasi obat kemudian dilakukan analisis model menggunakan confusin matrix. Model yang telah dibuat menggunakan metode Random Forest kemudian diuji menggunakan data kombinasi obat baru yang menghasilkan akurasi sebesar 0,63. Model tersebut juga dapat memprediksi sinergi kombinasi obat dengan tiga kategori, yaitu nol jika kombinasi obat netral, satu jika kombinasi obat mengalami peningkatan sinergi, dan minus satu jika kombinasi obat menurun dan bersifat antagonis. Hasil dari penelitian ini juga dapat digunakan untuk menemukan fitur yang relevan pada obat kanker terutama untuk memprediksi sinergi kombinasi obat.
Keyword: cancer, drug combination, feature selection, LASSO, PaDELDescriptor

Judul: Performa Respirasi Burung Puyuh (Coturnix coturnix Japonica) Periode Layer pada Pengaruh Cekaman Panas yang Berbeda.
Abstrak: Burung puyuh merupakan jenis unggas yang tidak dapat terbang, ukuran tubuh relatif kecil, berkaki pendek dan dapat diadu. Burung Puyuh (Coturnix coturnix Japonica) memiliki potensi untuk di kembangkan karena permintaan akan telur burung puyuh cukup tinggi dan harganya relatif dapat dijangkau oleh masyarakat. Tujuan umum beternak burung puyuh untuk menghasilkan telur konsumsi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh cekaman panas yang berbeda-beda terhadap frekuensi respirasi pada burung puyuh. Penelitian ini menggunakan 24 ekor burung puyuh yang dipelihara dari umur DOQ hingga periode layer yang dibagi menjadi 4 kelompok. Kelompok A diatur pada suhu 26°C, kelompok B diatur pada suhu 29°C, kelompok C diatur pada suhu 33°C dan kelompok D diatur pada suhu 36°C. Pengambilan data dilakukan pada periode layer untuk dihitung frekuensi respirasinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa frekuensi respirasi pada kelompok A sampai kelompok D mengalami peningkatan dari frekuensi respirasi normal namun tidak menunjukkan perbedaan nyata.
Keyword: burung puyuh (Coturnix coturnix Japonica), cekaman panas, DOQ, periode layer