Judul: Prediction of Compound-Protein Interaction for Drug Repurposing Anti COVID-19 Using Convolutional Neural Network Method
Abstrak: COVID-19 menyebabkan masalah kesehatan seperti demam, batuk kering, gangguan pernapasan, dan bahkan kematian. Penemuan obat secara tradisional memerlukan banyak sumber daya, sehingga pendekatan komputasional menjadi salah satu pendekatan yang efisien untuk screening senyawa potensial melalui prediksi interaksi senyawa-protein. Model deep learning yang digunakan pada penelitian ini adalah Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pemodelan CNN dibandingkan dengan model Support Vector Machine dan Naive Bayes dengan representasi fitur protein Amino Acid Composition (AAC) dan Dipeptide Composition (DC). Selain itu, juga diamati pengaruh penggunaan seleksi fitur pada model. Selanjutnya, kinerja dari metode untuk memprediksi interaksi senyawa dan protein diukur dengan menggunakan akurasi, precision, recall, F-measure, dan AUROC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan dengan representasi fitur protein DC lebih baik dibandingkan dengan AAC. Pemodelan interaksi senyawa-protein menggunakan PubChem fingerprint sebagai representasi senyawa dan DC sebagai representasi protein pada CNN dengan seleksi fitur ANOVA menghasilkan kinerja terbaik dengan nilai akurasi sebesar 0.9475, recall 0.9687, precision 0.9679, F-measure 0.9683, dan AUROC 0.9751., COVID-19 is a disease that causes health problems. Traditional drug discovery requires many resources. Thus, the computational approach is one of the approaches that can be employed to screen potential compounds through the prediction of compound-protein interactions. The deep learning model used in this study is Convolutional Neural Network (CNN). The results of the CNN model were compared to Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes (NB) with representations of proteins using Amino Acid Composition (AAC) and Dipeptide Composition (DC). We also examined the effect of the feature selection approach using ANOVA. The results were evaluated in terms of accuracy, precision, recall, F-measure, and AUROC. Results showed that modeling with a representation of DC protein features was better than AAC. Prediction of compound-protein interaction modeling using PubChem fingerprint as a compound representation and DC as protein representation on CNN using ANOVA feature selection resulted in the best performance with an accuracy value of 0.9475, recall 0.9687, precision 0.9679, F-measure 0.9683, and AUROC 0.9751.
Keyword: convolutional neural network, COVID-19, drug repurposing, drug target interaction

Judul: Prediksi Drug-Target Interaction pada Kasus Coronavirus Disease 2019 Menggunakan Model Deep Semi Supervised Learning
Abstrak: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) merupakan penyakit menular sistem pernapasan yang menyebabkan pandemi di tahun 2020. Belum ada pengobatan khusus yang efektif untuk mengatasinya. Drug repositioning digunakan untuk mengatasi penyakit baru dengan mencari kegunaan baru dari senyawa obat yang sudah lolos uji sebelumnya untuk obat baru. Cara ini dilakukan dengan meneliti interaksi senyawa obat dan protein target (DTI). Deep Semi-Supervised Learning (DSSL) digunakan untuk mengatasi sedikitnya informasi DTI. DSSL memanfaatkan algoritme unsupervised learning seperti Stacked Autoencoder (SAE) sebagai pre-training untuk inisialisasi bobot pada Deep Neural Network (DNN). Penelitian ini menggunakan DSSL dengan pendekatan chemogenomics berbasis fitur pada data hasil eksplorasi potensi pengobatan anti-koronavirus. Penelitian menemukan bahwa penggunaan fingerprint untuk fitur senyawa dan Dipeptide Composition (DC) untuk fitur protein memberikan hasil paling baik pada metrik akurasi (0.94), recall (0.83), precision (0.817), F-measure (0.822), dan AUROC (0.97). Dari hasil prediksi, ditemukan interaksi positif sebanyak 1766 pada data uji hasil transformasi dan 929 pada data uji senyawa herbal.
Keyword: coronavirus disease 2019, drug repositioning, deep semi-supervised learning, stacked autoencoder, deep neural network

Judul: Etno-ornitologi Burung Kancilan Flores (Pachycephala nudigula nudigula Hartert 1897) pada Masyarakat Lio di Taman Nasional Kelimutu
Abstrak: Bare-throathed whistler is one of several wild birds in Kelimutu National Park (TNKL) that is believed to have correlation with Lio Community‟s belief. The estimation of Bare-throated whistler‟s population in Kelimutu National Park was about 186.41-1668.07 individual by the density about 0.0389-0.3481 ind/ha with the sex ratio 6.2:1 that spreaded on area with height of 1100 – 1600 masl. The characteristic of Bare-throated whistler‟s habitat is a natural forest with various canopy level, high plant species diversity and high density. The habitat characteristics related to the availability of food in the form of insects, cover, safety and a nesting site. Generally the most of Lio community knew the existence of Bare-throated whistler directly or from their parents‟ stories. The perceptions of Lio Community to the Bare-throated whistler‟s existence is generally support the conservation efforts. The perceptions construct the Lio Community‟s atitude that tend to be conservative to the existence of Bare-throated whistler. The attitude shown by their behavior that not cathing the Bare-throated whistler from the TNKL‟s area or the outside. The attitude have an important role to the existence of Bare-throated whistler in Kelimutu National Park‟s area.
Keyword: