Judul: Development of Conductance-Based Model of the Neuron for Parkinson's Disease Detection
Abstrak: enyakit Parkinson (PD) merupakan salah satu penyakit dengan gangguan neurodegeneratif di dalam ganglia basal. Aktivitas sel saraf di dalam ganglia basal dapat diamati menggunakan model simulasi komputasi yang banyak digunakan para ahli saraf untuk melihat bagaimana aktivitas sel saraf bekerja. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan aktivitas saraf pada tiga anatomi utama di dalamganglia basal yaitu Subthalamic Nukleus (STN), Globus Pallidus internal (GPi), dan Thalamus Cell (TC). Simulasi komputasi pada penelitian ini menggunakan model dasar Hodgin-Huxley (HH) dengan penambahan arus tambahan berupa arus sinaptik dan arus Deep Brain Stimulation (DBS). Model tersebut direpresentasikan sebagai persamaan diferensial biasa yang digabungkan sehingga dapat menggambarkan tegangan aktivitas dan mengamati pola osilasi tremor di dalam STN, GPi, dan TC pada kondisi normal dan penderita PD. Model ini juga menambahan efek DBS yang digunakan untuk mengurangi gejala pada tremor patologis ketika diterapkan pada STN. Perhitungan model simulasi dilakukandengan menggunakan metode Runge-Kutta orde keempat. Hasil simulasi deteksi PD dengan memperhitungkan aktivitas di dalam STN, GPi, dan TC pada model dasar HH menunjukkan pola aktivitas tegangan respons neuron yang bergerak secara periodik. Penambahan arus sinaptik dan arus DBS terdapat tegangan respons yang berbeda dengan model asli persamaan HH pada aktivitas neuron. Perbedaan tegangan respons di dalam ketiga anatomi ganglia basal tersebut menunjukkan penurunan respons thalamus pada input penggerak, sehingga menunjukkan transfer informasi yang buruk ke korteks. Hal ini disebabkan oleh reseptor yang terletak pada neuron glutamatergik, sehingga neuron-neuron ini akan dihambat oleh peningkatan aktivitas arus sinaptik dan DBS., Parkinson's disease (PD) is a disease with neurodegenerative disorders in the basal ganglia. Nerve cell activity in the basal ganglia can be observed using computational simulation models that are widely used by neurologists to see how nerve cell activity works. This study aims to compare neural activity in three main anatomies in the basal ganglia, namely the Subthalamic Nucleus (STN), Globus Pallidus internal (GPi), and Thalamus Cell (TC). The computational simulation in this research uses the basic Hodgin-Huxley (HH) model with the addition of additional currents in the form of synaptic currents and Deep Brain Stimulation (DBS) currents. The model is represented as a combined ordinary differential equation so that it can describe activity voltage and observe tremor oscillation patterns in the STN, GPi, and TC in normal conditions and PD sufferers. This model also adds the effect of DBS used to reduce symptoms in pathological tremor when applied to the STN. The simulation model calculations were carried out using the fourth order Runge-Kutta method. The simulation results of PD detection by taking into account activity in the STN, GPi, and TC in the HH basic model show a pattern of voltage response activity of neurons that move periodically. Adding synaptic currents and DBS currents, there is a voltage response that is different from the original model of the HH equation on neuronal activity. Differences in response voltage within these three basal ganglia anatomies suggest reduced thalamic responsiveness to locomotor input, thus indicating poor information transfer to the cortex. This is caused by receptors located on glutamatergic neurons, so that these neurons will be inhibited by increased synaptic current activity and DBS
Keyword: basal ganglia, Hodgin-Huxley model, Parkinson’s deseases

Judul: Clustering Interaksi antar Protein dan Fungsi Molekuler Menggunakan Graf Fuzzy K-partite
Abstrak: Protein merupakan komponen penting pada tubuh yang berhubungan dengan pembentukan sel manusia. Disfungsi protein dapat mempengaruhi produksi produk sel dan metabolisme tubuh. Oleh karena itu disfungsi protein dapat menyebabkan kematian sel dan kegagalan fungsi organ tertentu. Salah satu penyakit yang disebabkan oleh kematian sel adalah penyakit Parkinson. Upaya untuk mengembalikan fungsi protein ke fungsi normalnya yaitu dengan dilakukannya terapi terhadap protein tersebut dengan obat yang tepat. Tahapan awal yang dilakukan dalam proses penemuan obat dan meningkatkan efektifitas diagnosa terhadap penyakit Parkinson yaitu dengan menemukan protein-protein target dari penyakit Parkinson. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering interaksi antar protein dan fungsi molekuler dari penyakit Parkinson yang direpresentasikan ke dalam graf bipartite. Hasil pengelompokan kemudian dianalisis dengan menggunakan informasi yang terdapat dalam database DAVID untuk diidentifikasi target protein dan fungsi molekuler penyakit Parkinson. Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan protein target dan fungsi molekuler dari beberapa pangkalan data. Pengumpulan data protein dan fungsi molekuler dimulai dengan melakukan pencarian data gen penyakit Parkinson pada pangkalan data OMIM. Pencarian berlanjut dengan mencari data Interaksi antar protein (PPI) pada pangkalan data STRING. Selanjutnya data PPI digunakan sebagai data input pada pangkalan data UNIPROT untuk menemukan data fungsi molekuler. Implementasi clustering PPI dan fungsi molekuler menggunakan pendekatan fuzzy k-partite graph clustering. Penelitian ini menghasilkan 19 protein target sebagai pemicu utama perkembangan penyakit Parkinson. Protein tersebut adalahh PARK2, PARK 7, SNCA, PINK1, LRRK2, MAPT, GBA, EIF4G1, TBP, CHCHD2, VPS35, HTRA2, GIGYF2, FBXO7, PLA2G6, PRKAG2, ATXN2, SYNJ1, DNAJC6. Pada penelitian ini ditemukan cluster protein terbesar yaitu cluster protein 11 dengan anggota protein yaitu synuclein alpha (SNCA). Selain itu juga ditemukan sebagian besar fungsi molekuler terkait dengan pensinyalan sel neuron di sistem saraf pusat dan sebagai metabolisme pada membran sel. Adapun manfaat dari penelitian ini yaitu protein target dan fungsi molekuler dapat digunakan untuk mengoptimalkan penemuan formula obat untuk penyakit Parkinson
Keyword: fuzzy k-partite clustering, graf bipartite, penyakit Parkinson, PPI.

Judul: Ekstraksi Cair-Cair Untuk Pemurnian Xantorizol Dari Minyak Atsiri Temulawak: Penentuan Koefisien Partisi Dan Efisiensi Ekstraksi
Abstrak: Berbagai metode telah banyak diterapkan untuk memurnikan xantorizol dari minyak atsiri temulawak. Pada penelitian ini, minyak atsiri dari pelepah temulawak diisolasi menggunakan metode distilasi uap, sedangkan xantorizolnya diekstraksi dari minyak atsiri menggunakan metode ekstraksi cair-cair menggunakan sistem pelarut HEMWat yang terdiri atas n-heksana, etil asetat, metanol, dan air. Xantorizol dalam ekstrak tersebut ditentukan nilai koefisien partisinya (K) dalam sistem pelarut HEMWat. Sistem pelarut 13 dipilih dari 15 sistem pelarut karena memiliki nilai K terbesar yaitu 430. Xantorizol dalam minyak atsiri awal yang dilarutkan dalam metanol dan dianalisis menggunakan kromatografi cair kinerja tinggi muncul pada waktu retensi 9 menit dengan konsentrasi relatif 35 . Setelah dilakukan 3 kali ekstraksi, nilai efisiensi adalah 68 dan konsentrasi relatifnya yaitu 39 . Hasil analisis kromatografi gasspektrometer massa memperlihatkan keberhasilan ekstraksi bertingkat xantorizol dari minyak atsiri pelepah temulawak.
Keyword: ekstraksi bertingkat, HEMWat, temulawak, xantorizol