Judul: Clustering Interaksi Antara Protein Dan Proses Biologis Yang Terkait Dengan Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Fuzzy K-Partite
Abstrak: Diabetes Mellitus (DM) tipe 2 merupakan salah satu penyakit yang diakibatkan oleh gangguan fungsional protein. Fungsi dan peranan protein direpresentasikan oleh gen ontologi (GO). Pada penelitian ini aspek GO yang digunakan adalah proses biologis. Penelitian ini melakukan clustering pada interaksi antara protein dan proses biologis yang direpresentasikan ke dalam graf bipartit. Algoritme fuzzy k-partite clustering digunakan untuk mengelompokkan data protein dan data GO proses biologis masing-masing ke dalam beberapa kelompok. Data interaksi antar protein direduksi menggunakan algoritme MCODE untuk mendapatkan kelompok protein dengan tingkat keterhubungan paling besar. Implementasi clustering menggunakan algoritme fuzzy k-partite clustering menghasilkan 7 cluster protein dan 119 cluster GO proses biologis. Anggota cluster protein dan cluster GO proses biologis dengan nilai keterhubungan tinggi tidak menunjukkan adanya hubungan dengan DM tipe 2. Di sisi lain, anggota cluster protein 2, 6, dan 7, yang memiliki nilai keterhubungan rendah dengan cluster GO proses biologis, memiliki kaitan dengan DM tipe 2. Hal ini dapat dilihat dari adanya hubungan antara anggota GO proses biologis dengan kata kunci yang terkait dengan DM tipe 2, yaitu insulin, glukosa, dan sel beta.
Keyword: diabetes mellitus, interaksi protein, fuzzy k-partite clustering Remove

Judul: Hubungan Penyakit Diabetes Melitus dengan Cellular Component menggunakan Fuzzy K-Partite
Abstrak: Diabetes Melitus merupakan penyakit yang kompleks dengan berbagai tingkat komplikasi sistemik. Interaksi protein dapat memberikan lebih banyak informasi jika dilengkapi dengan interaksi protein terhadap Gen Ontologi (GO). Clustering PPI merupakan salah satu metode komputasi yang ditawarkan untuk mengidentifikasi protein-protein yang berpengaruh terhadap Diabetes Melitus tipe 2. Selain itu, teknik clustering merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam menemukan protein pelengkap sehingga menemukan obat menjadi lebih mudah. Salah satu algoritme fuzzy clustering berbasis graf ialah fuzzy k-partite clustering. Algoritme ini dibangun untuk menyelesaikan masalah data jaringan biologis yang memiliki lebih dari satu fungsi dan terdapat pada lebih dari satu cluster. Penelitian sebelumnya mengidentifikasi protein-protein signifikan yang berasosiasi dengan penyakit Diabetes Melitus tipe 2 menggunakan analisis topologi jaringan interaksi protein yang hasilnya menunjukkan bahwa terdapat 21 protein signifikan yang berasosiasi dengan Diabetes Melitus (DM) tipe 2. Penelitian lainnya mengurai mekanisme jamu menggunakan metode fuzzy k-partite graph clustering pada jejaring senyawa-protein-penyakit, ditemukan senyawa utama dari bratawali dan jahe memiliki aktivitas berbeda pada mekanisme kerja jamu diabetes tipe 2 dan terdapat tiga gerombol protein yang memiliki peran yang sama dalam mengatasi penyakit DM tipe 2. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa metode fuzzy k-partite clustering mampu menyelesaikan masalah data jaringan biologi. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan dengan fuzzy k-partite mampu diterapkan pada data jaringan biologi yang diketahui lebih dari satu cluster dan saling overlapping. Data interaksi protein DM tipe 2 dengan cellular component memiliki hubungan satu sama lain. Jumlah interaksi kurang memberikan informasi untuk penelitian lanjutan dalam pencarian obat multitarget dan prediksi akan kemungkinan munculnya penyakit baru. Oleh karena itu, diperlukan pembentukan jaringan yang memuat hubungannya dalam skala yang lebih kompleks menggunakan Fuzzy K-Partite Clustering. Jaringan ini disebut sebagai jaringan backbone karena memuat protein/gen yang memiliki interaksi signifikan dengan banyak pasangan protein/gen lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeteksi keberadaan hubungan protein penyakit DM tipe 2 dengan GO cellular component yang direpresentasikan dalam bentuk jaringan backbone protein DM tipe 2 dengan GO cellular component. Penelitian ini telah dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu data protein DM tipe 2, pencarian protein signifikan clustering MCL yang menghasilkan data protein kompleks DM tipe 2, penambangan cellular component di web database Uniprot, konstruksi adjacency matrix, pembentukan jaringan bipartite dengan Fuzzy k-Partite Clustering, dan analisis cluster. Penerapan algoritme Fuzzy K-Partite pada clustering data PPI penyakit dan cellular component dapat digunakan untuk mendapatkan jaringan backbone yang merepresentasikan jaringan inti pada penyakit DM tipe 2 terhadap cellular component-nya. Jaringan backbone yang dihasilkan memuat protein signifikan yang berasosiasi dengan penyakit DM tipe 2. Hal ini merepresentasikan bahwa hasil output penggunaan algoritme adalah jaringan yang dapat memberikan informasi proses biologi pada penyakit DM tipe 2. Jika bobot keterhubungan antar-cluster bernilai tinggi, maka bisa dipastikan nilai derajat keanggotaan pada cluster bernilai rendah dan anggota cluster berjumlah sedikit. Sebaliknya, jika bobot keterhubungan antar-cluster bernilai rendah maka derajat keanggotaan cluster bernilai tinggi dan anggota cluster berjumlah banyak. Dengan kata lain, nilai derajat keanggotaan pada hasil penerapan algoritme ini berbanding terbalik dengan nilai keterhubungan antar-cluster.
Keyword: clustering, fuzzy k-partite, graf protein, gen ontologi, PPI

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: