Judul: Konstruksi Gen dan Ekspresi Protein Merozoite surface protein-1 (MSP-119) di Lactococcus lactis
Abstrak: Merozoite surface protein-1 (MSP-119) adalah calon antigen untuk vaksin malaria. Protein 19 kDa MSP-119 merupakan target antibodi monoklonal yang dapat menghambat invasi eritrosit secara in vitro. Gen yang digunakan pada penelitian ini adalah gen sintetik usp45-MSP- 119 yang berasal dari hasil optimasi kodon yang dimasukkan ke dalam vektor kloning pMAT. Gen penyandi peptida sinyal Usp45 (SPusp45) dan gen MSP-119 (usp45-MSP-119) dikeluarkan dari pMAT-usp45-MSP-119 dengan enzim restriksi endonuklease dan berhasil dimasukkan ke dalam vektor ekspresi pNZ8148 sehingga menjadi pNZ8148-usp45-MSP-119 dengan ukuran total 3538 bp. Plasmid rekombinan pNZ8148-usp45-MSP-119 telah berhasil dimasukkan ke dalam Lactococcus lactis. Protein MSP-119 telah berhasil diekspresikan dalam Lactococcus lactis dan disekresikan ke luar sel. Protein yang terdapat di luar sel dipresipitasi dengan ammonium sulfat 45% dan dimurnikan dengan menggunakan kromatografi filtrasi gel Sephadex-G50 dan dianalisis dengan analisis SDS-PAGE dan hibridasi dot blot dan dikuantifikasi dengan spektrofotometer dan kit bicinchoninic acid (BCA) menggunakan standar protein bovine serum albumin (BSA). Analisis SDS-PAGE terhadap protein MSP-119 menunjukkan bahwa berat molekul MSP-119 adalah sekitar 10.45 kDa yang hanya disintesis oleh L. lactis yang mengandung plasmid pNZ8148-usp45-MSP-119 baik yang diinduksi maupun yang tidak diinduksi dengan nisin, sedangkan L. lactis yang hanya mengandung plasmid pNZ8148 tanpa sisipan gen usp45-MSP-119 tidak menghasilkan protein yang berukuran 10.45 kDa. Hasil ini dikonfirmasi dengan hibridisasi dot blot bahwa hibridisasi antara protein yang dihasilkan oleh L. lactis yang mengandung plasmid pNZ8148-usp45-MSP-119 yang diinduksi maupun yang tidak diinduksi dengan nisin dengan antibodi monoklonal anti MSP-1 menghasilkan signal hibridisasi sedangkan protein yang dihasilkan oleh L. lactis yang mengandung pNZ8148 tanpa gen sisipan MSP-1 tidak memberikan signal hibridisasi. Kuantifikasi terhadap protein total menunjukkan bahwa penambahan nisin 10 ng/mL ke dalam media tumbuh dapat meningkatkan produksi protein. Kuantifikasi dengan metode BCA menunjukkan bahwa produksi protein total tertinggi terjadi pada L. lactis yang mengandung plasmid pNZ8148-usp45-MSP- 119 dengan penambahan nisin 10 ng/mL, disusul dengan L. lactis yang mengandung plasmid pNZ8148-usp45-MSP-119 tanpa penambahan nisin, dan yang terendah adalah L. lactis yang tidak membawa gen MSP-119.
Keyword: Lactococcus lactis, malaria, Merozoite surface protein-1, usp45- MSP-119, nisin

Judul: Konstruksi dan Ekspresi Gen Penyandi Merozoite Surface Protein-1 Plasmodium yoelii pada Vektor Ekspresi pET32a.
Abstrak: Merozoite surface protein-1 (MSP-1) merupakan protein yang terdapat dalam fase aseksual semua spesies Plasmodium dan berperan dalam invasi eritrosit oleh parasit malaria. Protein ini berpotensi sebagai kandidat vaksin malaria, dan penelitian ini bertujuan mengkonstruksi gen msp1 sintetik Plasmodium yoelii ke dalam vektor ekspresi pET32a serta mengekspresi protein MSP-1 dengan induksi IPTG. Gen msp1 sintetik yang diperbanyak melalui teknik PCR diligasikan ke dalam vektor pET32a dan dipropagasi di dalam inang E. coli TOP10. Transforman positif yang telah diverifikasi dimasukan ke E. coli BL21(DE3). Analisis pola restriksi terhadap plasmid hasil konstruksi menunjukkan adanya dua pita yang masing-masing berada di ukuran ~300 bp untuk gen msp1 dan 5900 bp untuk plasmid pET32a. Hasil sequencing menunjukkan adanya gen msp1, namun urutan basa vektor bersifat asing. Ekspresi protein dengan menggunakan IPTG konsentrasi 0.1 mM, 0.3 mM, dan 0.5 mM menghasilkan protein target, yakni MSP-1 yang terfusi dengan tioredoksin, yang berukuran total sekitar 28 kDa. Uji dot blot dengan antibodi monoklonal MSP-1 juga menunjukkan hasil yang positif.
Keyword: E. coli, ekspresi protein, malaria, MSP-1, pET32a

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing