Clustering Protein Diabetes Melitus menggunakan Algoritma MCL
DOI:
https://doi.org/10.55340/japm.v10i1.1441Keywords:
DM type 2, Fuzzy K-Partite, Protein-protein interaction, cellular componentAbstract
Diabetes Melitus merupakan penyakit yang kompleks dengan berbagai tingkat komplikasi sistemik. Clustering PPI merupakan salah satu metode komputasi yang ditawarkan untuk mengidentifikasi protein-protein yang berpengaruh terhadap Diabetes Melitus tipe 2. Teknik clustering merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam menemukan protein pelengkap sehingga menemukan obat menjadi lebih mudah. Penelitian sebelumnya mengidentifikasi protein-protein signifikan yang berasosiasi dengan penyakit Diabetes Melitus (DM) tipe 2 menggunakan analisis topologi jaringan interaksi protein yang hasilnya menunjukkan bahwa terdapat 21 protein signifikan yang berasosiasi dengan Diabetes Melitus (DM) tipe 2. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan cluster protein signifikan yang memiliki anggota Protein yang berinteraksi langsung dengan penyakit DM tipe 2. 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. Jaringan backbone yang dihasilkan memuat protein signifikan pada penyakit DM tipe 2, hal ini merepresentasikan bahwa hasil output penggunaan algoritme adalah jaringan inti pada penyakit DM tipe 2.
Downloads
References
Han, J.-D. J., Bertin, N., Hao, T., Goldberg, D. S., Berriz, G. F., Zhang, L. V., Dupuy, D., Walhout, A. J. M., Cusick, M. E., Roth, F. P. & Vidal, M. 2004. Evidence for dynamically organized modularity in the yeast protein–protein interaction network. Nature, vol. 430, pp. 88-93.
Hartsperger, M. L., Blöchl, F., Stümpflen, V. & Theis, F. J. 2010. Structuring heterogeneous biological information using fuzzy clustering of k-partite graphs. BMC Bioinformatics, vol. 11, no. 1, p. 522.
Leman, M. A. 2012. Periodontal Disease In Diabetic Patients. Jurnal Biodemik, vol. 4, no. 1, pp. 1-4.
Ochieng, P. J., Kusuma, W. A. & Haryanto, T. 2017. Detection of protein complex from protein-protein interaction network using Markov clustering. Journal of Physics, vol. 835, no. 1, p. 012001.
Organization, W. H. 2018. World Health Organization. [Online]. Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/diabetes.
Singh, M. & Singh, G. 2011. Cluster Analysis Technique based on Bipartite Graph. International Journal of Computer Applications, vol. 20, no. 3, pp. 22-27.
Usman, M. S., Kusuma, W. A., Afendi, F. M. & Heryanto, R. 2019. Identification of Significant Proteins Associated with Diabetes Mellitus Using Network Analysis of Protein Interactions. Computer Engineering and Applications, vol. 8, no. 1, pp. 41-52.
