Clustering Protein Diabetes Melitus menggunakan Algoritma MCL

Penulis

  • Wa Ode Rahma Agus Udaya Manarfa Universitas Dayanu Ikhsanuddin

DOI:

https://doi.org/10.55340/japm.v10i1.1441

Kata Kunci:

DM tipe 2, Fuzzy K-Partite, Interaksi antar protein, komponen seluler

Abstrak

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.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

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.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2024-05-05

Cara Mengutip

Manarfa, W. O. R. A. U. (2024). Clustering Protein Diabetes Melitus menggunakan Algoritma MCL. Jurnal Akademik Pendidikan Matematika, 10(1), 16-19. https://doi.org/10.55340/japm.v10i1.1441

Terbitan

Bagian

Articles