Parallel Processing dan Bioinformatika

  1. Apa yang kalian ketahui tentang parallel processing?

Jawab :

Paralel Processing adalah kemampuan menjalankan tugas atau aplikasi lebih dari satu aplikasi dan dijalankan secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer. Secara umum, ini adalah sebuah teknik dimana sebuah masalah dibagi dalam beberapa masalah kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah.

  1. Jelaskan hubungan parallel dengan processing!

Jawab :

peningkatan kinerja atau proses komputasi semakin diterapkan, dan salah satu caranya adalah dengan meningkatkan kecepatan perangkat keras. Dimana komponen utama dalam perangkat keras komputer adalah processor. Sedangkan parallel processing adalah penggunaan beberapa processor (multiprocessor atau arsitektur komputer dengan banyak processor) agar kinerja computer semakin cepat.

  1. Apa yang kalian ketahui tentang bioinformatika?

Jawab :

Bioinformatika merupakan ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Bioinformatika ialah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasi untuk mengelola dan menganalisis informasi hayati. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologi, terutama yang terkait dengan penggunaan sekuens DNA dan asam amino. Contoh topik utama bidang ini meliputi pangkalan data untuk mengelola informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan struktur protein atau pun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

  1. Apa yang kalian ketahui tentang sejarah bioinformatika penerapan utama bioinformatika?

Jawab :

Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan computer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika(seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an. Kemajuan teknik biologi molecular dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat(sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular Biology Laboratory , Laboratorium Biologi Molekular Eropa).Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika. Basis data sekuens biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat maupun protein, basis data sekunder untuk menyimpanmotif sekuens protein, dan basis data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat. Basis data utama untuk asam nukleat adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (Eropa), dan DDBJ (Jepang). Ketiga basis data tersebut bekerjasama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keleluasaan cakupan masing-masing basis data. Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submisi langsung dari perise individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten. Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam basis data sekuens asam nukleat umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA), nama organisme sumber asam nukleat tersebut, dan pustaka yang berkaitan dengan sekuensasam nukleat tersebut.Contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens primer adalah PIR (Protein Information Resource, Amerika Serikat), Swiss-Prot (Eropa), dan TrEMBL (Eropa). Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam UniProt yang didanai terutama oleh Amerika Serikat. Entri dalam UniProt mengandung informasi tentang sekuens protein, nama organisme sumber protein, pustaka yang berkaitan, dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein tersebut.BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) merupakan perkakas bioinformatika yangberkaitan erat dengan penggunaan basis data sekuens biologis. PenelusuranBLAST pada basis data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing. Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens.PDB (Protein Data Bank) adalahbasis data tunggal yang menyimpan model struktural 3D protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental dengan kristalografi sinar X, spektroskopi NMR dan mikroskopi elektron. PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat 3D yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein maupun asam nukleat.

  1. Bagaimana trend bioinformatika di dunia?

Jawab :

Ledakan data/informasi biologi itu yang mendorong lahirnya Bioinformatika. Karena Bioinformatika adalah bidang yang relatif baru, masih banyak kesalahpahaman mengenai definisinya. Komputer sudahlama digunakan untuk menganalisa data biologi, misalnya terhadap data-data kristalografi sinar X dan NMR (Nuclear Magnetic Resonance) dalam melakukan penghitungan transformasi Fourier, dsb. Bidang ini disebut sebagai Biologi Komputasi. Bioinformatika muncul atas desakan kebutuhan untuk mengumpulkan, menyimpan dan menganalisa data-data biologis dari database DNA, RNA maupun protein tadi. Untuk mewadahinya beberapa jurnal baru bermunculan (misalnya Applied Bioinformatics), atau berubah nama seperti Computer Applications in the Biosciences (CABIOS) menjadi BIOInformatic yang menjadi official journal dari International Society for Computational Biology (ICSB) (nama himpunan tidak ikut berubah). Beberapatopik utama dalam Bioinformatika dijelaskan di bawah ini. Keberadaan database adalah syarat utama dalam analisa Bioinformatika. Database informasi dasar telah tersedia saat ini. Untuk database DNA yang utama adalah GenBank di AS. Sementara itu bagi protein, databasenya dapat ditemukan di Swiss-Prot (Swiss) untuk sekuen asam aminonya dan di Protein Data Bank (PDB) (AS) untuk struktur 3D-nya. Data yang berada dalam database itu hanya kumpulan/arsip data yang biasanya dikoleksi secara sukarela oleh para peneliti, namun saat ini banyak jurnal atau lembaga pemberi dana penelitian mewajibkan penyimpanan dalam database. Trend yang ada dalam pembuatan database saat ini adalah isinya yang makin spesialis. Misalnya untuk protein struktur, ada SCOP dan CATH yang mengklasifikasikan protein berdasarkan struktur 3D-nya, selain itu ada pula PROSITE, Blocks, dll yang berdasar pada motif struktur sekunder protein.

Tak kalah penting dari data eksperimen tersebut adalah keberadaan database paper yang terletak di Medline. Link terhadap publikasi asli biasanya selalu tercantum dalam data asli sekuen. Perkembangan Pubm

ed terakhir yang penting adalah tersedianya fungsi mencari paper dengan topik sejenis dan link kepada situs jurnal on-line sehingga dapat membaca keseluruhan isi paper tersebut. Setelah informasi terkumpul dalam database, langkah berikutnya adalah menganalisa data. Pencarian database umumnyaberdasar hasil alignment/pensejajaran sekuen, baik sekuen DNA maupun protein. Metode ini digunakan berdasar kenyataan bahwa sekuen DNA/protein bisa berbeda sedikit tetapi memiliki fungsi yang sama. Misalnya protein hemoglobin dari manusia hanya sedikit berbeda dengan yang berasal dari ikan paus. Kegunaan dari pencarian ini adalah ketika mendapatkan suatu sekuen DNA/protein yang belum diketahui fungsinya maka dengan membandingkannya dengan yang ada dalam database bisa diperkirakan fungsi daripadanya. Algoritma untuk pattern recognition seperti Neural Network, Genetic Algorithm dll telah dipakai dengan sukses untuk pencarian database ini. Salah satu perangkat lunak pencari database yang paling berhasil dan bisa dikatakan menjadi standar sekarang adalah BLAST (Basic Local Alignment SearchTool). Perangkat lunak ini telah diadaptasi untuk melakukan alignment terhadap berbagai sekuen seperti DNA (blastn), protein (blastp), dsb.Baru-baru versi yang fleksibel untuk dapat beradaptasi dengan database yang lebih variatif telah dikembangkan dan disebut Gapped BLAST serta PSI (Position Specific Iterated)-BLAST [15]. Sementara itu perangkat lunakyang digunakan untukmelakukan alignment terhadap sekuen terbatas di antaranya yang lazim digunakan adalah CLUSTAL dan CLUSTAL W. Data yang memerlukan analisa bioinformatika dan cukup mendapat banyak perhatian saat ini adalah data hasil DNA chip. Menggunakan perangkat ini dapat diketahui kuantitas maupun kualitas transkripsi satu gen sehingga bisa menunjukkan gen-gen apa saja yang aktif terhadap perlakuan tertentu, misalnya timbulnya kanker, dll. mRNA yang diisolasi dari sampel dikembalikan dulu dalam bentuk DNA menggunakan reaksi reverse transcription. Selanjutnya melalui proses hibridisasi, hanya DNA yang komplementer saja yang akan berikatan dengan DNA diatas chip. DNA yang telah diberi label warna berbeda ini akan menunjukkan pattern yang unik. Berbagai algoritma pattern recognition telah digunakan untuk mengenali gen-gen yang aktif dari eksperimen DNA chip ini, salah satunya yang paling ampuh adalah Support Vector Machine (SVM).

Bioinformatika sudah menjadi bisnis besar sekarang.Perusahaan bioteknologi yang menghasilkan data besar seperti perusahaan sekuen genom, senantiasa memerlukan bagian analisa Bioinformatika. Produk Bioinformatika pun sudah dipatenkan baik di AS, Eropa maupun Asia. Berdasar jenisnya produk yang dipatenkan itu bisa dibagi menjadi tiga yaitu perangkat lunak Bioinformatika, termasuk diantaranya adalah perangkat lunak pencarian database dsb dengan contoh misalnya paten no. 6,125,331 di AS berjudul “Structural alignment method making use of a double dynamic programming algorithm”, metode Bioinformatika, ini menggunakan analogi metode bisnis telah dapat dipatenkan di AS seperti pada kasus pematenan Amazon.com, sebagai contoh adalah paten no. 6,125,383 di AS tentang “Research system using multi-platform object oriented program language for providing objects at runtime for creating and manipulating biological or chemical data”, terakhir produk Bioinformatika itu sendiri yaitu informasi biologishasil analisanya.

  1. Sebutkan basis data sekuent biologis dan penyejaransekuent!

Jawab :

Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (Eropa), dan DDBJ (Inggris) (DNAData Bank of Japan, Jepang). Ketiga basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan cakupan masing-masing basis data. Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submi si langsung dari periset individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten. Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam basis data sekuens asam nukleat umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DN

A atau RNA), nama organisme sumber asam nukleat tersebut, dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens asam nukleat tersebut. Sementara itu, contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens primer protein adalah PIR (Protein Information Resource, Amerika Serikat), Swiss-Prot (Eropa), dan TrEMBL (Eropa). Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat).

Entri dalam UniProt mengandung informasi tentang sekuens protein, nama

organisme sumber protein, pustaka yang berkaitan, dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein tersebut. BLAST(Basic Local Alignment Search Tool) merupakan perkakas bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan basis data sekuens biologis. Penelusuran BLAST (BLAST search) pada basis data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna misalnya untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing. Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens. PDB (Protein Data Bank, Bank Data Protein) adalah basis data tunggal yangmenyimpan model struktural tiga dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental (dengan kristalografi sinar -X, spektroskopi NMR dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein ataupun asam nukleat.

Iklan

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s