Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

Analisis triclustering merupakan teknik yang mampu mengelompokkan data 3 dimensi secara bersamaan, sehingga dapat diperoleh sub-ruang dari data 3D yang terdiri dari subset observasi (gen), subset kondisi (kondisi) dan subset konteks (waktu). Analisis triclustering  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode delta-Trimax melalui pendekatan   two-way   K-means.   Tujuan   dari   metode delta-Trimax yaitu menemukan tricluster yang memiliki nilai minimum dari three-dimensial mean square residual (𝑆3) dan volume maksimum. Pendekatan two-way K-means digunakan untuk membentuk suatu populasi awal agar dapat mengurangi beban komputasi dan membantu membentuk tricluster yang lebih baik. Metode ini akan diimplementasikan pada data ekspresi gen kultur HAE (Human Airway Epithelial) yang terinfeksi virus SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD, dan H1N1. Implementasi dilakukan dengan 9 simulasi dan diperoleh simulasi terbaik dengan nilai threshold dari perhitungan MSR sebesar 0.0435, threshold  = 1.7 dan sebanyak 24 tricluster terbentuk berdasarkan penilain triclustering quality index (TQI). Dari himpunan tricluster tersebut diperoleh informasi mengenai perbandingan pola ekspresi gen pada virus SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD dengan virus influenza H1N1. Terdapat 7 tricluster yang memiliki kesamaan pola ekspresi gen di setiap kondisi dan 8 tricluster yang diduga memiliki perbedaan kondisi antara setiap variasi virus SARS- CoV dengan virus influenza H1N1. Pada tricluster lainnya juga diperoleh informasi hanya beberapa variasi Sars-CoV yang memiliki kesamaan satu sama lain dan juga kesamaan atau perbedaan dengan H1N1. Berdasarkan titik waktu diperoleh 3 tricluster tidak memberikan efek karena pola ekspresi gen tiap waktu sama dengan kondisi awal yaitu titik waktu ke-1 dan 17 tricluster diduga memberikan efek paska infeksi. Untuk menilai kualitas hasil tricluster terbentuk dalam penggambaran fungsi biologis dari kumpulan gen pada tricluster dilakukan evaluasi gene ontology (GO). GO adalah sebuah sistem untuk menggambarkan fungsi, biological process, celluler componet gen dan moleculer function dalam berbagai organisme. Dari hasil evaluasi diperoleh sebanyak 20 tricluster yang memiliki keterlibatan dan kaitan kuat dengan setiap konsep GO. Sebanyak 3 tricluster hanya memiliki keterlibatan atau kaitan pada salah satu aspek GO dan 1 tricluster yang memiliki keterlibatan pada semua aspek GO namun hanya pada aspek celuller componet yang memiliki kaitan kuat. Hal ini dapat menjadi acuan bagi peneliti bidang biologi untuk memfokuskan penelitian lebih lanjut dalam pemahaman fungsi biologis pada himpunan tricluster yang memiliki keterlibatan dan kaitan kuat.

---

Triclustering analysis is a technique capable of clustering three-dimensional data simultaneously, thus obtaining subspaces of the 3D data consisting of subsets of observations (genes), attribute subsets (conditions), and context subsets (time). The triclustering analysis conducted in this research utilizes the δ-Trimax method through a two-way K-means approach. The goal of the δ-Trimax method is to find triclusters that have minimum values of three-dimensional mean square residu MSR_3D and maximum volume. The two-way K-means approach is used to form an initial population to reduce computational burden and aid in forming better triclusters. This method will be implemented on gene expression data from HAE (Human Airway Epithelial) cultures infected with SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD, and H1N1 viruses. The implementation is carried out through 9 simulations, and the best simulation is obtained with a threshold value of δ calculated from MSR of 0.0435, a threshold value of λ=1.7, resulting in 24 formed triclusters based on the triclustering quality index (TQI) assessment. From the set of triclusters, information regarding the comparison of gene expression patterns between SARS-CoV, SARS-dORF6, SARS-BatSRBD viruses and H1N1 influenza virus is obtained. There are 7 triclusters that exhibit similar gene expression patterns across all conditions, and 8 triclusters that are suspected to have condition differences between various SARS-CoV viruses and the H1N1 virus. Other triclusters also provide information where only certain SARS-CoV variations share similarities with each other or similarities or differences with H1N1. Based on the time points, 3 triclusters show no effect as their gene expression patterns remain the same as the initial condition (time point 1), while 17 triclusters are suspected to have post- infection effects. To assess the quality of the formed triclusters in terms of biological function representation of the gene sets within the triclusters, an evaluation of gene ontology (GO) is performed. GO is a system for describing the functions, biological processes, cellular components, and molecular functions of genes across various organisms. The evaluation method involves the Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) in calculating p-values. The evaluation results reveal that 20 triclusters have strong involvement and correlation with each GO concept. Three triclusters only exhibit involvement or correlation in one specific aspect of GO, and one tricluster exhibits involvement in all GO aspects, but with a strong correlation only in the cellular component aspect. This information can serve as a reference for researchers in the field of biology to focus further research on understanding the biological functions within tricluster sets that have strong involvement and correlation.

"

"Analisis triclustering adalah metode data mining yang memiliki tujuan untuk mengelompokkan data tiga dimensi. Metode ini kerap kali digunakan untuk bidang bioinformatika. Pada penelitian ini digunakan metode analisis triclustering delta trimax. Delta Trimax pada intinya adalah metode analisis triclustering yang bertujuan untuk menemukan tricluster yang memiliki nilai MSR yang lebih kecil dari nilai threshold (o) yang telah ditentukan. Penggunaan silhouette coefficient pada penelitian ini adalah untuk membantu menentukan nilai threshold (o) tersebut. Hasil triclustering delta trimax nantinya dievaluasi dengan menggunakan Triclustering Quality Index (TQI). Genetic algorithm (GA) adalah sebuah algoritma pencarian yang efisien yang didasari oleh evolusi biologis dan genetika alam. Algoritma GA digunakan untuk menemukan solusi terbaik. Terdapat tiga operator genetika yang digunakan di dalam GA, yaitu seleksi, crossover, dan mutasi. Pada penelitian ini, digunakan data ekspresi gen tiga dimensi dari sel kanker paru-paru fase stabil (A549) yang diberi perlakuan obat kemoterapi Motexafin Gadolinium (MGd) dan mannitol sebagai grup kontrol, dimana ekspresi gen diamati dalam 6 kondisi dan 3 titik waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apa kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian obat kemoterapi MGd dan kondisi apa yang mempengaruhinya. Pada penelitian ini, himpunan tricluster yang memiliki kualitas terbaik berdasarkan Triclustering Quality Index (TQI) adalah himpunan tricluster yang dihasilkan dengan nilai o = 0,004. Berdasarkan himpunan tricluster tersebut, didapatkan informasi penting mengenai kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian MGd tapi efek obat MGd tidak bertahan di setiap titik waktu. Terdapat juga gen yang menunjukkan respon baik pemberian obat kemoterapi MGd, tetapi efektivitasnya tidak terlalu maksimal karena responnya beririsan dengan subjek yang hanya diberikan mannitol. Setelah itu, dilihat bagaimana hubungan gen yang berasal dari keseluruhan dataset dengan penyakit melalui gene ontology sebagai informasi tambahan untuk perkembangan obat MGd. Nilai fold enrichment tertinggi pada GO biological process adalah Cytoplasmic Translation, pada GO Cellular Component adalah cytosolic ribosome, dan pada GO Molecular Function adalah structural constituent of ribosome.

---

Triclustering analysis is a data mining method aimed at grouping three-dimensional data. This method is often used in the field of bioinformatics. In this study, the delta trimax triclustering analysis method is used. Delta Trimax essentially aims to find triclusters with Mean Squared Residue (MSR) values smaller than a predetermined threshold (o). The silhouette coefficient is used in this study to help determine the threshold (o). The results of the delta trimax triclustering are then evaluated using the Triclustering Quality Index (TQI). The genetic algorithm (GA) is an efficient search algorithm based on biological evolution and natural genetics. GA is used to find the best solution. There are three genetic operators used in GA: selection, crossover, and mutation. In this study, three-dimensional gene expression data from stable phase lung cancer cells (A549) treated with the chemotherapy drug Motexafin Gadolinium (MGd) and mannitol as a control group were used, where gene expression was observed under 6 conditions and 3 time points. The aim of this study is to identify which sets of genes respond well to MGd chemotherapy and which conditions influence these responses. The set of triclusters with the highest quality based on the Triclustering Quality Index (TQI) was obtained with o=0.004. From this set of triclusters, important information was obtained about the sets of genes that respond well to MGd, but the effect of MGd does not persist at every time point. There are also genes that show a good response to MGd chemotherapy, but its effectiveness is not maximized because the response overlaps with subjects that were only given mannitol. Subsequently, the relationship between genes from the entire dataset and the disease is observed through gene ontology as additional information for the development of MGd drugs. The highest fold enrichment value in the GO biological process is Cytoplasmic Translation, in the GO Cellular Component is cytosolic ribosome, and in the GO Molecular Function is structural constituent of ribosome."

"Triclustering merupakan salah satu teknik data mining yang bertujuan untuk mengelompokkan data berbentuk tiga dimensi secara simultan. Salah satu pendekatan yang digunakan dalam triclustering adalah pendekatan pattern-based, contohnya Timesvector. Metode timesvector dirancang khusus untuk pengelompokan data deret waktu tiga dimensi yang bertujuan menangkap pola ekspresi gen yang sama atau berbeda antara dua atau lebih kondisi eksperimen. Implementasi metode timesvector dilakukan pada data ekspresi gen human embryonic stem cell (H1-hESC) yang diberi protein morfogenetik tulang (BMP4) dan dikondisikan di dalam ruang dengan tingkat oksigen 4% dan 20, serta diamati pada 6 titik waktu berbeda selama 120 jam. Triclustering dilakukan dengan lima skenario menggunakan cluster sejumlah 257 dan threshold yang berbeda. Berdasarkan skenario tersebut, metode timesvector menghasilkan skenario terbaik pada skenario dengan threshold 1,5 yang menggunakan validasi berdasarkan nilai coverage. Berdasarkan hasil skenario terbaik, dihasilkan 9 pola DEP, 24 pola ODEP, dan 37 pola SEP dan dari pola tersebut dilakukan analisis Gene Ontology (GO) untuk mengukur kualitas tricluster dalam penggambaran konsep GO. Analisis GO menggunakan Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) tools untuk menghitung nilai p-value. Pada analisis GO dipilih p-value terkecil pada pola DEP, ODEP, dan SEP sebagai tricluster terbaik, yaitu DEP pada tricluster ke 8, ODEP pada tricluster ke-1, dan SEP pada tricluster ke-26. Berdasarkan tricluster terbaik pada pola DEP dan ODEP dapat dikatakan bahwa kondisi oksigen tingkat fisiologis 4 % dan tingkat atmosfer 20 % memiliki perbedaan dalam mengidentifikasi gen kandidat pada H1-hESC yang mampu berdiferensiasi menjadi trofoblas, sedangkan SEP tidak memiliki perbedaan dalam mengidentifikasi gen kandidat pada H1-hESC dengan dua kondisi berbeda.

---

Triclustering is one of the data mining techniques that aims to cluster three-dimensional data simultaneously. One of the approaches used in triclustering is a pattern-based approach, such as Timesvector. The timesvector method is specifically designed for clustering three-dimensional time series data that aims to capture gene expression patterns that are the same or different between two or more experimental conditions. The implementation of the timesvector method was performed on human embryonic stem cell (H1-hESC) gene expression data treated with bone morphogenetic protein (BMP4) and conditioned in a chamber with 4% and 20 oxygen levels and observed at 6 different time points for 120 hours. Triclustering was performed with five scenarios using 257 clusters and different thresholds. Based on these scenarios, the timesvector method produces the best scenario in the scenario with a threshold of 1.5 which uses validation based on the coverage value. Based on the results of the best scenario, 9 DEP patterns, 24 ODEP patterns, and 37 SEP patterns were generated from these patterns. Gene Ontology (GO) analysis was carried out to measure the quality of the tricluster in describing the GO concept. GO analysis uses Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) tools to calculate the p-value. In the GO analysis, the smallest p value in the DEP, ODEP, and SEP patterns was selected as the best tricluster, namely DEP in the 8th tricluster, ODEP in the 1st tricluster, and SEP in the 26th tricluster. Based on the best tricluster in the DEP and ODEP patterns, it can be said that the oxygen conditions of 4% physiological level and 20% atmospheric level have differences in identifying candidate genes in H1-hESC that are able to differentiate into trophoblasts, while SEP has no difference in identifying candidate genes in H1-hESC with two different conditions."

"Triclustering digunakan untuk mengelompokkan data tiga dimensi secara simultan. Metode triclustering yang digunakan pada penelitian ini adalah gabungan 𝛿-Trimax dengan Fuzzy Cuckoo search (FCS) berdasarkan Lévy Flight. Data yang digunakan adalah data ekspresi gen dari proses diferensiasi human induced pluripoten stem cell (HiPSC) pada penderita penyakit jantung. Tahap awal adalah mencari populasi solusi tricluster homogen menggunakan metode 𝛿-Trimax. Penentuan nilai skala 𝛿 untuk menjalankan algoritma pada tahap populasi awal dilakukan menggunakan metode silhouette coefficient. Algoritma 𝛿-Trimax yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Muliple Nodes Deletions dan Single Node Deletions. Tricluster yang didapatkan dari tahap 𝛿- Trimax selanjutnya akan dioptimasi menggunakan metode Fuzzy Cuckoo search berdasarkan Lévy Flight. Solusi tricluster yang berpotensi meningkatkan nilai fungsi objektif akan diganti menggunakan local random walk. Kumpulan tricluster yang terbentuk dari tahap optimasi akan dievaluasi menggunakan metode Tricluster Quality Index (TQI). Solusi tricluster terbaik yang diterapkan pada dataset tiga dimensi penyakit jantung didapatkan dari penggunaan nilai skala 𝛿 = 0,026 dan 𝜃 = 1,7. Solusi tricluster terbaik dianalisis lebih lanjut menggunakan Gene Ontology (GO) untuk menjelaskan keterkaitan gen-gen terhadap proses biologis, fungsi molekuler, dan komponen seluler.

---

Triclustering is used to group three-dimensional data simultaneously. The triclustering method used in this research is a combination of δ-Trimax with Fuzzy Cuckoo search (FCS) based on Lévy Flight. The threedimensional data used is gene expression data from the human induced pluripotent stem cell (HiPSC) differentiation process in heart disease sufferers. The initial stage finds a homogeneous population of tricluster solutions using the δ-Trimax method. Determining the δ scale value for running the algorithm at the initial population stage is carried out using the silhouette coefficient method. The δ-Trimax algorithm used in this research is the Multiple Nodes Deletions and Single Node Deletions algorithms. The tricluster obtained from the δ-Trimax stage will then be optimized using the Fuzzy Cuckoo search method based on Lévy Flight. The tricluster solution which has the potential to increase the objective function value will be replaced using a local random walk. The tricluster collection formed from the optimization stage will be evaluated using the Tricluster Quality Index (TQI) method. The best tricluster solution applied to a three-dimensional heart disease dataset was obtained from using scale values δ = 0,026 and θ = 1,7. The best tricluster solution was further analyzed using Gene Ontology (GO) to explain the relationship of genes to biological processes, molecular functions, and cellular components.

"

"Analisis triclustering merupakan salah satu metode data mining yang bertujuan mengelompokkan data berbentuk tiga dimensi. Triclustering kerap digunakan pada bidang bioinformatika untuk menganalisis kesamaan ekspresi gen suatu eksperimen pada titik waktu tertentu. Analisis triclustering yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search dengan I-Trimax. Metode ini merupakan penggabungan algoritma nodes deletion pada I-Trimax dengan algoritma optimasi Fuzzy Cuckoo Search. Cuckoo Search merupakan metode optimasi yang sudah baik dalam menghasilkan himpunan tricluster yang menggunakan konsep parasitisme spesies cuckoo. Fuzzy Cuckoo Search menggunakan fungsi objektif fuzzy c-means untuk mengatasi ketidakjelasan (indiscernibility) yang biasa terjadi dalam data ekspresi gen sehingga masalah kesulitan membedakan objek karena kurangnya pengetahuan dari informasi yang tersedia dapat diatasi. Algoritma nodes deletion pada I-Trimax digunakan pada fase pembentukan populasi awal dari metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search dengan I-Trimax. Hal ini dilakukan demi mendapatkan populasi awal yang sudah baik yaitu memiliki MSR yang minimum karena konsep dari algoritma nodes deletion yaitu dapat menghasilkan himpunan tricluster dengan Mean Square Residue (MSR) kecil yaitu di bawah threshold. Berdasarkan itu proses komputasi algoritma Fuzzy Cuckoo Searchyang dilakukan pada fase optimasi dapat berjalan dengan efektif sehingga menghasilkan himpunan tricluster yang berkualitas baik secara efisien. Analisis triclustering menggunakan metode gabungan Fuzzy Cuckoo Search dengan I-Trimax digunakan pada data ekspresi gen tiga dimensi sel kanker paru-paru fase stabil (A549) yang berkaitan dengan pemberian obat kemoterapi Motexafin Gadolinium (MGd), di mana ekspresi gen diamati pada 6 kondisi dan 3 titik waktu. Pada penelitian ini, himpunan tricluster yang memiliki kualitas terbaik berdasarkan Triclustering Quality Index (TQI) adalah himpunan tricluster yang dihasilkan dengan nilai  dan. Berdasarkan himpunan tricluster tersebut, didapatkan informasi penting mengenai kumpulan gen yang memiliki respon baik terhadap pemberian MGd tapi tidak bertahan setiap titik waktu. Hal ini dapat dijadikan acuan penelitian terkait terapi kanker menggunakan obat kemoterapi MGd yang perlu dilakukan pengembangan agar dapat tetap efektif pada seluruh titik waktu. Terdapat juga kumpulan gen yang memiliki respon cepat dan bertahan hingga jangka panjang dengan pemberian MGd dan mannitol. Gen-gen tersebut merupakan gen yang menunjukkan respon baik pemberian obat kemoterapi MGd tetapi efektivitasnya tidak terlalu maksimal karena responnya beririsan dengan subjek yang hanya diberikan mannitol. Hal ini dapat dijadikan bahan untuk penelitian lebih lanjut dalam pengembangan obat MGd supaya dapat lebih efektif.

---

Triclustering analysis is a data mining method that aims to group data in three dimensions. Triclustering is often used in the field of bioinformatics to analyze the similarity of gene expression under experimental conditions at a certain point in time. The triclustering analysis carried out in this study used the combined Fuzzy Cuckoo Search method with -Trimax. This method is a combination of node deletion algorithm on -Trimax with Fuzzy Cuckoo Search optimization algorithm. Cuckoo Search is a good optimization method in generating tricluster sets that use the concept of parasitism of cuckoo species. Fuzzy Cuckoo Search uses the fuzzy c-means objective function to overcome the indiscernibility that usually occurs in gene expression data so that the problem of difficulty distinguishing objects due to lack of knowledge from available information can be overcome. The nodes deletion algorithm on I-Trimax is used in the initial population formation phase from the combined Fuzzy Cuckoo Search method with I-Trimax. This is done in order to get a good initial population, which has a minimum MSR because the concept of the nodes deletion algorithm is that it can produce a tricluster set with a small Mean Square Residue (MSR), which is below the threshold. Based on that, the computational process of the Fuzzy Cuckoo Search algorithm which is carried out in the optimization phase can run effectively so as to produce a good quality tricluster set efficiently. Triclustering analysis using the combined Fuzzy Cuckoo Search method with I-Trimax was used on three-dimensional gene expression data of stable phase lung cancer cells (A549) associated with the administration of the chemotherapy drug Motexafin Gadolinium (MGd), where gene expression was observed in 6 conditions and 3 time points. In this study, the tricluster set that has the best quality based on the Triclustering Quality Index (TQI) is the resulting tricluster set with values. Based on these tricluster sets, important information was obtained regarding gene pools that responded well to MGd administration but did not persist at any point in time. This can be used as a reference for research related to cancer therapy using MGd chemotherapy drugs that need to be developed in order to remain effective at all time points. There is also a gene pool that responds quickly and persists in the long term with MGd and mannitol administration. These genes are genes that show a good response to MGd chemotherapy drugs but their effectiveness is not maximal because their responses coincide with subjects who are only given mannitol. This can be used as material for further research in the development of MGd drugs so that they can be more effective."

"

Salah satu teknik analisis yang dapat digunakan pada data mining dalam mengelompokkan data adalah Triclustering. Triclustering merupakan metode pengelompokan secara bersamaan pada data tiga dimensi yang terdiri dari observasi, atribut, dan konteks. Triclustering kerap digunakan pada bidang bioinformatika untuk mengelompokkan data ekspresi gen di titik waktu tertentu pada suatu kondisi eksperimen. Triclustering yang diajukan pada penelitian ini menggunakan metode Hybrid  – TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization. Particle Swarm Optimization (PSO) adalah teknik pengelompokan yang terinspirasi oleh perilaku biologis populasi ikan atau kawanan burung yang bergerak untuk menuju sumber makanan. Setiap individu di dalam populasi disebut sebagai partikel yang didefinisikan sebagai kandidat solusi (tricluster). Istilah “Binary” mengartikan bahwa partikel yang bergerak di ruang pencarian berbentuk vektor biner (bit) yang bernilai 0 atau 1. Tahap inisiasi populasi dilakukan dengan menggunakan algoritma nodes deletion pada  – TRIMAX untuk menghasilkan populasi awal yang homogen.  Metode  – TRIMAX dapat menghasilkan tricluster dengan nilai Mean Residual Square (MSR) lebih kecil dari threshold 𝛿 sehingga dapat meningkatkan efektifitas komputasi dari metode Hybrid  – TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization. Algoritma gabungan kemudian diimplementasikan pada data ekspresi gen tiga dimensi sel kanker pankreas PANC-1 yang diberikan obat kemoterapi ATO, JQ1, dan kombinasi keduanya pada 3 titik waktu. Diperoleh tricluster optimum dengan skenario  0,0003;  0,8;   0,2; dan tipe neighbourhood = “Gbest”. Tricluster tersebut memiliki nilai TQI sebesar 1,427E-09 dan volume tricluster sebesar 169.410. Berdasarkan tricluster optimum, diperoleh informasi mengenai kumpulan gen yang tidak merespon baik terhadap pengobatan JQ1 dan JQ1+ATO pada jangka waktu menengah dan panjang. Hasil analisis ontologi gen menunjukkan tiga aspek ontologi yang signifikan dengan p-value < 0,05, yaitu proses biologi, fungsi molekuler, dan komponen seluler. Diperoleh gen yang resisten terhadap pengobatan terlibat dalam proses biologi metabolisme sel dan pengembangan sel yang mempertahankan kehidupan sel. Pada aspek fungsi molekuler, gen berperan dalam proses pengikatan, seperti pengikatan ion, senyawa organik siklik, dan senyawa heterosiklik, serta aktivitas katalitik. Selain itu, juga ditemukan bahwa sebagian besar gen berlokasi pada sitoplasma, organel, dan nukleus dalam komponen seluler. Aspek-aspek dari ontologi gen dapat berkontribusi pada resistensi kumpulan gen dalam sel kanker PANC-1 terhadap pengobatan.

---

One of the analysis techniques that can be used in data mining to group data is Triclustering. Triclustering is a method of simultaneously grouping three-dimensional data consisting of observations, attributes, and context. Triclustering analysis is often used in the field of bioinformatics to group gene expression data at certain time points under experimental conditions. The triclustering analysis proposed in this study used the Hybrid  – TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization method. Particle Swarm Optimization (PSO) is a clustering technique inspired by the biological behavior of fish populations or flocks of birds that move towards food sources. Each individual in the population is referred as particles which are defined as candidate solutions (tricluster). The term "Binary" means that the particles move in the search space in the form of binary vectors (bits) with a value of 0 or 1, the number "1" represents that an individual is present in the particle. The population initialization stage is carried out using the nodes deletion algorithm in δ-TRIMAX to produce a homogeneous initial population.  The δ-TRIMAX method can generate a tricluster with a Mean Residual Square (MSR) value smaller than the threshold 𝛿 so that it can increase the computational effectiveness of the Hybrid δ-TRIMAX Binary Particle Swarm Optimization method. The combined algorithm then implemented on three-dimensional gene expression data of PANC-1 pancreatic cancer cells given ATO, JQ1, and a combination of both chemotherapy drugs at three time points. The optimum tricluster was obtained with scenario  0,0003;  0,8;   0,2; and neighborhood type = "Gbest". The tricluster has a TQI value of 1.427E-09 and a tricluster volume of 169,410. Based on the optimum tricluster, information was obtained about the gene pools that did not respond well to JQ1 and JQ1+ATO treatment in the medium and long term. The results of gene ontology analysis showed three significant ontological aspects with p-value <0.05, namely biological processes, molecular functions, and cellular components. It was found that treatment-resistant genes are involved in the biological process of cell metabolism and cell development that maintains cell life. In the aspect of molecular function, genes play a role in binding processes, such as ion binding, cyclic organic compounds, and heterocyclic compounds, as well as catalytic activity. In addition, it was also found that most genes are located in the cytoplasm, organelles, and nucleus in cellular components. These aspects of the gene ontology may contribute to the resistance of the gene pool in PANC-1 cancer cells to treatment.

"

"Metode triclustering merupakan pengembangan dari metode clustering dan biclustering. Berbeda dengan  metode clustering dan biclustering yang bekerja pada data dua dimensi, triclustering bekerja pada data tiga dimensi yang disusun dalam bentuk matriks. Matriks ini terdiri dari dimensi observasi, atribut, dan konteks. Triclustering mampu mengelompokkan ketiga dimensi tersebut secara simultan dan membentuk kelompok berupa subruang yang disebut tricluster. Metode ini umumnya diimplementasikan dalam bidang bioinformatika, terkhususnya dalam analisis data ekspresi gen tiga dimensi untuk menemukan profil ekspresi gen. Data atau matriks ini terdiri dari dimensi gen, kondisi eksperimen, dan waktu eksperimen (time point). Salah satu algoritma triclustering, yaitu Order Preserving Triclustering (OPTricluster), adalah algoritma yang menggunakan pendekatan pattern based dan digunakan untuk menganalisis data ekspresi gen tiga dimensi yang merupakan short time series 3-8 time point). OPTricluster membentuk tricluster dengan mengidentifikasi gen-gen yang memiliki perubahan ekspresi yang sama di sepanjang time points pada sejumlah kondisi eksperimen. Dalam penelitian ini, OPTricluster diimplementasikan pada data ekspresi gen sejumlah pasien yellow fever pasca vaksinasi dengan beberapa skenario yang menggunakan threshold yang berbeda-beda. Skenario dengan threshold yang optimum ditunjukkan oleh rata-rata skor Tricluster Diffusion terendah. Tricluster-tricluster yang dihasilkan berhasil menunjukkan hubungan biologis di antara pasien-pasien tersebut, di mana vaksin cenderung memberikan reaksi yang lebih signifikan pada pasien pria dibandingkan pasien wanita. Selain itu, ditemukan anomali pada pasien-pasien tersebut.

---

Triclustering method is the development of clustering method and biclustering method. Unlike clustering and biclustering that works on two-dimensional data, triclustering works on three-dimensional data that arranged in the form of a matrix consisting of observations, attributes, and contexts dimensions. Triclustering is able to group these dimensions simultaneously and form a subspace called a tricluster. This method is generally implemented in analysis of three-dimensional gene expression data to find profiles of gene expression. This data or matrix consists of genes, experimental conditions and time points dimensions.

One of the triclustering algorithms, Order Preserving Triclustering (OPTricluster), is an algorithm that uses a pattern-based approach and used to analyze short time series data (3-8 time points). The OPTricluster forms the tricluster by identifying genes that have the same expression change across time points under a number of experimental conditions. The change in expression is expressed in a rank pattern which is divided based on three types of patterns, namely constant, conserved and divergent patterns.

In this study, OPTricluster was implemented in gene expression data of yellow fever patients after vaccination using several scenarios with different thresholds. The scenario with the optimum threshold is indicated by the lowest average Tricluster Diffusion score. The resulting triclusters were successful in showing biological relationships among these patients, where the vaccine tending to have a more significant reaction in male patients than in female patients. In addition, anomalies were found in these patients."

"

Analisis triclustering merupakan pengembangan dari analisis clustering dan analisis biclustering. Tujuan dari analisis triclustering yaitu mengelompokkan data tiga dimensi secara simultan atau bersamaan. Data tiga dimensi tersebut dapat berupa observasi, atribut, dan konteks. Salah satu pendekatan yang digunakan dalam analisis triclustering, yaitu pendekatan berdasarkan pattern contohnya, adalah metode Timesvector. Metode Timesvector bertujuan untuk mengelompokkan matriks data yang menunjukkan pola yang sama atau berbeda pada data tiga dimensi. Metode Timesvector memiliki langkah kerja yang dimulai dengan mereduksi matriks data tiga dimensi menjadi matriks data dua dimensi untuk mengurangi kompleksitas dalam pengelompokkan. Pada metode ini akan digunakan algoritma Spherical K-means dalam pengelompokkannya. Tahap selanjutnya, yaitu mengidentifikasi pola dari cluster yang dihasilkan pada Spherical K-means. Pola yang dimaksud terdiri dari tiga jenis, yaitu DEP (Differentially Expressed Pattern), ODEP (One Differentially Expressed Pattern), dan SEP (Similarly Expressed Pattern). Penerapan dari metode Timesvector dilakukan pada data ekspresi gen yaitu data tumor otak yang dilakukan dalam 6 skenario. Masing-masing skenario menggunakan banyak cluster yang sama tetapi nilai threshold yang berbeda-beda. Hasil dari ke enam skenario akan divalidasi menggunakan nilai coverage dan nilai tricluster diffusion (TD). Hasil penerapan metode timesvector menunjukkan bahwa dengan menggunakan threshold sebesar 1,5 memberikan hasil yang paling optimal karena memiliki nilai coverage yang tinggi sebesar 57% dan nilai TD yang rendah sebesar 2,95594E-06. Nilai coverage yang tinggi menunjukkan kemampuan metode dalam mengekstrak data dan nilai TD yang rendah menunjukkan bahwa tricluster yang dihasilkan memiliki volume yang besar dan koherensi yang tinggi. Berdasarkan pola yang dihasilkan menggunakan skenario yang optimal diperoleh sebanyak 49 ODEP cluster dengan pasien ke-empat selalu memiliki pola ekspresi yang berbeda dibandingkan dengan pasien lainya.  Hal ini dapat digunakan oleh ahli medis untuk melakukan tindakan selanjutnya terhadap pasien tumor otak.

 

---

Triclustering analysis is the development of clustering analysis and biclustering analysis. The purpose of triclustering analysis is to group three-dimensional data simultaneously or simultaneously. The three-dimensional data can be in the form of observations, attributes, and context. One of the approaches used in triclustering analysis, namely an approach based on a pattern, for example, is the Timesvector method. Timesvector method aims to group data matrices that show the same or different patterns in three-dimensional data. The Timesvector method has a work step that starts with reducing the three-dimensional data matrix to a two-dimensional data matrix to reduce complexity in a grouping. In this method, the Spherical K-means algorithm will be used in grouping it. The next step is to identify the pattern of the clusters generated in the Spherical K-means. The pattern referred to consists of three types, namely DEP (Differentially Expressed Pattern), ODEP (One Differentially Expressed Pattern), and SEP (Similar Expressed Pattern). The application of the Timesvector method was carried out on gene expression data, namely brain tumor data carried out in 6 scenarios. Each scenario uses the same many clusters but different threshold values. The results of the six scenarios will be validated using the coverage value and the tricluster diffusion (TD) value. The results of applying the timesvector method show that using a threshold of 1.5 gives the most optimal results because it has a high coverage value of 57% and a low TD value of 2.95594E-06. A high coverage value indicates the method's ability to extract data and a low TD value indicates that the resulting tricluster has a large volume and high coherence. Based on the pattern generated using the optimal scenario, there were 49 ODEP clusters with the fourth patient always having a different expression pattern compared to other patients. This can be used by medical experts to perform further action on brain tumor patients.

 

"