Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"

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 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."

"

Analisis triclustering merupakan pengembangan dari analisis clustering dan biclustering. Analisis triclustering bertujuan mengelompokkan data tiga dimensi secara simultan yang menghasilkan submatriks dinamakan tricluster. Pendekatan yang digunakan dalam analisis triclustering di antaranya adalah pendekatan berdasarkan greedy dan pattern. Salah satu contoh pendekatan analisis triclustering berdasarkan greedy adalah metode  Î´ – Trimax. Sedangkan salah satu contoh analisis triclustering berdasarkan pattern adalah metode Timesvector. Metode δ – Trimax bertujuan menghasilkan tricluster yang memiliki mean square residual kecil dari threshold  dengan volume data tricluster yang maksimal. Metode Timesvector bertujuan mengelompokkan matriks data yang menunjukkan pola yang sama atau berbeda pada data tiga dimensi. Implementasi metode  Î´ – Trimax dan metode Timesvector pada penelitian ini dilakukan pada data ekspresi gen pasien penderita penyakit periodontitis. Ekspresi gen diukur pada 14 titik kondisi dan 4 titik waktu. Berdasarkan beberapa skenario yang telah diterapkan, metode Î´ – Trimax memberikan hasil terbaik pada saat menerapkan skenario dengan nilai threshold =0,0028564 dan =1,25 dengan jumlah tricluster yang dihasilkan adalah 260 tricluster. Dari 260 tricluster tersebut, dipilih tricluster ke-216 yang dianalisis dengan menggunakan metode Timesvector. Hasil tricluster yang diperoleh dapat menambah wawasan bagi ahli medis dalam memberikan periodontal treatment kepada pasien penderita periodontitis berikutnya.

---

Triclustering analysis is the development of clustering and biclustering. Triclustering analysis aims to group three-dimensional data simultaneously, forming the initial subspace known as a tricluster. It utilizes two main approaches that are greedy-based and pattern-based approaches, exemplified by the δ – Trimax and Timesvector methods, respectively. The δ – Trimax method aims for triclusters with smaller mean square residuals than the threshold δ, while Timesvector groups data matrices with similar or different patterns. In a study on periodontitis patients gene expression data, comprising 14 condition points and 4 time points, both methods were implemented. The δ – Trimax method yielded optimal results under specific conditions (δ = 0.0028564, λ = 1.25), producing 260 triclusters. Among these, the 216th tricluster was selected for further analysis using the Timesvector method. The insights gained from these triclusters can enhance periodontal treatment strategies for patients with subsequent periodontitis, providing valuable guidance to medical experts.

 

"

"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."

"

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 THD-Tricluster merupakan analisis triclustering dengan pendekatan berbasis biclustering. Pada metode THD-Tricluster digunakan nilai Shifting-and-Scaling Similarity untuk membentuk bicluster terlebih dahulu dan dilanjutkan dengan membentuk tricluster. Nilai SSSim menggunakan Shifting-and-Scaling Correlation untuk mendeteksi adanya  korelasi antaranggota dengan pola pergeseran dan penskalaan serta koherensi antarwaktu dan membandingkannya dengan nilai threshold. Metode THD-Tricluster dilakukan pada data respon pengobatan terapi interferon-beta pada pasien sklerosis ganda. Skenario optimal adalah skenario dengan nilai coverage terkecil yaitu saat menggunakan nilai threshold tertinggi. Pada skenario tersebut diperoleh dua jenis tricluster yaitu tricluster yang memiliki kumpulan gen pada pasien yang responsif dan pasien yang tidak responsif terhadap terapi. Perbedaan kumpulan gen pada kedua tricluster dapat digunakan oleh para ahli medis untuk mengembangkan pengobatan terapi  untuk meningkatkan tingkat keresponsifan pasien sklerosis ganda terhadap terapi tersebut.

---

The THD-Tricluster method is a triclustering analysis with a biclustering-based approach. The THD-Tricluster method uses the Shifting-and-Scaling Similarity value to form a bicluster first and shows it by forming a tricluster. The SSSim value uses Shifting-and-Scaling Correlation to use an interface with shifting and scaling patterns as well as intertemporal coherence and compares it with the threshold value. The THD-Tricluster method was performed on treatment response data to interferon-beta therapy in multiple sclerosis patients. The optimal scenario is a scenario with a coverage value scenario that uses the highest threshold value. In this scenario, there are two types of tricluster, namely the tricluster which has a collection of genes in responsive patients and patients who are not responsive to therapy. Differences in gene pools in the two tricluster can be used by medical professionals to develop IFN-β therapeutic treatments to increase the responsiveness of multiple sclerosis patients to these therapies.

"

"Triclustering merupakan teknik data mining untuk mengelompokkan data tiga dimensi (observasi – atribut – konteks). Metode triclustering mampu menemukan kelompok observasi dengan karakteristik yang mirip pada beberapa atribut dan konteks sekaligus. Analisis tricluster kerap diimplementasikan pada data ekspresi gen 3D (gen – kondisi – waktu). Pada penelitian ini dilakukan analisis tricluster dengan metode Hybrid Discrete Firefly Optimization (DFO) pada data ekspresi gen 3D. Metode ini merupakan kombinasi dari metode dan Discrete Firefly Optimization (DFO). Metode DFO merupakan metode optimasi yang terinspirasi dari perilaku firefly (kunang-kunang) yang selalu bergerak ke arah firefly lain dengan cahaya yang lebih terang. Metode DFO bertujuan untuk memperoleh tricluster terbaik dengan volume maksimum dari suatu populasi tricluster. Pada metode DFO, suatu tricluster dengan volume lebih kecil akan bergerak ke arah tricluster lain dengan volume lebih besar dengan bantuan crossover operator. Setiap iterasi pada metode DFO dilakukan sampai semua tricluster dibandingkan volumenya dengan satu sama lain sehingga tricluster dengan volume lebih kecil dapat diperbaiki posisinya dan meningkat volumenya. Kebaruan dari penelitian ini merupakan pembentukan populasi tricluster awal dilakukan dengan metode . Metode bertujuan untuk menghasilkan tricluster dengan Mean Squared Residue (MSR) minimum, yaitu di bawah threshold tertentu. Populasi tricluster dengan karakteristik demikian meringankan beban dan waktu komputasi pada metode DFO. Data yang digunakan pada analisis tricluster ini merupakan data ekspresi gen dari sel kanker payudara MCF-7 ketika disuntikkan 100 nM hormon estrogen untuk empat waktu berbeda, yaitu selama 0 jam, 3 jam, 6 jam, dan 12 jam. Masing-masing perlakuan direplikasi sebanyak tiga kali. Pada penelitian ini diperoleh bahwa simulasi yang menghasilkan tricluster akhir terbaik dengan TQI terkecil adalah simulasi dengan nilai sebesar 3E-05. Gen-gen yang termasuk ke dalam tricluster ini memiliki profil ekspresi yang mirip ketika disuntikkan 100nM estrogen untuk tiga replikasi dan empat waktu. Estrogen merupakan salah satu hormon yang mempengaruhi pertumbuhan kanker payudara. Oleh karena itu, kumpulan gen dari tricluster yang diperoleh dapat dijadikan acuan pada penelitian selanjutnya oleh ahli medis terkait pengaruh estrogen terhadap kanker payudara dan untuk menentukan target terapi gen kanker payudara.

---

Triclustering is a data mining technique that is used to group observations on three dimensional data which consists of observation, attribute, and context dimension. Triclustering is used to find a group of observations with high similarity on several attributes and several contexts. Triclustering analysis is often implemented on three dimensional gene expression dataset. The 3D gene expression dataset dimensions consist of gene, condition, and time. The triclustering method that is used on this research is the Hybrid Discrete Firefly Optimization (DFO). This method is a combination of and DFO. Discrete Firefly Optimization (DFO) is an optimization method that was inspired by firefly movement in the wild in which a less bright firefly always moves to the one with brighter light. In triclustering analysis, every tricluster is called a firefly. Every firefly has a fitness value which is measured by its volume and a position which is represented by a binary encoding of its elements. The DFO method is used to find the best tricluster with maximum volume from a population of triclusters. In the DFO method, a tricluster with smaller volume will move towards a tricluster with larger volume. The movement is done by updating the smaller volume tricluster position. The new position is obtained through crossover operator. Every iteration of DFO is completed once every tricluster fitness value is compared to each other. Repeating the DFO iteratively will give the end result of the best tricluster with maximum volume. The novelty of this research is the addition of method in constructing the initial tricluster population. The population created from will have MSR lower than the threshold so the computation time in the optimization step can be reduced. The Hybrid DFO method is implemented on a 3D gene expression dataset related to the MCF-7 breast cancer cell. The cell is injected with 100nM estrogen for four different times, i.e. 0, 3, 6, and 12 hours. Every experiment is repeated three times. This research finds that the simulation with the best tricluster based on the TQI score is the simulation with equals to 3E-05. The genes that are included in the tricluster are found to have exhibit similar expression when injected by 100nM for three conditions and four time periods. Estrogen is one of the hormones that can affect breast cancer growth. Therefore, the genes that are included in the tricluster can be used as a reference for medical researchers in future research related to estrogen-induced breast cancer and to assist the selection for genes target in breast cancer therapy."

"Triclustering merupakan salah satu teknik data mining pada data tiga dimensi untuk mengelompokkan data secara bersamaan pada baris dan kolom di titik waktu yang berbeda menjadi tricluster. Metode ini umumnya diterapkan pada bidang bioinformatika, khususnya data ekspresi gen tiga dimensi. Salah satu triclustering dengan pendekatan biclustering-based adalah THD-Tricluster. Langkah utama dari algoritma ini ialah generate bicluster dan genereate tricluster. Algoritma THD-Tricluster menggunakan pola pergeseran dan penskalaan dengan nilai Shifting-and-Scaling-Similarity (SSSim) untuk mengelompokkan gen dan menghasilkan tricluster. Hasil dari THD-Tricluster dievaluasi dengan Multi Slope Measure (MSL) yaitu sebuah pengukuran kualitas melalui representasi grafik dari tricluster. Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data respon tiga sel individu terhadap pemberian sitokin berupa interleukin-1-beta pada sel mesenkim amnion manusia atau sel pada membran janin. Sitokin memicu regulasi gen inflamasi yang berkontribusi pada kelahiran prematur. Metode THD-Tricluster diimplementasikan pada 15 skenario dengan nilai threshold berbeda. Skenario yang optimal dipilih menggunakan nilai validasi coverage. Pada skenario optimal, diperoleh delapan tricluster yang kemudian dievaluasi menggunakan Multi Slope Measure (MSL). Tricluster 2 yang memiliki nilai MSL paling kecil dan dipilih sebagai tricluster optimal terdiri atas kumpulan gen dari sel yang responsif terhadap pemberian sitokin berupa interleukin-1-beta. Gen-gen pada Tricluster 2 inilah yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi para peneliti di bidang biologis dan medis untuk untuk penelitian lebih lanjut terkait kelahiran prematur.

---

Triclustering is one of the data mining techniques on three-dimensional data to cluster data simultaneously in rows and columns at different time points into triclusters. This method is generally applied to the field of bioinformatics, especially three-dimensional gene expression data. One of the triclustering methods with a biclustering-based approach is THD-Tricluster. The main steps of this algorithm are generate bicluster and generate tricluster. THD-Tricluster algorithm uses shifting and scaling patterns with Shifting-and-Scaling-Similarity (SSSim) values to cluster genes and generate tricluster. The result of THD-Tricluster is evaluated by Multi Slope Measure (MSL), a measurement of tricluster quality through graphical representation. In this study, the data used is the response data of three individual cells to cytokine in the form of interleukin-1-beta in human amniotic mesenchymal cells or cells in the fetal membrane. Cytokines stimulate the regulation of inflammatory genes that contribute to preterm birth. The THD-Tricluster method was implemented on 15 scenarios with different threshold values. The optimal scenario was selected using the coverage validation value. In the optimal scenario, eight triclusters were obtained which were then evaluated using Multi Slope Measure (MSL). Tricluster 2 which has the smallest MSL value and selected as the optimal consists of a collection of genes from cells that are responsive to cytokine administration in the form of interleukin-1-beta. The genes in Tricluster 2 can be used by biological and medical researchers to develop treatments to prevent premature birth."