Asosiasi Single Nucleotide Polymorphism dan Fenotipe pada Penyakit Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Algoritme Genetika dan CatBoost
View/ Open
Date
2020Author
Ramadhani, Hilmi Farhan
Kusuma, Wisnu Ananta
Metadata
Show full item recordAbstract
Karakteristik biologis yang unik pada precision medicine didapat dari
beberapa data omics antara lain pharmacogenomics. Data pharmacogenomics dapat
membantu proses diagnosis dan pengobatan pasien yang memiliki suatu penyakit
yang kompleks dengan memilih obat dan dosis yang tepat. Salah satu contoh
penyakit kompleks adalah Diabetes Mellitus Tipe 2 (T2DM). Berlimpahnya
ketersediaan data seperti data single nucleotide polymorphism (SNP) yang dapat
digunakan sebagai biomarker untuk melakukan suatu penelitian dengan data
fenotipe. Penelitian ini melakukan asosiasi SNP dan fenotipe pada penyakit T2DM
menggunakan algoritme genetika dan CatBoost. Terdapat dua hasil seleksi dari tiga
percobaan yang dilakukan. Salah satu hasilnya adalah pada percobaan ketiga ada
sebanyak 4 SNP dengan nilai MSE 0.06335. Dari hasil seleksi tersebut terdapat
kandidat protein ABCC8, AFF3, CAP2, FAF1. AFF3 dan CAP2 tidak memiliki
asosiasi dengan penyakit T2DM berdasarkan informasi MGI dan studi literatur.
AFF3 berasosiasi dengan T1DM dan CAP2 memiliki asosiasi dengan penyakit lain
yang beresiko menyebabkan penyakit T2DM seperti kelainan pada adiposit.
Collections
- UT - Computer Science [2254]