Prediksi Senyawa Herbal Untuk Covid-19 Menggunakan Metode Multi-Label Learning Dengan Algoritme Deep Neural Network
Abstract
Wabah COVID-19 yang disebabkan oleh SARS-CoV-2 telah berlangsung
selama satu tahun dan belum terlihat akan usai dalam waktu dekat. Tumbuhan
herbal memiliki potensi sebagai pengobatan alternatif pada COVID-19. Dari
interaksi yang dapat terjadi antara protein COVID-19 dengan beberapa senyawa,
permasalahan ini dapat diformulasikan sebagai multi-label problem. Deep neural
network merupakan salah satu algoritme yang dapat mengolah multi-label problem.
Penelitian ini menggunakan data interaksi senyawa dengan protein signifikan
SARS-CoV-2 yang akan dimasukkan ke dalam model deep neural network. Dari
model tersebut, dilakukan prediksi kandidat senyawa herbal yang berinteraksi
dengan protein SARS-CoV-2. Terdapat beberapa kandidat senyawa herbal hasil
prediksi, ialah caffeine pada kopi, L-Theanine pada teh, coclaurine pada custard
apple, carpaine pada papaya, cucurbitine pada labu, dan theobromine pada kokoa
atau coklat. The COVID-19 pandemic caused by SARS-CoV-2 has been going on for a
year and it doesn't look like it's over any time soon. Herbal plants have potential
as an alternative treatment for COVID-19. From the interactions that can occur
between the COVID-19 protein with several compounds, this problem can be
formulated as a multi-label problem. Deep neural network is an algorithm that
can process multi-label problems. This study uses data on interactions compound
with significant SARS-CoV-2 proteins that will be included in the deep neural
network model. From the model, prediction of interaction between herbal
compound candidate with SARS-CoV-2 protein was made. There is some
candidate from the prediction, the result is caffeine in coffee, L-Theanine in tea,
coclaurine in custard apple, carpaine in papaya, cucurbitine in pumpkin, and
theobromine in cocoa or chocolate.
Collections
- UT - Computer Science [2236]