Metode Spectral Alignment Berbasis Fuzzy Untuk Pengoreksian Sequence Dna Dari Next Generation Sequencer

Abstract

sequencing menjadi Next Generation Sequencing (NGS). Teknologi ini menghasilkan short read dalam jumlah yang banyak dan membutuhkan waktu yang relatif singkat dalam sekali menjalankan program. Teknologi yang digunakan saat ini masih menghasilkan kesalahan atau error dalam proses pembacaan urutan sekuen DNA. Kesalahan pembacaan urutan sekuen DNA dapat mengakibatkan akurasi data yang rendah dan menambah waktu pada saat proses DNA sequence assembly. Permasalahan ini dapat diatasi dengan melakukan pendeteksian dan pengoreksian DNA sequencing error. Metode untuk mendeteksi dan mengoreksi DNA sequencing error menggunakan metode spectral alignment. Metode tersebut hanya menggunakan aspek frekuensi kemunculan tuple (multiplicity). Penelitian lain untuk mendeteksi dan mengoreksi DNA sequencing error menggunakan model statistika dengan melihat aspek kualitas basa. Dalam penelitian ini akan menggabungkan aspek multiplicity dan kualitas basa. Kemudian muncul permasalahan bagaimana menentukan batas multiplicity dan kualitas tuple yang tidak mengandung error. Fuzzy inference system (FIS) dipilih karena dapat mengatasi permasalahan ini. FIS digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah tuple masuk ke dalam solid atau weak tuples. Metode spectral alignment berbasis fuzzy diimplementasikan sebagai tahap preprocessing sebelum proses DNA sequence assembly. Keberhasilan proses pendeteksian dan pengoreksian DNA sequencing error dilihat dari aspek perhitungan jumlah nodes. Perhitungan jumlah nodes dihasilkan oleh Velvet assembler. Untuk memastikan akurasi data set yang telah dikoreksi maka akan dilakukan proses evaluasi. Evaluasi dilakukan dengan melihat kualitas contigs dan perhitungan similarity antara data set yang telah dikoreksi dengan data reference. Data reference diperoleh dari National Center for Biotechnology Information (NCBI). Tool yang digunakan untuk menghitung similarity menggunakan Basic Local Alignment Search (BLAST). Penelitian ini berhasil mendapatkan model fuzzy inference system (FIS) yang sesuai untuk mengklasifikasikan tuple ke dalam solid atau weak tuple yang menjadi inputan untuk metode spectral alignment sebagai tahapan preprocessing. Data set yang dikoreksi menggunakan metode spectral alignment berbasis fuzzy menghasilkan jumlah nodes yang lebih sedikit dibandingkan dengan data set yang belum dikoreksi (uncorrected read) dan data set yang hanya dikoreksi menggunakan metode spectral alignment dengan mempertahankan akurasi data dan kualitas contigs. Ini menunjukkan bahwa pendeteksian dan pengoreksian DNA sequencing error menggunakan menggunakan metode spectral alignment berbasis fuzzy dapat menyederhanakan graf dibandingkan dengan hanya menggunakan metode spectral alignment.