Tugas 4 Bioinformatika
Kelompok :
AKHMAD FAKHRUL
ARYO RAMADHANU W
BRILLIANT MAN E
DWIPA SHOLIHIN
NUR HERMANTONO
PRAYOGA WICAKSONO A
Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah
(ilmu yang mempelajari) penerapan
teknik komputasional untuk mengelola dan
menganalisis informasi biologis. Bidang ini
mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan
masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang
berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi
biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk
meramalkan bentuk struktur protein maupun
struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.
Sejarah
Istilah bioinformatics mulai
dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada
penerapan komputer dalam biologi. Namun,
penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan
pengembangan algoritma untuk
analisis sekuens
biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.
Kemajuan teknik biologi molekular dalam mengungkap
sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali
perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data
sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data
sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular
Biology Laboratory, Laboratorium Biologi Molekular Eropa).
Penemuan teknik sekuensing DNA
yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan
jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadi salah satu pembuka jalan
bagi proyek-proyek pengungkapan genom,
meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya
menyebabkan lahirnya bioinformatika.
Perkembangan Internet juga mendukung berkembangnya
bioinformatika. Basis data bioinformatika yang terhubung melalui Internet
memudahkan ilmuwan mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam basis data tersebut
maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika
melalui Internet memudahkan ilmuwan mengakses program-program tersebut dan
kemudian memudahkan pengembangannya.
Perkembangan
Bioinformatika
Studi Bioinformatika
mulai tumbuh sebagai akibat dari perkembangan berbagai metode sekuens baru yang
menghasilka data yang sangat banyak. Hal tersebut, secara kebetulan, didukung
pula oleh teknologi penyimpanan, manajemen, dan pertukaran data melalui komputer.
Inovasi dalam pemetaan dan sekuensing memiliki peran penting dalam proses
pengambilan data biologis. Penggunaan Yeast Artificial Chromosome (YAC), sangat
membantu dalam konstruksi peta fisik genom kompleks secara lengkap (Touchmann
& Green, 1998). Untuk mengklon fragmen-fragmen DNA besar (sekitar 150.000
pasangan basa) digunakan bacterial Artificial Chromosome (BAC).
Kemungkinan, teknologi
yang paling banyak kontribusinya adalah teknologi PCR. Walaupun tergolong tua
(PCR ditemukan tahun 1985), meode ini sangat efektif, dan telah mengalami
penyempurnaan selama bertahun-tahun.
Perkembangan teknologi
sekuensing dimulai dan semi-automatic sequencer yang pertama pada tahun 1987,
dilanjutkan dengan Taq Cycle sequencing pada tahun 1990. Pelabelan Flourescen
fragmen DNA dengan Sanger dideoxy Chain Termination Method, merupakan dasar
bagi proyek sekuensing skala besar (Venter et. al., 199).
Seluruh perkembangan
tersebut sia-sia saja tanpa obyek yang diteliti, yang memiliki nilai komersil
tinggi dan data yang berlimpah. Gampang ditebak, pasti Manusia melalui Human
Genome Project.
Selain perkembangan
dalam bidang Genomik, Bioinformatika sangat dipengaruhi oleh perkembangan di
bidang teknologi informasi dan komputer. Pada fase awal (sekitar tahun 80-an)
perkembangan yang paling signifikan adalah kapasitas penyimpanan data. Dari
hanya baeberapa puluh byte (1980), hingga mencapai Terabyte (1 terabyte=1
trilyun byte),
Setelah pembuatan
database, selanjutnya dimulai perkembangan pemuatan perangkat lunak untuk
mengolah data. Awalnya, metode yang digunakan hanya pencariaan kata kunci, dan
kalimat pendek. perkembangan selanjutnya berupa perangkat lunak dengan
algoritma yang lebih kompleks, seperti penyandian nukleotida, menjadi asam-asam
amino, kemudian membuat struktur proteinnya. Saat ini, perangkat lunak yang
tersedia meliputi pembacaan sekuens nukleotida dari gel elektroforesis,
prediksi kode protein, identifikasi primer, perbandingan sekuens, analisis
kekerabatan, pengenalan pola dan prediksi struktur. Dengan perkembangan seperti
diatas, ternyata masih belum cukup. Kurangnya pemahaman terhadap sistem
biologis dan organisasi molekular membua analisis sekuens masih mengalami
kesulitan. Perbandingan sekuens antar spesies masih sulit akibat variabilitas
DNA.
Usaha yang dilakukan
saat ini, baru mencoba mempelajari eori-teori tersebut melalui proses
inferensi, penyesuaian model, dan belajar dari contoh yang tersedia (Baldi
& Brunac, 1998). Perkembangan perangkat keras komputer juga berperan sangat
penting. Kecepatan prosesor, kapasitas RAM, dan kartu grafik merupakan salah
satu pendorong majunya bioinformatika. Terakhir perkembangan bioinformatika
sangat dipengaruhi oleh pertumbuhan jaringan Internet. Mulai dari e-mail, FTP,
Telnet (1980-an), Gopher, WAIS, hingga ditemukannya World Wide Web oleh Tim
Berners-Lee pada tahun 1990, mendukung kemudahan transfer data yang cepat dan
mudah. Saat ini, telah tersedia sekitar 400 database biologis yang dapat
diakses melalui internet.
Bioinformatika di
Indonesia
Saat ini mata ajaran bioinformatika
maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan di
beberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu
dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata
kuliah "Pengantar Bioinformatika" untuk program Sarjana dan mata
kuliah "Bioinformatika" untuk program Pascasarjana. Fakultas
Teknobiologi Universitas Atma
Jaya, Jakarta menawarkan
mata kuliah "Pengantar Bioinformatika" sebagai mata kuliah wajib dan
"Pemodelan Struktur Protein" sebagai mata kuliah pilihan untuk
tingkat program Sarjana. Mata kuliah "Bioinformatika" diajarkan pada
Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas
Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah "Proteomik dan
Bioinformatika" termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas
Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk
di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia,biologi, dan
bioteknologi pada Institut
Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah
pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu
Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IPB.
Riset bioinformatika
protein dilaksanakan sebagai bagian dari aktivitas riset rekayasa protein pada
Laboratorium Rekayasa Protein, Pusat Penelitian Bioteknologi Lembaga
Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI), Cibinong, Bogor. Lembaga
Biologi Molekul Eijkman, Jakarta, secara khusus memiliki
laboratorium bioinformatika sebagai fasilitas penunjang kegiatan risetnya.
Selain itu, basis data sekuens DNA mikroorganisme asli Indonesia sedang
dikembangkan di UI.
Beberapa aplikasi
bioinformatika
1.Transformasi sekuen
menjadi informasi genetik.
Intinya adalah menjual
data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak
lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut.
2.Pasien sebagai
komoditas
Pasien dengan
kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali
bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya.
3.Mencari potensi gen
Potensi dari sebuah gen
sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut
dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan
geneik lainnya.
Bidang – Bidang
Bioinformatika
Dari pengertian
Bioinformatika baik yang klasik maupun baru, terlihat banyak terdapat
cabang-cabang disiplin ilmu yang terkait dengan Bioinformatika --terutama
karena Bioinformatika itu sendiri merupakan suatu bidang interdisipliner--. Hal
tersebut menimbulkan banyak pilihan bagi orang yang ingin mendalami
Bioinformatika. Di bawah ini akan disebutkan beberapa bidang yang terkait
dengan Bioinformatika.
- Biophysics
Biologi molekul sendiri
merupakan pengembangan yang lahir dari biophysics. Biophysics adalah sebuah
bidang interdisipliner yang mengaplikasikan teknik-teknik dari ilmu Fisika
untuk memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society).
Sesuai dengan definisi
di atas, bidang ini merupakan suatu bidang yang luas. Namun secara langsung
disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan teknik-teknik
dari ilmu Fisika untuk memahami struktur membutuhkan penggunaan TI.
- Computational Biology
Computational biology
merupakan bagian dari Bioinformatika (dalam arti yang paling luas) yang paling
dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus dari computational biology
adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam
molekul dan sel. Tak dapat dielakkan bahwa Biologi Molekul cukup penting dalam
computational biology, namun itu bukanlah inti dari disiplin ilmu ini. Pada
penerapan computational biology, model-model statistika untuk fenomena biologi
lebih disukai dipakai dibandingkan dengan model sebenarnya. Dalam beberapa hal
cara tersebut cukup baik mengingat pada kasus tertentu eksperimen langsung pada
fenomena biologi cukup sulit.
Tidak semua dari
computational biology merupakan Bioinformatika, seperti contohnya Model
Matematika bukan merupakan Bioinformatika, bahkan meskipun dikaitkan dengan
masalah biologi.
- Medical Informatics
Menurut Aamir Zakaria [ZAKARIA2004] Pengertian
dari medical informatics adalah "sebuah disiplin ilmu yang baru yang
didefinisikan sebagai pembelajaran, penemuan, dan implementasi dari struktur
dan algoritma untuk meningkatkan komunikasi, pengertian dan manajemen informasi
medis."
Medical informatics
lebih memperhatikan struktur dan algoritma untuk pengolahan data medis,
dibandingkan dengan data itu sendiri. Disiplin ilmu ini, untuk alasan praktis,
kemungkinan besar berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi
yang lebih "rumit" --yaitu informasi dari sistem-sistem superselular,
tepat pada level populasi—di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih
memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.
Cheminformatics Chem
informatics adalah
kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining
yang digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat (Cambridge Healthech
Institute's Sixth Annual Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu
yang disebutkan di atas lebih merupakan identifikasi dari salah satu aktivitas
yang paling populer dibandingkan dengan berbagai bidang studi yang mungkin ada
di bawah bidang ini.
Salah satu contoh
penemuan obat yang paling sukses sepanjang sejarah adalah penisilin, dapat
menggambarkan cara untuk menemukan dan mengembangkan obatobatan hingga sekarang
--meskipun terlihat aneh--. Cara untuk menemukan dan mengembangkan obat adalah
hasil dari kesempatan, observasi, dan banyak proses kimia yang intensif dan
lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, disain obat dianggap harus selalu
menggunakan kerja yang intensif, proses uji dan gagal (trial-error process).
Kemungkinan penggunaan TI untuk merencanakan secara cerdas dan dengan
mengotomatiskan proses-proses yang terkait dengan sintesis kimiawi dari
komponenkomponen pengobatan merupakan suatu prospek yang sangat menarik bagi
ahli kimia dan ahli biokimia. Penghargaan untuk menghasilkan obat yang dapat
dipasarkan secara lebih cepat sangatlah besar, sehingga target inilah yang
merupakan inti dari cheminformatics.
Ruang lingkup akademis
dari cheminformatics ini sangat luas. Contoh bidang minatnya antara lain: Synthesis
Planning, Reaction and Structure Retrieval, 3-D Structure Retrieval, Modelling,
Computational Chemistry, Visualisation Tools and Utilities.
- Genomics Genomics
adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya
sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap
usaha untuk menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu
spesies atau lebih. Secara logis tentu saja mungkin untuk membandingkan
genom-genom dengan membandingkan kurang lebih suatu himpunan bagian dari gen di
dalam genom yang representatif.
- Mathematical Biology
Mathematical biology
lebih mudah dibedakan dengan Bioinformatika daripada computational biology
dengan Bioinformatika. Mathematical biology juga menangani masalah-masalah
biologi, namun metode yang digunakan untuk menangani masalah tersebut tidak
perlu secara numerik dan tidak perlu diimplementasikan dalam software maupun
hardware. Bahkan metode yang dipakai tidak perlu "menyelesaikan"
masalah apapun; dalam mathematical biology bisa dianggap beralasan untuk
mempublikasikan sebuah hasil yang hanya menyatakan bahwa suatu masalah biologi
berada pada kelas umum tertentu.
Menurut Alex Kasman
[KASMAN2004] Secara umum mathematical biology melingkupi semua ketertarikan
teoritis yang tidak perlu merupakan sesuatu yang beralgoritma, dan tidak perlu
dalam bentuk molekul, dan tidak perlu berguna dalam menganalisis data yang
terkumpul.
- Proteomics
pertama kali digunakan
untuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang tersusun (encoded) oleh
genom. Ilmu yang mempelajari proteome, yang disebut proteomics, pada saat ini
tidak hanya memperhatikan semua protein di dalam sel yang diberikan, tetapi
juga himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi dari semua protein,
interaksi diantaranya, deskripsi struktural dari proteinprotein dan
kompleks-kompleks orde tingkat tinggi dari protein, dan mengenai masalah
tersebut hampir semua pasca genom.
Michael J. Dunn
[DUNN2004], Pemimpin Redaksi dari Proteomics mendefiniskan kata
"proteome" sebagai: "The PROTEin complement of the genOME".
Dan mendefinisikan proteomics berkaitan dengan: "studi kuantitatif dan
kualitatif dari ekspresi gen di level dari protein-protein fungsional itu
sendiri". Yaitu: "sebuah antarmuka antara biokimia protein dengan
biologi molekul".
Mengkarakterisasi
sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam sebuah tipe sel
yang diberikan pada waktu tertentu --apakah untuk mengukur berat molekul atau
nilai-nilai isoelektrik protein-protein tersebut-- melibatkan tempat
penyimpanan dan perbandingan dari data yang memiliki jumlah yang sangat besar,
tak terhindarkan lagi akan memerlukan Bioinformatika.
- Pharmacogenomics
adalah aplikasi dari
pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari target-target obat.
Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk penerima yang potensial dengan
menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki bentuk pola dari
ekspresi gen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau
maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam
tumor atau contoh dari pasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk
mengejar target potensial terapi kanker).
Istilah pharmacogenomics digunakan lebih untuk
urusan yang lebih "trivial" -- tetapi dapat diargumentasikan lebih
berguna-- dari aplikasi pendekatan Bioinformatika pada pengkatalogan dan
pemrosesan informasi yang berkaitan dengan ilmu Farmasi dan Genetika, untuk
contohnya adalah pengumpulan informasi pasien dalam database.
- Pharmacogenetics
Tiap individu mempunyai
respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruh obat; sebagian ada yang
positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisi mereka
dan ada juga yang mendapatkan efek samping atau reaksi alergi. Sebagian dari
reaksi-reaksi ini diketahui mempunyai dasar genetik. Pharmacogenetics adalah
bagian dari pharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika
untuk mengidentifikasi hubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single
Nucleotide Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu
dan menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan
pengembangan terapi pengobatan. Secara menakjubkan pendekatan tersebut telah
digunakan untuk "menghidupkan kembali" obat-obatan yang sebelumnya
dianggap tidak efektif, namun ternyata diketahui manjur pada sekelompok pasien
tertentu. Disiplin ilmu ini juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan dosis
kemoterapi pada pasien-pasien tertentu.
Gambaran dari sebagian
bidang-bidang yang terkait dengan Bioinformatika di atas memperlihatkan bahwa
Bioinformatika mempunyai ruang lingkup yang sangat luas dan mempunyai peran
yang sangat besar dalam bidangnya. Bahkan pada bidang pelayanan kesehatan
Bioinformatika menimbulkan disiplin ilmu baru yang menyebabkan peningkatan
pelayanan kesehatan.
Referensi
