MULTIPLE SEQUENCE ALIGNMENT MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL

Afiahayati, Afiahayati and Sri, Mulyana (2008) MULTIPLE SEQUENCE ALIGNMENT MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL. MULTIPLE SEQUENCE ALIGNMENT MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL. ISSN 1979-2328

[img]
Preview
PDF (MULTIPLE SEQUENCE ALIGNMENT MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL) - Published Version
Download (288Kb) | Preview

    Abstract

    Mudah dan murahnya proses pengumpulan data biologi molekuler saat ini menyebabkan ukuran basis data genetika meningkat dengan pesat. Hal ini meningkatkan kebutuhan akan alat bantu komputasi untuk menganalisa data tersebut. Salah satu task dasar dalam menganalisa data biologi molekuler adalah Multiple Sequence Alignment. Program Multiple Sequence Alignment yang sering digunakan oleh praktisi biomolekuler adalah ClustalX yang menggunakan metode komputasi progressive pairwise alignment. Salah satu metode yang saat ini banyak dikaji untuk menghasilkan Multiple Sequence Alignment adalah Hidden Markov Model. Hidden Markov Model cocok digunakan dalam Multiple Sequence Alignment karena Multiple Sequence Alignment dapat dipandang sebagai masalah pengenalan pola. Hidden Markov Model menggunakan algoritma pembelajaran Baum-Welch untuk mengestimasi parameter-parameter dalam HMM dan algoritma Viterbi untuk melakukan alignment dari unaligned sequence. Pada penelitian ini dilakukan eksperimen untuk menerapkan Hidden Markov Model dalam menghasilkan Multiple Sequence Alignment dari sequence protein yang belum ter-align dan dilakukan pengujian menggunakan data sequence protein BaliBASE 3.0 dengan membandingkan hasil alignment yang menerapkan Hidden Markov Model dengan hasil alignment program ClustalX. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa implementasi Hidden Markov Model pada Multiple Sequence Alignment memiliki performa lebih baik pada data sequence yang memiliki identity tinggi dan mengalami penurunan perfoma pada data sequence yang panjang dan data sequence yang memiliki banyak noise seperti N/C terminal extension atau insertion. Keyword: BaliBASE 3.0, Baum-Welch, Hidden Markov Model, Multiple Sequence Alignment, Viterbi.

    Item Type: Article
    Subjects: 000 Komputer, Informasi, dan Referensi Umum
    600 Teknologi
    Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
    Depositing User: Admin Repository
    Date Deposited: 07 May 2011 19:11
    Last Modified: 08 May 2011 08:20
    URI: http://repository.upnyk.ac.id/id/eprint/4

    Actions (login required)

    View Item