KOMPARASI SEKUENS DNA PADA VIRUS H5N1 PADA HOST MANUSIA DAN

BURUNG MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM

POHON

SITI FAUZIYAH

NRP.1209201716DOSEN PEMBIMBING

Prof. Dr. M. Isa Irawan, MT

DR. rer. nat. Ir. Maya Shovitri, M.Si

PROGRAM MAGISTER

JURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

SURABAYA

Latar Belakang

Komparasi

sekuensEvolusi

Identifikasi

sekuens

Pensejajaran

sekuens

Informasi tingkat

similaritas

Lanjutan

Pensejajaran

sekuens

Pairwise

alignment

Multiple

alignment

Global Lokal

Lanjutan

Metode

pensejajaran

Berbasis dynamic

programming

Algoritma NW

Algoritma SWFASTA

BLAST

dll

Berbasis

heuristik

Diagram

pohon

(Qi, 2009)

Sekuens DNA yang disejajarkan adalah DNA virus

H5N1 yang merupakan virus influenza-A, karena virus

ini memiliki tingkat mutasi sangat tinggi (Mahardika,

2009).

Lanjutan

Perumusan masalah

a. Bagaimana hasil pensejajaran global pasangan sekuens

DNA dengan menggunakan metode diagram pohon pada

virus H5N1 host manusia dan burung.

b. Seberapa besar tingkat kemiripan antara virus H5N1

pada host manusia dan burung.

Tujuan Penelitian

a. Menerapkan metode heuristik yaitu metode diagram pohon untuk melakukan pensejajaran global pasangan sekuens DNA virus H5N1 pada host manusia dan burung.

b. Mengetahui tingkat kemiripan antara virus H5N1 pada host manusia dan burung untuk membuktikanbahwa ada evolusi dalam sekuens DNA virus H5N1.

Manfaat Penelitian

a. Dapat memberikan referensi tentang salah satu

metode pensejajaran sekuens yang berbasis metode

heuristik yaitu metode diagram pohon.

b. Sebagai bahan pembanding bagi peneliti selanjutnya

yang tertarik untuk mengembangkan atau

membandingkan dengan metode pensejajaran

sekuens lainnya.

c. Untuk mempelajari proses evolusi dari sekuens

biologi.

Batasan Masalah

a. Sekuens DNA virus H5N1 yang dimaksud dalam

penelitian ini adalah untuk virus host pada manusia

dan burung (avian) untuk kawasan Asia pada tahun

2008-2011 yang diperoleh dari database GenBank.

b. Sekuens yang di analisis adalah sekuens gen protein

Hemaglutinin (HA).

c. Parameter pada persamaan penskoran (yaitu

parameter penalty gap open dan penalty gap

ekstension) diambil dari nilai-nilai yang ada pada

tools EMBOSS.

KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

DNA (Deoxyribonucleic Acid) dan Sekuens

Urutan Basa nitrogen menentukan informasi genetik

yang ada didalamnya.

Sekuens DNA adalah sebuah seri huruf yang

mewakili struktur primer dari molekul DNA, dengan

huruf A,C, G dan T, (Isaev, 2004).

Secara umum sekuens DNA dideskripsikan sebagai

berikut:

Contoh: misalkan X ={GAAAAGTCGTA}, m = 11

DNA

Gula

Gugus fosfat

Basa nitrogen

Pensejajaran Sekuens Global

Yaitu mensejajarkan sekuens dalam keseluruan

panjang.

Misalkan diketahui dua sekuens DNA adalah X dan

Y, dengan panjang masing-masing adalah m dan n.

X = {GATTCAGTTA} dan Y = {GGATCGA}

m = 10, n= 7

maka sebuah kemungkinan pensejajaran dari X dan

Y adalah *

(Escareno, 2009)

( , )G A A T T A G T T A

A X YG G A T C G A

mutasi

delesi

insersi

Matriks Penskoran dan Persamaan Penskoran

Matriks penskoran dalam bioinformatika disebut juga

sebagai matriks substitusi. Matriks penskoran untuk

sekuens DNA relatif sederhana (Xiong,2006).

contoh

Nilai pada matriks penskoran tersebut selanjutnya

digunakan sebagai parameter kecocokan (match) dan

ketidakcocokan (mismatch) dalam persamaan

penskoran.

&

Persamaan penskoran untuk pensejajaran global

dengan n posisi gap *

1. Algoritma Pensejajaran Sederhana

2. Algoritma Ekstension

3. Pohon GSA

(Graphical Simple Alignment Tree )

Pensejajaran Sekuens dengan Metode

Diagram Pohon

Algoritma Pensejajaran Sederhana

Diperoleh :

Pensejajaran Terbaik (R)

Common substring terpanjang (C)

Elemen-elemen dari R adalah Ci dan Uj

Ci = common substring terpanjang di R

Uj = substring-substring yang dispasi oleh Ci

tahapan

Algoritma Ekstension

Jika common substring baru ada, maka dari algoritma

ini diperoleh data common substring terpanjang(Ci) dan

Uj yang baru.

tahapan

Pohon GSA

(Graphical Simple Alignment Tree )

Algoritma

Pensejajaran

Sederhana

Algoritma

ekstension

1. C dan U

2. U

Simpan U

Simpan C dan

U ke pohon

pada level

berikutnya

Ambil Uj

U1j

Lanjutan

Tahap-tahap diatas berulang sampai semua U

dalam level terakhir subpensejajaran tidak bisa

diuraikan lagi oleh algoritma pensejajaran sederhana

dan algoritma extension.

Dari tahap ini diperoleh sebuah pohon GSA untuk

string X dan Y yang terdiri atas sebuah seri

substring.

Identity, similarity dan Homology Sekuens

• Homologi sekuens adalah inferensi atau kesimpulan

tentang hubungan nenek moyang yang diambil dari

perbandingan similarity sekuens ketika dua sekuens

memiliki tingkat similarity cukup tinggi. (Xiong,2006)

• Pada sekuens DNA similarity sekuens dan identity

sekuens adalah sama.

• cara untuk menghitung similarity atau identity sekuens,

(Xiong,2006):

dan2

100s

a b

LS

L L

2100i

a b

LI

L L

Keterangan:

S = persentase similarity sekuens

I = persentase identitas sekuens

Ls = jumlah residu-residu yang disejajarkan dengan

karakteristik yang mirip (similar)

La dan Lb =panjang total setiap sekuens pada

pensejajaran (sekuens a dan sekuens b)

Li = jumlah residu-residu identik yang disejajarkan

Penelitian-penelitian yang Relevan

Guang Wu Chen telah melakukan pensejajaran

global dengan menggunakan tools Emboss yang

menerapkan algoritma Nedleman-Wunsch untuk

menentukan similaritas sekuens pada level

nukleotida. Pada pensejajaran sekuens gen HA

dan NA memperlihatkan sekali perbedaan sekuens

antar strain (Chen, 2006).

Tim Fitch dalam (Ina dan Takashi, 1994) telah

membuktikan adanya mutasi yang cepat pada virus

flu burung. Mutasi ini terlihat secara khusus pada

dua protein yang bernama Hemaglutinin (HA) dan

neuraminidase (NA).

BAB 3

METODA PENELITIAN

3.1 Tahap-Tahap Penelitian

Tahap pertama: mengkaji metode diagram pohon

untuk pensejajaran global sekuens biologi.

Tahap kedua: mengkaji bagian-bagian yang ada

dalam metode diagram pohon

Tahap ketiga: analisis hasil pensejajaran

sepasang sekuens DNA virus dengan

menggunakan tools EMBOSS.

Tahap keempat:implementasi dengan matlab

Tahap kelima: analisis dan validasi hasil

3.2 Diagram Penelitian

BAB 4

HASIL DAN PEMBAHASAN

Teknik Pengambilan Data sekuens Dari Genbank

Alamat: (www.ncbi.nih.nlm.gov)

Virus yang diambil didasarkan pada keterangan yang

dientrikan pada database sekuens, yaitu type, host,

country/region, subtype, collection date.

Untuk host pada manusia (human) diambil 2 sekuens

dengan kode akses CY088769 dan HQ200596

Untuk host pada burung (avian) diambil 4 sekuens

dengan kode akses CY091956, HM172081,

AB569353 , AB629698.

Analisis Pensejajaran Sekuens DNA

dengan Metode Diagram Pohon pada sekuens Random

Contoh, pensejajaran pada sekuens Random

X = CGGATCAAGGGGGT

Y = CGGAGCGTAGGGGGT

Panjang X = 14bp

Panjang Y = 15bp

Maka pensejajaran global dengan metode diagram

pohon yang dimaksud adalah:

Analisis pensejajaran Sekuens DNA virus H5N1

dengan diagram pohon

Dari 6 data yang diambil,maka

menghasilkan 15 pasangan

sekuens yang dapat

disejajarkan.

Berikut adalah contoh hasil

pensejajaran dari pasangan

sekuens CY088769 dan

CY091956.

Hasil selengkapnya dibuat tabel

sebagai berikut:

Lanjutan…

Berdasarkan tabel hasil pensejajaran tersebut

kemudian ditentukan tingkat mutasi antar sekuens baik

dalam host yang sama dan dalam host berbeda.

Tingkat

mutasi

1. Dalam host Manusia-manusia 7%

2. Dalam host burung-burung 7.3%

3. Dalam host Manusia-burung 7.8%

Validasi Hasil Pensejajaran DNA virus H5N1 dengan

metode diagram pohon menggunakan tools EMBOSS

EMBOSS adalah sebuah tools pensejajaran yang

mengaplikasikan algoritma Nedleeman-Wunsch

untuk pensejaran global.

Dalam penelitian ini tools ini digunakan sebagai alat

validasi, untuk mengetahui bagaimana hasil

pensejajaran yang dihasilkan oleh masing-masing

metode (similaritas, gap).

Dari 15 pasangan sekuens yang disejajarkan, hasil

validasi menunjukkan untuk informasi tentang

similaritas, gap dan panjang pensejajaran

memperoleh hasil yang sama.(tabel validasi)

Hasil ini menggunakan parameter dan

e=0.5

5, 4, 10o

a. Metode diagram pohon dapat diterapkan untuk pensejajaran global

sekuens DNA. Metode diagram pohon ini menerapkan konsep struktur

data pada pohon general dengan jenis kunjungannya adalah post-order

traversal. Metode ini menunjukkan hasil yang sama dengan hasil tools

Emboss untuk 15 pasangan sekuens DNA H5N1 pada host manusia

dan burung. Dengan parameter-parameter kecocokan (match),

ketidakcocokan (mismatch), penalty gap open dan gap ekstension

masing-masing adalah dan e = 0.5.

b. Hasil pensejajaran sekuens pada virus H5N1 dengan metode diagram

pohon ini menunjukkan bahwa terjadi mutasi DNA baik dalam virus

H5N1 yang berasal dari host yang sama (manusia-manusia atau

burung-burung). Tingkat mutasi rata-rata untuk host pada manusia

adalah 7% dan tingkat mutasi virus pada host burung-burung adalah

7.3%. Sedangkan untuk virus host pada manusia dan burung (dalam

hostb berbeda) dengan tingkat mutasinya adalah 7.8%. dari hasil hasil

ini menunjukkan bahwa tingkat mutasi antara host manusia dan burung

adalah yang paling tinggi.

Kesimpulan

5, 4, 10o

Lanjutan…

c. Tingkat kemiripan (similaritas) antara sekuens DNA virus H5N1, baik

pada host manusia maupun burung menunjukkan bahwa tingkat

kemiripan pada host burung-burung adalah yang tertinggi yaitu 91.3%.

Kemudian tingkat kemiripan antara virus pada host manusia-burung

juga mencapai 90.1% dan tingkat kemiripan virus pada host manusia-

manusia mencapai 89.2%.

Saran

Untuk pengembangan penelitian selanjutnya,

komparasi sekuens dengan metode diagram pohon ini

dapat dilakukan untuk menganalisis jenis virus ataupun

arganisme lain dengan panjang sekuens yang lebih

bervariasi.

Daftar PustakaChen GW, SH. Cheng, CK. Mok, YL. Lo, YN. Kung, JH. Huang, YH.Shih, JY. Wang, Chiayn

Chiang, CJ. Chen, SR. Shih. (2006), “Genomic Signature of Human versus influenza A

viruses”, Emerging Infectious Diseases.www.cdc.gov/eid. Vol.12, No. 9, September 2006.

Escarino, Claudia-Rangel. (2009), A two-base encoded DNA sekuens alignment problem in

computational biology. Math-In-Industry Project, National Institute Of Genomic Medicine,

Mexico.

I.Eidhammer. (2004), Protein Bioinformatics: an algorithmic to sequences and structure

analysis, John Wiley & Sons, Ltd ISBN: 0-470-84839-1.

Isaev, Alexander. (2004), Introduction to Mathematical Methods in Bioinformatics, Springer-

Verlag Berlin Heidelberg, Germany.

Qi, Z.H., Qi, X.Q. (2009), “New method for alignment 2 DNA sequences by tree data

structure“. Journal of Theoretical Biology 263, 227-236.

Shaffer, A. Clifford. (2011), A Practical Introduction to Data Structures and Algorithm Analysis

Edition 3.2 (C++ Version), Department of Computer Science Virginia Tech Blacksburg, VA

24061.

Xiong, Jin. (2006), Essential Bioinformatics, CAMBRIDGE University Press, United States Of

America.