Laporan Takson Acara 2
Click here to load reader
description
Transcript of Laporan Takson Acara 2
IDENTIFIKASI BAKTERI SECARA MOLEKULER
Abstraksi
Praktikum Taksonomi Mikrobia ldquoIdentifikasi Bakteri secara Molekulerrdquo dilaksanakan pada hari Kamis tanggal 20 November 2014 dan hari Selasa tanggal 25 November 2014 di Laboratorium Mikrobiologi Dasar Jurusan Mikrobiologi Fakultas Pertanian Universitas Gadjah Mada Yogyakarta Alat dan bahan yang digunakan adalah laptop data sekuens 16s DNA beberapa isolat bakteri DNA baser program BLAST online program Bioedit program dan MEGA5 program Filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai dendogram atau diagram bercabang Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Untuk bakteri dan fungi prosedur identifikasi berbasis molekuler yaitu ekstraksi DNA amplifikasi DNA sekuensing dan analisis hasil sekuen serta pembuatan pohon filogenetik Program bioinformatika yang digunakan untuk identifikasi secara molekuler adalah bioEdit Molecular Evolutionary Genetics Analysis versi 5 (MEGA5) dan analisis mengggunakan BLAST yang akan menghasilkan output berupa sekuen-sekuen yang mempunyai kemiripan dengan sekuen mikroba sampel
I PENDAHULUAN
A Latar Belakang
Saat ini telah menjadi jelas bahwa beberapa makromolekul sel dapat menjadi
acuan hubungan kekerabatan organisme tersebut dengan organisme lain Dari
penelusuran urutan monomer pada molekul informasi tertentu didapatkan bahwa
perbedaan jarak kekerabatan antara 2 organisme dapat diukur dengan melihat perbedaan
nukleotida atau urutan asam amino pada makromolekul yang homogen Hal ini dapat
dilakukan karena jumlah perbedaan sekuen pada sebuah molekul adalah proporsional
terhadap jumlah perubahan mutasi pada pengkodean DNA dua organisme tersebut
Banyak molekul yang telah diusulkan untuk dijadikan acuan dan ribosomal RNA
adalah pilihan yang sesuai Ribosomal RNA merupakan molekul yang sempurna karena
fungsinya yang konstan pada tiap organisme tersebar secara universal dan urutan
sekuennya terkonservasi dengan baik diantara anggota filogenetik yang luas Ribosom
sendiri merupakan komponen sel yang utama dengan jumlah sekitar 20000 ribosom per
sel Ribosom tersebut mengandung kira-kira 10 dari seluruh total protein dan sekitar
80 dari keseluruhan massa sel Sel bakteri mempunyai ribosom 70S yang terdiri dari
unit ribosomal kecil 30S mengandung 21 protein dan satu molekul 16S RNA yang
panjangnya 1541 basa Serta unit ribosomal besar 50S yang mengandung 36 protein satu
molekul 23S rRNA yang panjangnya 2904 basa dan satu molekul 5S rRNA yang
panjangnya 120 basa (Lewin 1994)
Sekuen ribosom yang digunakan sebagai acuan adalah 16S rRNA karena
panjangnya yang paling sesuai tidak terlalu pendek seperti pada 5S dan bila
dibandingkan dengan 23S 16S tidak terlalu panjang serta lebih mudah untuk ditangani
Sekuen gen 16S rRNA dari mikroorganisme yang baru ditemukan kemudian dapat
dibandingkan dengan pustaka sekuen 16S rRNA dari mikroorganisme lain melalui
program pelacakan datase Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)
B Tujuan
1 Mengetahui fungsi identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program
bioinformatika
2 Mengetahui fungsi identifikasi bakteri secara molekuler berdasarkan sekuen dan
dendogram
II TINJAUAN PUSTAKA
Keanekaragaman genetika dapat terjadi karena adanya perubahan nukleotida
penyusun DNA Perubahan ini mungkin dapat memperngaruhi fenotipe suatu organisme
yang dapat dipantau dengan mata telanjang atau mempengaruhi reaksi individu terhadap
lingkungan tertentu Secara umum keanekaragaman genetik dari suatu populasi dapat
terjadi karena adanya mutasi rekombinasi atau migrasi gen dari satu tempat ke tempat
lain Beberapa teknik analisis keanekaragaman genetik seperti RAPD RFLP dan DGGE
membutuhkan amplifikasi daerah genom tertentu dari suatu organisme Amplifikasi ini
membutuhkan primer spesifik (sekuen oligonukelotida khusus) untuk daerah tersebut
Primer biasanya terdiri dari 10-20 nukleotida dan dirancang berdasarkan daerah
konservatif dalam genom tersebut Makin panjang primer makin harus spesifik daerah
yang diamplifikasi Jika suatu kelompok organisme memang berkerabat dekat maka
primer dapat digunakan untuk mengamplifikasi daerah tertentu yang sama dalam genom
kelompok tersebut Analisis sekuen merupakan suatu teknik yang dianggap paling baik
untuk melihat keanekaragaman hayati suatu kelompok organisme Teknik ini berkembang
setelah orang menciptakan mesin DNA sequencer Pada prinsipnya polimorfisme dilihat
dari urutan atau sekuen DNA dari fragmen tertentu dari suatu genom organisme Untuk
melihat keanekaragaman jenis dapat dilakukan melalui analisis sekuen gen 16S-rRNA
bagi organisme prokaryota atau 18S-rRNA bagi organisme eukaryota Perbandingan
sekuen rRNA merupakan alat yang baik untuk mendeduksi hubungan filogeni dan evolusi
di antara organisme bacteria archaebacteria dan eukaryot (Weisburg et al 1991)
Identifikasi molekuler ini dilakukan dalam beberapa tahapan sebagai berikut
yaitu isolasi DNA genom bakteri elektroforesis DNA Polymerase Chain Reaction
(PCR) dan sekuensing DNA Sekuens-sekuens nukelotida yang diperoleh telah tersedia
di database GenBank Upload dilakukan dengan mengakses melalui situs web GenBank
dan selanjutnya disubmit via bankit Metode skrining molekuler dilakukan dengan teknik
Polymerase Chain Reaction (PCR) menggunakan primer degenerate DegFor dan
DegRev (Malik 2010)
Pendekatan analisis pada tingkat molekuler (genomik) dapat diaplikasikan pada
spesies yang belum dapat dikulturkan di laboratorium Berbagai metode dapat dilakukan
untuk menganalisis DNA diantaranya AFLP ARDRA PFGE dan lain-lain Namun dari
berbagai metode yang digunakan rRNA paling banyak digunakan sebagai marka
molekuler Pada prokariot terdapat tiga macam ribosomal RNA (rRNA) yaitu 5S rRNA
16S rRNA dan 23S rRNA Molekul 5S rRNA tersusun dari 120 basa Urutan basa
molekul tersebut sangat pendek sehingga molekul 5S rRNA tidak ideal dari segi analisis
statistika Molekul 23S rRNA tersusun dari 2900 basa Molekul ini menyulitkan analisis
karena memiliki struktur sekunder dan tersier yang cukup panjang Prosedur yang telah
baku yang sudah digunakan untuk menentukan hubungan filogenetik dan mendefinisikan
spesies adalah melalui amplifikasi gen 16S rRNA (Jusuf 2001) Gen 16S rRNA
merupakan komponen penting dalam sel dan sangat menguntungkan di dalam analisis
filogenetik karena terdiri atas daerah yang konservatif yang mutasinya terbatas (Madigan
et al 1997)
Analisis filogenetik suatu spesies dapat dilakukan pada karakter morfologi dan
gengen yang berada di dalam dan di luar tubuh dengan sekuen DNA mitokondria
Penggunaan sekuen DNA mitokondria memperjelas hubungan spesies secara evolusi yang
kabur akibat variasi morfologi Sekuen DNA mitokondria memperlihatkan variasi DNA
suatu populasi perubahan breeding suatu individu dan isolasi terhadap populasi tersebut
Pohon filogenetik diproses menggunakan software MEGA 51 Untuk Lokus Control
Region digunakan model Hasegawa KishinoYano (HKY) dan model Generalized Time-
Reversible (GTR) untuk Lokus 16S Analisa dan penyusunan pohon filogenetik dilakukan
dengan metode Maximum Likelihood (Twindiko dkk 2013)
III METODOLOGIA Alat dan Bahan
1 PClaptop dengan koneksi Internet
2 Data Sekuens 16s DNA dari beberapa isolat bakteri
3 DNA baser Program
4 BLAST online program
5 BioEdit program
6 Mega5 atau Mega6 program
B Langkah Kerja
1 Install seluruh software yang dibutuhkan (pada alat dan bahan)
2 Buka Software DNA Baser gt Klik pada Single File Assembly gt Input file yang
akan kita gunakan (bagian forward lalu klik add dan tambahkan bagian reverse) gt
Klik Start Sequence Assembly
3 Hapus Untrusted base gt Klik Edit gt Select from cursor to left atau right (untuk menghapus ke kiri atau kanan) gt klik edit gt Delete Base gt Lakukan pada masing2 ujung kanan-kiri forward
4 Klik View Config gt Save as gt Save (Fasta file)
5 Buka web Blast (blastncbinlmnihgov) gt Klik ldquonucleotide blastrdquo
6 Input file Fasta dari tahap sebelumnya gt Klik BLAST
7 Pilih 5 isolat untuk membandingkan dengan isolat sampel yang kita masukan gt
Klik kode Accession pada bakteri yang dipilih untuk memperoleh sekuens gt
FASTA gt Copy sekuens ke dalam notepad gt Lakukan pada semua bakteri yang
akan dibandingkan gt Save Notepad
8 Buka Software BioEdit gt Klik File gt input file notepad yang dibuat dari langkah sebelumnya gt Block semua titlenama bakteri gt Accessory Application gt ClustalW Multiple Alignment gt Run ClustalW gt Klik File gt Graphic View
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
unit ribosomal kecil 30S mengandung 21 protein dan satu molekul 16S RNA yang
panjangnya 1541 basa Serta unit ribosomal besar 50S yang mengandung 36 protein satu
molekul 23S rRNA yang panjangnya 2904 basa dan satu molekul 5S rRNA yang
panjangnya 120 basa (Lewin 1994)
Sekuen ribosom yang digunakan sebagai acuan adalah 16S rRNA karena
panjangnya yang paling sesuai tidak terlalu pendek seperti pada 5S dan bila
dibandingkan dengan 23S 16S tidak terlalu panjang serta lebih mudah untuk ditangani
Sekuen gen 16S rRNA dari mikroorganisme yang baru ditemukan kemudian dapat
dibandingkan dengan pustaka sekuen 16S rRNA dari mikroorganisme lain melalui
program pelacakan datase Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)
B Tujuan
1 Mengetahui fungsi identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program
bioinformatika
2 Mengetahui fungsi identifikasi bakteri secara molekuler berdasarkan sekuen dan
dendogram
II TINJAUAN PUSTAKA
Keanekaragaman genetika dapat terjadi karena adanya perubahan nukleotida
penyusun DNA Perubahan ini mungkin dapat memperngaruhi fenotipe suatu organisme
yang dapat dipantau dengan mata telanjang atau mempengaruhi reaksi individu terhadap
lingkungan tertentu Secara umum keanekaragaman genetik dari suatu populasi dapat
terjadi karena adanya mutasi rekombinasi atau migrasi gen dari satu tempat ke tempat
lain Beberapa teknik analisis keanekaragaman genetik seperti RAPD RFLP dan DGGE
membutuhkan amplifikasi daerah genom tertentu dari suatu organisme Amplifikasi ini
membutuhkan primer spesifik (sekuen oligonukelotida khusus) untuk daerah tersebut
Primer biasanya terdiri dari 10-20 nukleotida dan dirancang berdasarkan daerah
konservatif dalam genom tersebut Makin panjang primer makin harus spesifik daerah
yang diamplifikasi Jika suatu kelompok organisme memang berkerabat dekat maka
primer dapat digunakan untuk mengamplifikasi daerah tertentu yang sama dalam genom
kelompok tersebut Analisis sekuen merupakan suatu teknik yang dianggap paling baik
untuk melihat keanekaragaman hayati suatu kelompok organisme Teknik ini berkembang
setelah orang menciptakan mesin DNA sequencer Pada prinsipnya polimorfisme dilihat
dari urutan atau sekuen DNA dari fragmen tertentu dari suatu genom organisme Untuk
melihat keanekaragaman jenis dapat dilakukan melalui analisis sekuen gen 16S-rRNA
bagi organisme prokaryota atau 18S-rRNA bagi organisme eukaryota Perbandingan
sekuen rRNA merupakan alat yang baik untuk mendeduksi hubungan filogeni dan evolusi
di antara organisme bacteria archaebacteria dan eukaryot (Weisburg et al 1991)
Identifikasi molekuler ini dilakukan dalam beberapa tahapan sebagai berikut
yaitu isolasi DNA genom bakteri elektroforesis DNA Polymerase Chain Reaction
(PCR) dan sekuensing DNA Sekuens-sekuens nukelotida yang diperoleh telah tersedia
di database GenBank Upload dilakukan dengan mengakses melalui situs web GenBank
dan selanjutnya disubmit via bankit Metode skrining molekuler dilakukan dengan teknik
Polymerase Chain Reaction (PCR) menggunakan primer degenerate DegFor dan
DegRev (Malik 2010)
Pendekatan analisis pada tingkat molekuler (genomik) dapat diaplikasikan pada
spesies yang belum dapat dikulturkan di laboratorium Berbagai metode dapat dilakukan
untuk menganalisis DNA diantaranya AFLP ARDRA PFGE dan lain-lain Namun dari
berbagai metode yang digunakan rRNA paling banyak digunakan sebagai marka
molekuler Pada prokariot terdapat tiga macam ribosomal RNA (rRNA) yaitu 5S rRNA
16S rRNA dan 23S rRNA Molekul 5S rRNA tersusun dari 120 basa Urutan basa
molekul tersebut sangat pendek sehingga molekul 5S rRNA tidak ideal dari segi analisis
statistika Molekul 23S rRNA tersusun dari 2900 basa Molekul ini menyulitkan analisis
karena memiliki struktur sekunder dan tersier yang cukup panjang Prosedur yang telah
baku yang sudah digunakan untuk menentukan hubungan filogenetik dan mendefinisikan
spesies adalah melalui amplifikasi gen 16S rRNA (Jusuf 2001) Gen 16S rRNA
merupakan komponen penting dalam sel dan sangat menguntungkan di dalam analisis
filogenetik karena terdiri atas daerah yang konservatif yang mutasinya terbatas (Madigan
et al 1997)
Analisis filogenetik suatu spesies dapat dilakukan pada karakter morfologi dan
gengen yang berada di dalam dan di luar tubuh dengan sekuen DNA mitokondria
Penggunaan sekuen DNA mitokondria memperjelas hubungan spesies secara evolusi yang
kabur akibat variasi morfologi Sekuen DNA mitokondria memperlihatkan variasi DNA
suatu populasi perubahan breeding suatu individu dan isolasi terhadap populasi tersebut
Pohon filogenetik diproses menggunakan software MEGA 51 Untuk Lokus Control
Region digunakan model Hasegawa KishinoYano (HKY) dan model Generalized Time-
Reversible (GTR) untuk Lokus 16S Analisa dan penyusunan pohon filogenetik dilakukan
dengan metode Maximum Likelihood (Twindiko dkk 2013)
III METODOLOGIA Alat dan Bahan
1 PClaptop dengan koneksi Internet
2 Data Sekuens 16s DNA dari beberapa isolat bakteri
3 DNA baser Program
4 BLAST online program
5 BioEdit program
6 Mega5 atau Mega6 program
B Langkah Kerja
1 Install seluruh software yang dibutuhkan (pada alat dan bahan)
2 Buka Software DNA Baser gt Klik pada Single File Assembly gt Input file yang
akan kita gunakan (bagian forward lalu klik add dan tambahkan bagian reverse) gt
Klik Start Sequence Assembly
3 Hapus Untrusted base gt Klik Edit gt Select from cursor to left atau right (untuk menghapus ke kiri atau kanan) gt klik edit gt Delete Base gt Lakukan pada masing2 ujung kanan-kiri forward
4 Klik View Config gt Save as gt Save (Fasta file)
5 Buka web Blast (blastncbinlmnihgov) gt Klik ldquonucleotide blastrdquo
6 Input file Fasta dari tahap sebelumnya gt Klik BLAST
7 Pilih 5 isolat untuk membandingkan dengan isolat sampel yang kita masukan gt
Klik kode Accession pada bakteri yang dipilih untuk memperoleh sekuens gt
FASTA gt Copy sekuens ke dalam notepad gt Lakukan pada semua bakteri yang
akan dibandingkan gt Save Notepad
8 Buka Software BioEdit gt Klik File gt input file notepad yang dibuat dari langkah sebelumnya gt Block semua titlenama bakteri gt Accessory Application gt ClustalW Multiple Alignment gt Run ClustalW gt Klik File gt Graphic View
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
II TINJAUAN PUSTAKA
Keanekaragaman genetika dapat terjadi karena adanya perubahan nukleotida
penyusun DNA Perubahan ini mungkin dapat memperngaruhi fenotipe suatu organisme
yang dapat dipantau dengan mata telanjang atau mempengaruhi reaksi individu terhadap
lingkungan tertentu Secara umum keanekaragaman genetik dari suatu populasi dapat
terjadi karena adanya mutasi rekombinasi atau migrasi gen dari satu tempat ke tempat
lain Beberapa teknik analisis keanekaragaman genetik seperti RAPD RFLP dan DGGE
membutuhkan amplifikasi daerah genom tertentu dari suatu organisme Amplifikasi ini
membutuhkan primer spesifik (sekuen oligonukelotida khusus) untuk daerah tersebut
Primer biasanya terdiri dari 10-20 nukleotida dan dirancang berdasarkan daerah
konservatif dalam genom tersebut Makin panjang primer makin harus spesifik daerah
yang diamplifikasi Jika suatu kelompok organisme memang berkerabat dekat maka
primer dapat digunakan untuk mengamplifikasi daerah tertentu yang sama dalam genom
kelompok tersebut Analisis sekuen merupakan suatu teknik yang dianggap paling baik
untuk melihat keanekaragaman hayati suatu kelompok organisme Teknik ini berkembang
setelah orang menciptakan mesin DNA sequencer Pada prinsipnya polimorfisme dilihat
dari urutan atau sekuen DNA dari fragmen tertentu dari suatu genom organisme Untuk
melihat keanekaragaman jenis dapat dilakukan melalui analisis sekuen gen 16S-rRNA
bagi organisme prokaryota atau 18S-rRNA bagi organisme eukaryota Perbandingan
sekuen rRNA merupakan alat yang baik untuk mendeduksi hubungan filogeni dan evolusi
di antara organisme bacteria archaebacteria dan eukaryot (Weisburg et al 1991)
Identifikasi molekuler ini dilakukan dalam beberapa tahapan sebagai berikut
yaitu isolasi DNA genom bakteri elektroforesis DNA Polymerase Chain Reaction
(PCR) dan sekuensing DNA Sekuens-sekuens nukelotida yang diperoleh telah tersedia
di database GenBank Upload dilakukan dengan mengakses melalui situs web GenBank
dan selanjutnya disubmit via bankit Metode skrining molekuler dilakukan dengan teknik
Polymerase Chain Reaction (PCR) menggunakan primer degenerate DegFor dan
DegRev (Malik 2010)
Pendekatan analisis pada tingkat molekuler (genomik) dapat diaplikasikan pada
spesies yang belum dapat dikulturkan di laboratorium Berbagai metode dapat dilakukan
untuk menganalisis DNA diantaranya AFLP ARDRA PFGE dan lain-lain Namun dari
berbagai metode yang digunakan rRNA paling banyak digunakan sebagai marka
molekuler Pada prokariot terdapat tiga macam ribosomal RNA (rRNA) yaitu 5S rRNA
16S rRNA dan 23S rRNA Molekul 5S rRNA tersusun dari 120 basa Urutan basa
molekul tersebut sangat pendek sehingga molekul 5S rRNA tidak ideal dari segi analisis
statistika Molekul 23S rRNA tersusun dari 2900 basa Molekul ini menyulitkan analisis
karena memiliki struktur sekunder dan tersier yang cukup panjang Prosedur yang telah
baku yang sudah digunakan untuk menentukan hubungan filogenetik dan mendefinisikan
spesies adalah melalui amplifikasi gen 16S rRNA (Jusuf 2001) Gen 16S rRNA
merupakan komponen penting dalam sel dan sangat menguntungkan di dalam analisis
filogenetik karena terdiri atas daerah yang konservatif yang mutasinya terbatas (Madigan
et al 1997)
Analisis filogenetik suatu spesies dapat dilakukan pada karakter morfologi dan
gengen yang berada di dalam dan di luar tubuh dengan sekuen DNA mitokondria
Penggunaan sekuen DNA mitokondria memperjelas hubungan spesies secara evolusi yang
kabur akibat variasi morfologi Sekuen DNA mitokondria memperlihatkan variasi DNA
suatu populasi perubahan breeding suatu individu dan isolasi terhadap populasi tersebut
Pohon filogenetik diproses menggunakan software MEGA 51 Untuk Lokus Control
Region digunakan model Hasegawa KishinoYano (HKY) dan model Generalized Time-
Reversible (GTR) untuk Lokus 16S Analisa dan penyusunan pohon filogenetik dilakukan
dengan metode Maximum Likelihood (Twindiko dkk 2013)
III METODOLOGIA Alat dan Bahan
1 PClaptop dengan koneksi Internet
2 Data Sekuens 16s DNA dari beberapa isolat bakteri
3 DNA baser Program
4 BLAST online program
5 BioEdit program
6 Mega5 atau Mega6 program
B Langkah Kerja
1 Install seluruh software yang dibutuhkan (pada alat dan bahan)
2 Buka Software DNA Baser gt Klik pada Single File Assembly gt Input file yang
akan kita gunakan (bagian forward lalu klik add dan tambahkan bagian reverse) gt
Klik Start Sequence Assembly
3 Hapus Untrusted base gt Klik Edit gt Select from cursor to left atau right (untuk menghapus ke kiri atau kanan) gt klik edit gt Delete Base gt Lakukan pada masing2 ujung kanan-kiri forward
4 Klik View Config gt Save as gt Save (Fasta file)
5 Buka web Blast (blastncbinlmnihgov) gt Klik ldquonucleotide blastrdquo
6 Input file Fasta dari tahap sebelumnya gt Klik BLAST
7 Pilih 5 isolat untuk membandingkan dengan isolat sampel yang kita masukan gt
Klik kode Accession pada bakteri yang dipilih untuk memperoleh sekuens gt
FASTA gt Copy sekuens ke dalam notepad gt Lakukan pada semua bakteri yang
akan dibandingkan gt Save Notepad
8 Buka Software BioEdit gt Klik File gt input file notepad yang dibuat dari langkah sebelumnya gt Block semua titlenama bakteri gt Accessory Application gt ClustalW Multiple Alignment gt Run ClustalW gt Klik File gt Graphic View
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
berbagai metode yang digunakan rRNA paling banyak digunakan sebagai marka
molekuler Pada prokariot terdapat tiga macam ribosomal RNA (rRNA) yaitu 5S rRNA
16S rRNA dan 23S rRNA Molekul 5S rRNA tersusun dari 120 basa Urutan basa
molekul tersebut sangat pendek sehingga molekul 5S rRNA tidak ideal dari segi analisis
statistika Molekul 23S rRNA tersusun dari 2900 basa Molekul ini menyulitkan analisis
karena memiliki struktur sekunder dan tersier yang cukup panjang Prosedur yang telah
baku yang sudah digunakan untuk menentukan hubungan filogenetik dan mendefinisikan
spesies adalah melalui amplifikasi gen 16S rRNA (Jusuf 2001) Gen 16S rRNA
merupakan komponen penting dalam sel dan sangat menguntungkan di dalam analisis
filogenetik karena terdiri atas daerah yang konservatif yang mutasinya terbatas (Madigan
et al 1997)
Analisis filogenetik suatu spesies dapat dilakukan pada karakter morfologi dan
gengen yang berada di dalam dan di luar tubuh dengan sekuen DNA mitokondria
Penggunaan sekuen DNA mitokondria memperjelas hubungan spesies secara evolusi yang
kabur akibat variasi morfologi Sekuen DNA mitokondria memperlihatkan variasi DNA
suatu populasi perubahan breeding suatu individu dan isolasi terhadap populasi tersebut
Pohon filogenetik diproses menggunakan software MEGA 51 Untuk Lokus Control
Region digunakan model Hasegawa KishinoYano (HKY) dan model Generalized Time-
Reversible (GTR) untuk Lokus 16S Analisa dan penyusunan pohon filogenetik dilakukan
dengan metode Maximum Likelihood (Twindiko dkk 2013)
III METODOLOGIA Alat dan Bahan
1 PClaptop dengan koneksi Internet
2 Data Sekuens 16s DNA dari beberapa isolat bakteri
3 DNA baser Program
4 BLAST online program
5 BioEdit program
6 Mega5 atau Mega6 program
B Langkah Kerja
1 Install seluruh software yang dibutuhkan (pada alat dan bahan)
2 Buka Software DNA Baser gt Klik pada Single File Assembly gt Input file yang
akan kita gunakan (bagian forward lalu klik add dan tambahkan bagian reverse) gt
Klik Start Sequence Assembly
3 Hapus Untrusted base gt Klik Edit gt Select from cursor to left atau right (untuk menghapus ke kiri atau kanan) gt klik edit gt Delete Base gt Lakukan pada masing2 ujung kanan-kiri forward
4 Klik View Config gt Save as gt Save (Fasta file)
5 Buka web Blast (blastncbinlmnihgov) gt Klik ldquonucleotide blastrdquo
6 Input file Fasta dari tahap sebelumnya gt Klik BLAST
7 Pilih 5 isolat untuk membandingkan dengan isolat sampel yang kita masukan gt
Klik kode Accession pada bakteri yang dipilih untuk memperoleh sekuens gt
FASTA gt Copy sekuens ke dalam notepad gt Lakukan pada semua bakteri yang
akan dibandingkan gt Save Notepad
8 Buka Software BioEdit gt Klik File gt input file notepad yang dibuat dari langkah sebelumnya gt Block semua titlenama bakteri gt Accessory Application gt ClustalW Multiple Alignment gt Run ClustalW gt Klik File gt Graphic View
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
III METODOLOGIA Alat dan Bahan
1 PClaptop dengan koneksi Internet
2 Data Sekuens 16s DNA dari beberapa isolat bakteri
3 DNA baser Program
4 BLAST online program
5 BioEdit program
6 Mega5 atau Mega6 program
B Langkah Kerja
1 Install seluruh software yang dibutuhkan (pada alat dan bahan)
2 Buka Software DNA Baser gt Klik pada Single File Assembly gt Input file yang
akan kita gunakan (bagian forward lalu klik add dan tambahkan bagian reverse) gt
Klik Start Sequence Assembly
3 Hapus Untrusted base gt Klik Edit gt Select from cursor to left atau right (untuk menghapus ke kiri atau kanan) gt klik edit gt Delete Base gt Lakukan pada masing2 ujung kanan-kiri forward
4 Klik View Config gt Save as gt Save (Fasta file)
5 Buka web Blast (blastncbinlmnihgov) gt Klik ldquonucleotide blastrdquo
6 Input file Fasta dari tahap sebelumnya gt Klik BLAST
7 Pilih 5 isolat untuk membandingkan dengan isolat sampel yang kita masukan gt
Klik kode Accession pada bakteri yang dipilih untuk memperoleh sekuens gt
FASTA gt Copy sekuens ke dalam notepad gt Lakukan pada semua bakteri yang
akan dibandingkan gt Save Notepad
8 Buka Software BioEdit gt Klik File gt input file notepad yang dibuat dari langkah sebelumnya gt Block semua titlenama bakteri gt Accessory Application gt ClustalW Multiple Alignment gt Run ClustalW gt Klik File gt Graphic View
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
3 Hapus Untrusted base gt Klik Edit gt Select from cursor to left atau right (untuk menghapus ke kiri atau kanan) gt klik edit gt Delete Base gt Lakukan pada masing2 ujung kanan-kiri forward
4 Klik View Config gt Save as gt Save (Fasta file)
5 Buka web Blast (blastncbinlmnihgov) gt Klik ldquonucleotide blastrdquo
6 Input file Fasta dari tahap sebelumnya gt Klik BLAST
7 Pilih 5 isolat untuk membandingkan dengan isolat sampel yang kita masukan gt
Klik kode Accession pada bakteri yang dipilih untuk memperoleh sekuens gt
FASTA gt Copy sekuens ke dalam notepad gt Lakukan pada semua bakteri yang
akan dibandingkan gt Save Notepad
8 Buka Software BioEdit gt Klik File gt input file notepad yang dibuat dari langkah sebelumnya gt Block semua titlenama bakteri gt Accessory Application gt ClustalW Multiple Alignment gt Run ClustalW gt Klik File gt Graphic View
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
6 Input file Fasta dari tahap sebelumnya gt Klik BLAST
7 Pilih 5 isolat untuk membandingkan dengan isolat sampel yang kita masukan gt
Klik kode Accession pada bakteri yang dipilih untuk memperoleh sekuens gt
FASTA gt Copy sekuens ke dalam notepad gt Lakukan pada semua bakteri yang
akan dibandingkan gt Save Notepad
8 Buka Software BioEdit gt Klik File gt input file notepad yang dibuat dari langkah sebelumnya gt Block semua titlenama bakteri gt Accessory Application gt ClustalW Multiple Alignment gt Run ClustalW gt Klik File gt Graphic View
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
7 Pilih 5 isolat untuk membandingkan dengan isolat sampel yang kita masukan gt
Klik kode Accession pada bakteri yang dipilih untuk memperoleh sekuens gt
FASTA gt Copy sekuens ke dalam notepad gt Lakukan pada semua bakteri yang
akan dibandingkan gt Save Notepad
8 Buka Software BioEdit gt Klik File gt input file notepad yang dibuat dari langkah sebelumnya gt Block semua titlenama bakteri gt Accessory Application gt ClustalW Multiple Alignment gt Run ClustalW gt Klik File gt Graphic View
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
8 Buka Software BioEdit gt Klik File gt input file notepad yang dibuat dari langkah sebelumnya gt Block semua titlenama bakteri gt Accessory Application gt ClustalW Multiple Alignment gt Run ClustalW gt Klik File gt Graphic View
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
9 Klik File gt Export as Rich Text gt Save (RTF file)
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
10 Buka Software Mega5Mega6 gt klik file gt open a filesession gt input file (sekuens yang akan dibandingkan) gt klik Align gt EditBuild Alignment gt OK gt Klik DNA
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
11 Klik Edit gt Insert Sequence from file gt input file notepad yang akan dibandingkan gt ok
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
12 Panjang basa pada sekuens yang ada disamakan panjangnya dengan penghapusan basa gt Save (MAS file) gt Klik phylogeny gt Klik ConstructTest Neighbour-Joining tree gt pilih file yang telah disimpan gt klik bootstap method pada kolom test of phyogeny gt klik p-distance pada kolom ModelMethod gt klik Compute gt Copy to Clipboard gt Copy pada MSword
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
Hasil yang diperoleh
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
Burkholderia sp WN-2 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia sp SD001 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - Kelompok 5
Burkholderia vietnamiensis
Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia bannensis strain E25 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Burkholderia heleia strain NBRC 101817 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas citronellolis strain EPAn8 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Pseudomonas sp a-1-6 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S ribosomal RNA gene partial sequence
Contig - kelompok 1
Paenibacillus favisporus strain GMP01 16S ribosomal RNA gene complete sequence
Contig - Kelompok 4
Contig - Kelompok 3
Contig - kelompok2
02
IV HASIL DAN PEMBAHASANA HASIL
Gambar 1 Pohon phylogenik dari Mega
Gambar 2 Pohon phylogenik dari NTSYS
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
B Pembahasan
Bioinformatika merupakan penerapan teknik komputasional untuk analisis dan
pengelolaan informasi biologis Bidang ini mencakup penerapan 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 bioinformatika meliputi basis data untuk pengelolaan
informasi biologis penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) prediksi struktur untuk
mengetahui bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA analisis filogenetik
dan analisis ekspresi gen
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
Basis data sekuens biologis
Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya basis data sekuens
biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat
maupun protein basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein dan basis
data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika
Serikat) EMBL (Eropa) dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan Jepang) Ketiga
basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan
cakupan masing-masing basis data Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah
submisi langsung dari periset individual proyek sekuensing genom dan pendaftaran
paten Selain berisi sekuens asam nukleat entri dalam basis data sekuens asam nukleat
umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA) nama
organisme sumber asam nukleat tersebut dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens
asam nukleat tersebut
Sementara itu contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens
primer protein adalah PIR (Protein Information Resource Amerika Serikat) Swiss-Prot
(Eropa) dan TrEMBL (Eropa) Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam
UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat) Entri dalam UniProt mengandung
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
informasi tentang sekuens protein nama organisme sumber protein pustaka yang
berkaitan dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein
tersebut
Metode yang penting dalam identifikasi pada bioinformatika adalah sequence
penjajaran Penyejajaran sekuens (sequence penjajaran) adalah proses penyusunan dua
atau lebih sekuens sehingga terlihat persamaan atau perbedaan sekuens pada sampel yang
diuji dengan data pada server Hasil dari proses tersebut disebut sebagai sequence
penjajaran Baris sekuens dalam suatu penjajaran diberi sisipan (umumnya dengan tanda
ndash) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama
di antara sekuens-sekuens tersebut Sequence penjajaran merupakan metode dasar dalam
analisis sekuens Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari
leluhur yang sama (common ancestor) Ketidakcocokan (mismatch) dalam penjajaran
diasosiasikan dengan proses mutasi sedangkan kesenjangan (gap tanda ndash)
diasosiasikan dengan adanya proses insersi atau delesi Sequence penjajaran digunakan
untuk memperoleh hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens
tersebut Dalam kaitannya dengan hal ini penjajaran juga dapat menunjukkan posisi-
posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein
yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut penting bagi struktur atau fungsi protein
tersebut
Beberapa Software atau aplikasi yang sering digunakan pada penerapan data
bioinformatika adalah sebagai berikut
BLAST
BLAST (Basic Local Penjajaran Search Tool) merupakan aplikasi yang digunakan
untuk membandingkan sequense informasi biologis secara primer seperti asam amino
protei atai basa nukleotida pada sequence DNA Aplikasi ini dapat digunakan untuk
menemukan gen yang sejenis pada beberapa organisme serta dapat digunakan untuk
memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil
sekuensing Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens
Terdapat beberapa tipe dari BLAST yang dapat digunakan berdasarkan
penggunaannya Contohnya penemuan gen dari suatu organisme yang baru saja
diketahui peneliti akan menguji keidentikan gen tersebut dengan gen dari organisme lain
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
yang memiliki tingkat keidentikan yang tinggi BLAST diciptakan oleh Stephen Altschul
Warren Gish Webb Miller Eugene Myers and David J Lipman dan dipublikasikan pada
Journal of Molecular Biology pada tahun 1990
Blast menggunakan metode heuristik untuk mencari tingkat keidentikan yang
tinggi Proses ini mencari kata awalan yang sering disebut dengan seeding Setelah itu
dilanjutkan dengan pembuatan local alignment yang mencari similaritas gen sampel
dengan data yang sudah ada Hasil yang diperoleh akan digunakan untuk membentuk
sebuah alignment yang disusun berdasarkan tingkat keidentikan gen dan akan diketahui
tingkat kekerabatan antara gen sampel dengan data pada database
Point utama pada BLAST adalah pemasangan pasangan segmen dengan tingkat
similaritas yang tinggi (high-scoring segment pairs (HSP) yang mengandung alignment
signifikan secara statistik Program ini dapat didownload dan dijalankan menggunakan
ldquoblastallrdquo atau diakses melalui web Server BLAST dikelola oleh NCBI dan dapat
digunakan oleh siapapun BLAST didasarkan pada open-source format yang dapat
digunakan untuk merubah kode pada program sehingga muncul beberapa BLAST ldquospin-
offrdquo
Beberapa percabangan dari progam BLAST yaitu
Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)
Program ini digunakan untuk mencari sequence DNA mencari DNA yang
teridentik
Protein-protein BLAST (blastp)
Program ini digunakan untuk mencari similaritas protein sampel dengan database
Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp)
Program ini digunakan untuk mencari jarak kekerabatan dari proten Pertama
dengan mencari pembentukan protein yang berrelasi Protein tersebut akan
dikombinasikan menjadi general profile sequence yang menggabungkan fitur
yang ada pada sequence Dengna pencarian protein yang berrelasi PSI-BLAST
lebih sensitif dalam pengambilan jarak kekerabatan apabila dibandingkan dengan
protein-protein BLAST
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
Nucleotide 6-frame translation-protein (blastx)
Program ini membandingkan konsepsual translasi frame ke enam yang merupakan
produk dari nucleotide query sequence
Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
Program ini merupakan program yang paling lambat dari seluruh BLAST
Program ini menterjemahkan kumpulan sequece dari enam frame yang dan
dibandingkan dengan six-frame translations dari database sequece nucleotide
Program ini bertujuan untuk mencari jarak kekerabatan yang sangat jauh antara
nucleotide sequences
Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
Program ini membandingkan kumpulan protein dengan seluruh six reading frames
dari database sequece nucleotide
Large numbers of query sequences (megablast)
Saat membandingkan input dalam jumlah yang besar megablast jauh lebih
crpat daripada program BLAST yang lain Program ini mengelola multiple input
untuk membentuk sequence dalam jumlah yang besar sebelum memulai pencarian
pada database BLAST lalu dianalisis ulang untuk mendapatkan hasil berupa
glean individual alignments dan statistical values
BioEdit
BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan penjajaran
yang sederhana BioEdit memiliki empat penjajaran manual (select and slide dynamic
grab and drag gap insert and delete by mouse click dan on-screen typing) yang
fungsinya identik dengan text editor Pada software ini asam nukleat yang berbeda
dipisahkan oleh warna yang berbeda sehingga mempermudah dalam pembacaan
sequencing Informasi yang dinamis berdasarkan penjajaran shading Point-and-click
color table editing
Kelebihan lain dari BioEdit adalah
Pengelompokan sequences menjadi beberapa kelompok atau families
Penguncian penjajaran pada sequence yang telah dikelompokan dan disinkronisasi
dengan pengaturan penjajaran sequence
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
Notasi sequence dengan fitur grafik yang dinamik
Penguncian sequences untuk mencegah terjadinya accidental edits
Beberapa karakter valid digunakan untuk kalkulasi pada sequence asam amino
dan nukloetida
Pengolahan data yang memiliki format Genbank Fasta Phylip 32 Phylip 4 and
NBRFPIR
Analisis perbandingan RNA termasuk kovariasi potential pairings dan analisis
kekerabatan
Pengolahan sequence mencapai 20000 sequences
Pencarian ORF
Dan masih banyak lagi
NTSYSpc (Numerical Taxonomy System)
NTSYSpc merupakan software yang dapat digunakan untuk mencari pola dan
struktur dari data yang multivariate Contohnya adalah pencarian tingkat kekerabatan
sample dengan spesies lain yang disajikan dalam bentuk phylogenetic tree menggunakan
metode neighbor-joining atau UPGMA pada konstruksi dendogram Program ini telah
diciptakan pada tahun 1960 namun saat ini telah didesain ulang untuk penggunaannya
pada PC
Beberapa Fitur dari NTSYSpc adalah sebagai berikut
Similarity and dissimilarity korelasi kekerabatan asosiasi 34 koefisien dan 11
koefisien jarak genetik
Clustering UPGMA dan SAHN methods Neighbor-joining method Several types
of consensus trees
Graph theoretic methods Jarak spanning trees Grafik (unrooted trees) dari metode
neighbor-joining
Ordination principal components amp principal coordinates analysis correspondence
analysis metric amp non-metric multidimensional scaling analysis singular-value
decompositions Variasi analisis Canonical Program untuk analisis multiple faktor
Grafik yang interaktif phenograms pohon phylogenetic 2D scatter plots
perbandingan matriks dissimilarity Procrustes plots and 3-D perspective plots
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
Uji Multivariate test homogenitas matriks kovarian test nomor dimensi analisis
regresi multivariate generalized
MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)
MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik Projek ini dikembangkan oleh Masatoshi Nei
yang berkolaborasi dengan Sudhir Kumar dan Koichiro Tamura MEGA memiliki fitur
dalam pembentukan konstruksi alignment sekuens data handling Genetic code table
section real-time caption expert engine integrated text file editor sequence data viewer
MCL-based estimation of nucleotide substitution pattern substitution pattern
homogeneity test distance estimation methods test selection molecular clock test tree-
making method tree explorer
Hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data golongan dari kelompok
1 menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan Paenibacillus favisporus strain GMP01
16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S Hal tersebut sesuai dengan
pernyataan Velaacutezquez et al (2004) yang menjelaskan bahwa spesies Paenibacillus
favisporus strain GMP01 16S dan Paenibacillus chibensis strain NBRC 15958 16S
memiliki kekerabatan berdasarkan urutan gen 16S rRNA yang termasuk dalam genus
Paenibacillus Sehingga kemungkinan kelompok 1 termasuk kedalam genus
Paenibacillus Kemudian pada grub tersebut berkerabat dekat dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S dan Pseudomonas sp a-1-6 Pada kelompok 2
menunjukkan kekerabatan yang dekat dengan kelompok 3 dan kelompok 4 Berdasarkan
sifat-sifat yang paling banyak berbeda dengan spesies-spesies yang lain maka kelompok
2 3 dan 4 menjadi outgroup dari pohon filogenetik yang dibangun Pada kelompok 5
berkerabat dekat dengan Burkholderia vietnamiensis Uncultured Burkholderia sp
Burkholderia sp WN-2 16S dan Burkholderia sp SD001 16S Dari 5 grub tersebut
berkerabat dekat dengan Burkholderia bannensis strain E25 16S dan Burkholderia heleia
strain NBRC 101817 16S Hal ini membuktikan bahwa kelompok 5 termasuk dalam
genus Burkholderia Sedangkan hasil analisis pohon filogenik dengan menggunakan data
kelompok 2 diketahui bahwa kelompok 2 berkerabat jauh dengan Pseudomonas
citronellolis strain EPAn8 16S Pseudomonas sp a-1-6 16S Pseudomonas azelaica
partial 16S Pseudomonas citronellolis strain ADC-25A 16S dan Pseudomonas sp R-
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
24636 16S Hal ini dibuktikan bahwa kelompok 2 menjadi outgrub dari grub
pseudomonas pada pohon filogenik yang dibangun Sehingga kelompok 2 kemungkinan
bukan termasuk genus Pseudomonas
Identifikasi molekuler bertujuan untuk membedakan suatu organisme dengan
organisme lainnya pada tingkat molekuler Organisme memiliki urutan basa DNA yang
berbeda Untuk membuktikannya dilakukan sekuensing DNA (mengurutkan basa
nitrogen) setiap individu sehingga diketahui perbedaannya
Untuk identifikasi bakteri berbasis sekuen biasanya digunakan suatu marker baik
yang terdapat pada daerah gen maupun daeah DNA non-koding dengan karakteristik
antara lain
Sebagian besar merupakan housekeeping gene yang ada pada semua bakteri
Memiliki polimorfisme yang tinggi sehingga membuatnya dapat dibedakan antara
bakteri yang juga berbeda
Marker molekuler tersebut harus bersifat sangat konservatif pada beberapa daerah
sehingga memudahkan untuk mendesain primer yang tepat untuk proses
amplifikasi dengan PCR
Ada beberapa gen dan daerah DNA yang memiliki kesemua ciri tersebut dan telah
digunakan secara luas untuk identifikasi bakteri contohnya gen 16S rRNA Gen 16S
rRNA mengkode rRNA subunit kecil ribosom organisme prokariot Gen tersebut banyak
digunakan dalam analisis filogenetik karena terdistribusi secara universal bersifat
konservatif memiliki peran penting pada ribosom dalam sintesis protein tidak ditransfer
secara horizontal serta kecepatan evolusi dengan variasi tingkat yang tepat di antara
organisme Molekul 16S rRNA memiliki daerah variabel dan konservatif dimana primer
universal untuk amplifikasi gen 16S rRNA secara lengkap biasanya dipilih dari daerah
konservatif tersebut sementara daerah variabel lebih banyak digunakan untuk taksonomi
perbandingan
Dalam melakukan sekuensing gen terlebih dahulu dilakukan ekstraksi DNA
kemudian dilanjutkan dengan PCR Hasil dari amplifikasi PCR langsung digunakan
untuk analisis RLFP dengan memanfaatkan kemampuan enzim pemotong ikatan
fosfodiester (restriksi) sehingga dapat diketahui apakah DNA yang diuji ini urutan
basanya sama atau berbeda dari beberapa sampel yang diuji
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
Prinsip pengujian dengan RFLP ialah dengan memanfaatkan kemampuan enzim
restriksi untuk memotong DNA pada urutan tertentu Enzim restriksi memiliki sifat
ldquomemotong DNA pada bagian spesifikrdquo Jadi teknik ini mampu melihat variasi yang ada
pada setiap sampel uji Apabila suatu fragmen DNA yang berbeda mempunyai urutan
yang berbeda maka sisi pengenalan enzim restriksi ini juga akan berbeda Hasil
pemotongan yang berbeda inilah yang nantinya kita buktikan pada elektroforesis Pada
praktikum ini enzim restrikasi yang digunakan adalah MSPI
Gambar 1 Hasil analisis PCR_RLFP menggunakan enzim restriksi MspI
Berdasarkan hasil elektroforesis hasil PCR_RLFP yang menggunakan enzim
restriksi MspI dapat dilihat bahwa produk PCR dari lima isolat hanya isolat 1 3 dan 4
yang menunjukkan bahwa restriksi produk PCR menghasilkan fragmen DNA Sedangkan
pada isolat 2 5 dan 6 terjadi ketidakberhasilan pada elektroforesis sehingga tidak
menghasilkan fragmen DNA
filogeni adalah kajian hubungan kekerabatan antara kelompok organisme
monofiletik atau hipotesis kekerabatan organisme yang direpresentasikan sebagai
dendogram atau diagram bercabang Filogeni memegang peranan tersendiri dalam kajian
sistematika dan taksonomi Filogeni berperan dalam menentukan similaritas yang
berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang lebih tinggi serta
memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar takson Kajian filogeni
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
telah banyak berkembang dan memiliki andil besar dalam dunia sistematik dan
taksonomi Beberapa kajian telah memberikan suatu kontribusi berupa revisi atau adanya
teori baru yakni tentang hubungan kekerabatan anggota krustasea ( Wahyudi 2007)
V KESIMPULAN
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
1 Identifikasi bakteri secara molekuler menggunakan program BLAST BioEdit
NTSYSpc dan MEGA
2 Blast merupakan software yang digunakan untuk mencari tingkat keidentikan
yang tinggi
3 BioEdit merupakan software yang digunakan untuk editing sequence penjajaran
dan analisis sequence BioEdit dapatdigunakan untuk mengolah sequence dan
penjajaran yang sederhana
4 NTSYSpc merupakan software digunakan untuk mencari pola dan struktur dari
data yang multivariate
5 MEGA merupakan software yang digunakan untuk analisis statistik dari evolusi
molekular dan konstruksi pohon filogenik
6 Identifikasi berdasarkan sekuen berfungsi untuk membedakan organisme satu
dengan lainnya Sedangkan dendogram digunakan untuk dalam menentukan
similaritas yang berguna untuk menempatkan organisme ke dalam takson yang
lebih tinggi serta memungkinkan untuk menentukan hubungan kekerabatan antar
takson
DAFTAR PUSTAKA
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml
Lewin B 1994 Genes V Oxford Univ Press Cambridge
Jusuf M 2001 Genetika I Struktur dan Ekspresi Gen Sagung Seto Jakarta
Madigan M T Martinko J M amp Parker J 1997 Biology of Microorganisms Prentice Hall Upper Saddle River Press London
Malik Amarila A K Hermawati M Hestiningtyas A Soemiati dan M Radji 2010 Isolasi dan skrining molekuler bakteri asam laktat pembawa gen Glucansukrase dari makanan dan minuman mengandaung gula Makara Sains 14 63-68
Twindiko A F S Diah P W dan Ambariyanto 2013 Studi filogenetik ikan karang
genus Pseudochromis dan Pictichromis di perairan Indo-Pasifik Buletin
Oseanografi Marina 229 ndash 37
Velaacutezquez Encarna T de Miguel M Poza R Rivas R R oacute-Mora and T G Villa 2004 Paenibacillus favisporus sp nov a xylanolytic bacterium isolated from cow faeces IJSEM 5459-64
Wahyuni AJ 2007 Memperkenalkan cluster analysis of variables dalam minitab 1112 untuk kajian filogeni suku-suku krustasea (brachyura) Jurnal Oseana 3221-36
Weisburg W G Barns S M Pelletier D A Lane D J 1991 16S ribosomal DNA aplification for phylogenetic study J Bacteriol 173697-703
httpwwwexetersoftwarecomcatntsyspcntsyspchtml