PERCOBAAN VIII

BIOINFORMATIKA

(Konstruksi Pohon Filogeni)

I. TUJUAN PERCOBAAN

Menentukan hubungan kekerabatan antar organisme (bakteri) melalui

konstruksi pohon filogeni.

II. TINJAUAN PUSTAKA

II.1 Bioinformatika

Bioinformatika, sesuai dengan asal katanya yaitu "bio" dan "informatika",

adalah gabungan antara ilmu biologi dan ilmu teknik informasi (TI). Pada

umumnya, Bioinformatika didefenisikan sebagai aplikasi dari alat komputasi dan

analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data‐data biologi. Ilmu ini

merupakan ilmu baru yang yang merangkup berbagai disiplin ilmu termasuk ilmu

komputer, matematika dan fisika, biologi, dan ilmu kedokteran, dimana

kesemuanya saling menunjang dan saling bermanfaat satu sama lainnya. Ilmu

bioinformatika lahir atas insiatif para ahli ilmu komputer berdasarkan artificial

intelligence. Mereka berpikir bahwa semua gejala yang ada di alam ini bisa dibuat

secara artificial melalui simulasi dari gejala‐gejala tersebut. Untuk mewujudkan

hal ini diperlukan data‐data yang yang menjadi kunci penentu tindak‐tanduk

gejala alam tersebut, yaitu gen yang meliputi DNA atau RNA. Bioinformatika ini

penting untuk manajemen data‐data dari dunia biologi dan kedokteran modern.

Perangkat utama Bioinformatika adalah program software dan didukung oleh

kesediaan internet (Utama, 2002).

Bioinformatika adalah organisasi dan analisis komplek data yang

dihasilkan dari analisa molekuler dan teknik biokimia. Disamping itu

bioinformatika merupakan teknologi untuk koleksi, peyimpanan analisis,

interprestasi, pelepasan dan aplikasi untuk informasi biologi. Analisi dilakukan

dengan cara membandingkan data yang masuk dengan ribuan data lain yang

tersedia di dalam pangkalan data (Nuswantara, 2000).

Seiring dengan perkembangan bioinformatika yang amat pesat, informasi‐informasi baru dalam bidang ini terus bermunculan. Pangkalan data urutan DNA,

RNA dan protein sangat berperan untuk mendukung berbagai kegiatan penelitian

bioteknologi termasuk menggali berbagai potensi biologis di tengah beraneka

ragamnya organisme (Nuswantara, 2000).

Bioinformatika adalah bidang ilmu yang lahir dan diperlukan kemampuan

komputer berdaya tinggi untuk membantu mengorganisir, menganalisis dan

menyimpan informasi biologis. Tipe-tipe informasi biologis primer yang terlibat

dalam bio informatika adalah data sekuens DNA dan protein. Setelah teknologi

sequencing DNA menjadi mudah dan otomatis, dihasilkan sekuens gen dalam

jumlah yang luar biasa banyaknya.

Teknologi sekuensing DNA telah mengalami kemajuan dengan cepat, para

peneliti tidak hanya melakukan sekuensing atas gen-gen tunggal, tapi juga genom

keseluruhan organisme, berkisar antara bakteri dan virus sampai tumbuhan,

serangga dan manusia. Sebagian besar informasi itu juga dimasukkan ke dalam

database publik untuk digunakan dan dianalisis oleh para peneliti dari seluruh

dunia. Sebagian informasi itu digunakan oleh perusahaan-perusahaan bioteknologi

dan farmasi untuk membantu mereka mengembangkan obat-obatan dan

penanganan penyakit (Susan, 2002).

II.2 Filogeni

Dalam biologi, filogeni atau filogenesis adalah kajian mengenai hubungan

di antara kelompok-kelompok organisme yang dikaitkan dengan proses evolusi

yang dianggap mendasarinya. Istilah “filogeni” dipinjam dari bahasa Belanda,

fylogenie, yang berasal dari gabungan kata bahasa Yunani Kuna yang berarti

“asal-usul suku, ras”.

Hubungan tersebut ditentukan berdasarkan morfologi hingga DNA. Filogeni

sangat diperlukan dalam mempelajari proses evolusi dan penyusunan taksonomi.

Evolusi sendiri dapat diartikan sebagai perubahan yang berangsur-angsur dari

suatu organisme menuju kepada kesesuaian dengan waktu dan tempat. Jadi

evolusi sendiri merupakan proses adaptasi dari suatu organisme terhadap

lingkungannya.

Filogeni tidak sepenuhnya sama dengan kladistika (sistematika filogenetik),

namun banyak menggunakan metode-metode dan konsep yang dipakai di

dalamnya. Kladistika banyak dipakai untuk merumuskan keterkaitan filogenik

dalam bentuk diagram pohon, namun di dalam filogeni dipelajari pula anatomi

perbandingan dari berbagai organism (Campbell, 2008).

Filogenetik adalah filogeni yang sesungguhnya membandingkan gen-

gen yang ekivalen yang datang dari beberapa spesies untuk merekonstruksi

pohon kehidupan (genealogic tree) dari spesies-spesies ini dan mengetahui

siapa yang relatif berkerabat dekat dengan yang lain. Tujuan filogeni adalah

merekonstruksi sejarah kehidupan dan menjelaskan adanya keragaman

makhluk hidup. Prinsip filogeni adalah mencoba mengelompokkan makhluk

hidup menurut tingkat similaritas (Claverie dan Notredame, 2007).

II.3 Pohon Filogeni

Pohon filogeni digunakan untuk menunjukkan hubungan evolusi antar

organisme. Analisis filigenetik ini memerlukan data yang tepat untuk menentukan

pohon filogenetik yang tepat. Data yang tepat tersebut berupa (1) taxa, yaitu

kelompok organisme yang ingin diketahui hubungan evolusinya, (2) karakter

yaitu daftar sifat organisme dan beberapa anggota kelompok memiliki sifat yang

berbeda (character states).

Pendekatan klasik dalam filogeni menggunakan karakteristik morfologi

untuk mempelajari hubungan anar spesies.  Selanjutnya berkembang Molecular

Phylogeny, yang menggunakan data molekuler untuk menentukan hubungan antar

spesies.  Molecular phylogenetics bertujuan menentukan kecepatan dan pola-pola

perubahan yang terjadi pada DNA dan protein dan merekonstruksi evolutionary

history gen dan organisme. Data dapat berupa karakteristik yang bervariasi

seperti: urutan/sekuens protein, hibridisasi DNA, frekuensi gen, urutan/sekuens

DNA, data imunologi, dan pola-pola restriksi (Wolfe, 1998).

II.4 GenBank

Gen Bank (R) adalah data base komprehensif yang berisi urutan

nukleotida publik tersedia untuk lebih dari 260.000 organisme bernama, diperoleh

terutama melalui pengajuan dari laboratorium individu dan kiriman dari proyek

sequencing batch skala besar. Kebanyakan pengiriman dibuat menggunakan Bank

It berbasis web atau standalone payet program dan nomor aksesi ditugaskan oleh

staf Gen Bank pada saat diterima. Data harian pertukaran dengan Laboratorium

Biologi Molekuler Eropa Nukleotida Sequence Data base di Eropa dan DNA Data

Bank of Japan memastikan cakupan seluruh dunia. Gen Bank dapat diakses

melalui sistem pencarian NCBI itu, Entrez, yang mengintegrasikan data dari DNA

utama dan urutan protein data base bersama dengan taksonomi, genom, pemetaan,

struktur protein dan informasi domain, dan literatur jurnal biomedis melalui

PubMed. BLAST menyediakan pencarian kesamaan urutan Gen Bank dan data

base urutan lainnya, yang dirilis dua bulan sekali lengkap dan update harian dari

Gen Bank tersedia dengan FTP. Untuk mengakses Gen Bank dan pengambilan

terkait dan jasa analisis, mulai di Situs Web NCBI:www.ncbi.nlm.nih.gov.

Data base urutan Gen Bank merupakan penjelasan semua sekuens

nukleotida yang tersedia untuk umum dan terjemahan protein mereka. Data base

ini diproduksi di Pusat Nasional untuk Biotechnology Information (NCBI)

sebagai bagian dari kerjasama internasional dengan Laboratorium Biologi

Molekuler Eropa (EMBL) Perpustakaan Data dari European Bioinformatics

Institute (EBI) dan DNA Data Bank of Japan (DDBJ) (Hariyadi, 2011).

II.5 NCBI

Database publik diciptakan untuk menampung informasi dan mengizinkan

semua orang untuk menggunakannya. Database yang tetap atau definitive di

Amerika Serikat bagi sekuens-sekuens gen disebut gen bank yang ditangani oleh

National Center for Biotechnology Information (NCBI) dan pada juni 2001, telah

memiliki 12.973.766 catatan sekuens dari ribuan spesies mikroba, tumbuhan dan

hewan berbeda. Database tersebut bisa ditemukan dalam situs NCBI, http://

www.ncbi.nlm.nih.gov/. Ada database-database tambahan untuk sekuens DNA di

Jepang pada data bank of japan (DDBJ) dan di Eropa pada European Molecular

Biology Laboratory (GMBL). Semua database itu merupakan sistem-sistem yang

bekerja sama.

Pusat Informasi Bioteknologi Nasional (NCBI), telah didirikan sejak tahun

1988 sebagai sebuah sumber nasional untuk informasi biologi molekuler. NCBI

membuat database yang dapat diakses secara umum, mengembangkan alat bantu

software untuk menganalisis data genom yang menyebabkan informasi biomedik

yang semuanya untuk pemahaman yang lebih baik terhadap proses molekuler

yang berdampak pada kesehatan dan penyakit manusia (Susan, 2002).

II.6 Blast

Membandingkan data urutan nukleotida/protein dengan database

nukleotida/protein di seluruh dunia melalui situs dan beberapa situs lainnya.

Selain sekedar menyimpan informasi biologis, database itu bisa digunakan

untuk menganalisis gen-gen, fungsi-fungsinya dan evolusinya, Sebagai contoh,

jika sebuah gen diklona dan di sequencing, sekuens itu bisa digunakan untuk

penelusuran yang disebut BLAST, terhadap semua sekuens yang diketahui (yang

berjumlah 12 juta dan masih terus bertambah).

Hal tersebut dilakukan untuk menentukan apabila (I) gen itu sudah penuh

diklono dan (2) gen itu baru, kekerabatannya dengan sekuens-sekuens lain bisa

membantu kita untuk menentukan kemungkinan fungsi biologisnya database

protein juga bisa ditelusuri (Susan,2002).

II.7 DNA dan RNA

Asam nukleat adalah polinukleotida yang terdiri dari unit-unit

mononukleotida, jika unit-unit pembangunnya dioksinukleotida maka asam

nukleat itu disebut dioksiribonukleat (DNA) dan jika terdiri dari unit-unit

mononukleotida disebut asam. DNA dan RNA mempunyai sejumlah sifat kimia

dan fisika yang sama sebab antara unit-unit mononukleotida terdapat ikatan yang

sama yaitu melalui jembatan fosfodiester antara posisi 3′ suatu mononukleotida

dan posisi 5′ pada mononukleotida lainnya ribonukleat (RNA) (Harpet, 1980).

Asam-asam nukleat seperti asam dioksiribosa nukleat (DNA) dan asam

ribonukleat (RNA) memberikan dasar kimia bagi pemindahan keterangan di

dalam semua sel. Asam nukleat merupakan molekul makro yang memberi

keterangan tiap asam nukleat mempunyai urutan nukleotida yang unik sama

seperti urutan asam amino yang unik dari suatu protein tertentu karena asam

nukleat merupakan rantai polimer yang tersusun dari satuan monomer yang

disebut nukleotida (Dage, 1992).

Gambar 2.1 Struktur ATGC(http://biomansmaitnh.blogspot.com)

Dua tipe utama asam nukleat adalah asam dioksiribonukleat (DNA) dan

asam ribonukleat (RNA). DNA terutama ditemui dalam inti sel, asam ini

merupakan pengemban kode genetik dan dapat memproduksi atau mereplikasi

dirinya dengan tujuan membentuk sel-sel baru untuk memproduksi organisme itu

dalam sebagian besar organisme, DNA suatu sel mengerahkan sintesis molekul

RNA, satu tipe RNA, yaitu messenger RNA (mRNA), meninggalkan inti sel dan

mengarahkan tiosintesis dari berbagai tipe protein dalam organisme itu sesuai

dengan kode DNA-nya (Fessenden, 1990).

II.8 Gen 16S-rRNa

Mekanisme translasi atau sintesis protein secara garis besar terdiri dari 3

tahapan, yaitu inisiasi, elongasi, dan terminasi. Pada tahap inisiasi, sebuah

molekul rRNA akan terikat pada permukaan ribosom dan sub unitnya telah

bergabung. Pengikatan ini terjadi pada 16S rRNA di bagian sub unitnya 303 pada

ribosom prokariot. Karena pada mRNA prokariot terdapat urutan basa tertentu

yang disebut sebagai tempat pengikatan ribosom (ribosom bending site) atau

urutan Shine – Dolyarna (5+ - AGUmGGU – 3+). Ribosom ini spesifik dikenali

oleh IGSrRNA, atau dengan kata lain sekuens 16S rRNA berfungsi sebagai

sekuen anti – shine – dalyarna.

Sifat spesifik dari 16S rRNA yang bebas ini dimiliki oleh setiap spesifik

bakteri. Oleh karena itu, gen yang mengkode pembentukan 16S rRNA bias

dijadikan alat identifikasi bakteri tertentu. Penggunaan analisis gen 16S rRNA

sebagai acuan identifikasi bakteri secara molekuler memiliki keunggulan, dimana

gen ini relatif konstan dan tidak berubah dalam jangka waktu yang sangat lama

atau dengan kata lain laju mutasinya sangat kecil.

-8 +3

mRNA 5+ GGC AAG GAG GUA AAA

16S 3+ A UUC CUC CAU AG....

1542 1537 1530

GGC AAA AAA

III. METODE PERCOBAAN

III.1 Alat dan Bahan

3.1.1 Alat

- Modem

- Laptop

- Flashdisk

3.1.2 Bahan

- Softcopy Program

- Softcopy sampel DNA

III.2 Skema Kerja

Masuk internet : masuk google

Ketik NCBI

(www.ncbi.nlm.gov)

BLAST

Pilih menu nukleotida

File (blast22.txt) dimasukkan Muncul blast kosong

Klik Blast

Muncul 1.3.3 Copy subject

Data pembanding Paste dan simpan dalam format txt

Blast22.txt

Masukkan file Blast22.txt Masuk program clustal-W2

Muncul program clustal-W2, your choice:

Ketik 1

Enter

Muncul pernyataan enter the name of the sequesing file:

Ketik blast22.txt

Enter

Multiple Sequence Alignment, your choice:

Ketik 2

Enter

Multiple Alignment menu, your choice:

Ketik 9

Enter

Format of alignment output, enter number <or [RETURN] to exit>:

Ketik 4

Enter

Format of alignment output, enter number <or [RETURN] to exit>:

Enter

Multiple alignment choice, your choice:

Ketik 1

Enter

CLUSTAL output file:

Ketik blast22.aln

Enter

PHYLIP output file:

Ketik blast22.phy

Enter

New GUIDE TREE:

Ketik blast22.dnd

Printscreen hasil

Blast22.aln Blast22.dnd Blast22.phy

Copy

Phylip 3.69

Masukkan ke folder “exe”

Paste

Pilih program “seqboot.exe”

Muncul program dan ketik nama file “blast22.phy”

Enter

“Pilih Y to accept this letter or type the letter for the one change”

Pilih “Y”dan Enter

Muncul pertanyaan:”Random number seed?” ketik 111,lalu enter (untuk keluar)

Muncul proses complete replicates Outfile

Rename (Boot_Blast22)

Pilih program DNApars.exe

Ketik Enter

Muncul pertanyaan: “Y to accept these or type this letter for the one change?”

Ketik Y dan Enter

Muncul proses adding spesies and global rearrangement Enter (Untuk Keluar)

Outfile Outtree

Rename “tree_blast22”

Pilih program “consense.txt”

Ketik tree_blast22.txt, Enter

Muncul pilihan R, A, F, or Q ...?

Ketik F dan Enter

Tulis Nama Baru “con_blast22” Enter

Muncul pertanyaan : are these setting correct ?

Ketik Y dan Enter

Con_blast22 Out tree

Rename menjadi tree_blast22.txt (tree_blast22 untuk file konstruksi pohon filogeni)

Ketik Phylodendron Masuk website www.google.com

Pilih dan klik Phylodendron-Phylogenetic tree printer

Pilih Phenogram

Klik Choose File

Masukkan tree_blast22.txt

Hasil

IV. HIPOTESIS

Percobaan ini berjudul “Bioinformatika (Kostruksi Pohon Filogeni)”

bertujuan untuk mengetahui fungsi dari filogeni, yaitu dapat menunjukkan

hubungan evolusi antar organisme (hubungan kekerabatan), dimana sampel

memiliki sifat yang mirip dengan kerabat terdekat karena sejenis. Prinsip dari

percobaan ini adalah memberikan input berupa yang urutan nukleotida dan

penerjemahan kode-kode genetik, yang berfungsi untuk mengetahui susunan

asam-asam amino dalam sekuen. Metode yang digunakan adalah metode Blast

(Basic Local Aligment), yaitu salah satu metode aligment yang sering digunakan

dalam penelusuran basis data sekuens, dimana metode blast ini digunakan untuk

mengidentifikasi spesies berdasarkan urutan pencarian homolog. Kemungkinan

yang akan didapat terdaapat beberapa kemiripan terhadap kekerabatan masing-

masing bakteri/organisme, karena dalam pohon filogeni yang telah dibuat pasti

terdapat satu atau dua perabangan yang memiliki sifat yang mirip.

VI. PEMBAHASAN

Percobaan ini berjudul “Bioinformatika (Kostruksi Pohon Filogeni)”

bertujuan untuk mengetahui fungsi dari filogeni, yaitu dapat menunjukkan

hubungan evolusi antar organisme (hubungan kekerabatan), dimana sampel

memiliki sifat yang mirip dengan kerabat terdekat karena sejenis. Prinsip dari

percobaan ini adalah memberikan input berupa data urutan nukleotida dan

penerjemahan kode-kode genetik, yang berfungsi untuk mengetahui susunan

asam-asam amino dalam sekuen. Metode yang digunakan adalah metode Blast

(Basic Local Aligment), yaitu salah satu metode aligment yang sering digunakan

dalam penelusuran basis data sekuens (Fatchiah, 2009). Metode blast ini

digunakan untuk mengidentifikasi spesies berdasarkan urutan pencarian homolog,

yang diasumsikan secara orthologis dengan clustalw2 (Vardivalagan, 2012).

Program-program yang digunakan dalam percobaan ini adalah NCBI, Blast,

seqbooth.exe, dnapars dan consense.exe. Fungsi penelusuran blast pada data

sekuens adalah mencari sekuens yang baik dari asam nukleat, DNA maupun

protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang ada pada sampel. Hal ini berguna

untuk memeriksa keabsahan hasil sekuens atau untuk memeriksa fungsi gen hasil

sekuennya. Algoritma yang mendasari blast adalah penyejajaran sekuens

(Kuncoro, 2011).

Penyejajaran sekuen (Sequence Alignment) adalah proses penyusunan atau

pengaturan dua atau lebih sekuens, sehingga proses persamaan sekuen-sekuen

tersebut tampak nyata (Krane,V.E, 2009). Sedangkan sekuen itu sendiri adalah

sederatan pernyataan-pernyataan yang urutan dan pelaksanaan eksekusinya runtut,

yang lebih dahulu ditemukan (dibaca) akan dikerjakan (dieksekusi) terlebih

dahulu, dan apabila urutan tersebut pernyataannya dibalik, maka maknanya akan

berbeda (Kuncoro, 2011).

Bioinformatika didefinisikan sebagai aplikasi dari alat komputasi dan

analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data biologi dalam

program software dan didukung dengan kesediaan internet (Utama, 2002). Dari

program-program yang dipakai akan dihasilkan pohon filogeni. Filogeni

merupakan sejarah evolusi dari kelompok spesies. Untuk menyusun filogeni, para

ahli Biologis menggunakan sistematika yaitu disiplin ilmu yang terfokus pada

klasifikasi organisme dan hubungan evolusinya. Data yang digunakan dalam

sistematika untuk menyusun filogeni dapat berupa data fosil, molekul, maupun

data gen untuk membangun hubungan evolusi antar organisme (hubungan

kekerabatan) (Campbell,et all, 2009).

Hubungan antar spesies ini bisa dilihat dari jenis gen, urutan, panjang bp,

jarak maksimal dan jarak individu (Vardivalagan, 2012). Bioinformatika

memiliki banyak fungsi, salah satunya adalah ketika kita mendapatkan satu

sekuen DNA yang belum diketahui fungsinya, maka dengan membandingkannya

dengan data yang ada dalam database, dapat diperkirakan fungsinya, sehingga

dapat diketahui kualitas maupun kuantitas transkripsi suatu gen yang dapat

menunjukkan gen-gen apa saja yang aktif terhadap perlakuan tertentu. (LIPI,

2009).

Program awal yang digunakan dalam percobaan ini adalah notepad, yang

berfungsi untuk memindahkan data urutan DNA hasil sekuenting dengan cara

mengcopy paste, kemudian data tersebut diatur dalam format fast A sebagai

berikut:

File tersebut diberi nama, contohnya dalam percobaan ini adalah

“blast22.txt”. Selanjutnya membuka gen bank yang dioperasikan oleh NCBI

(National Center for Biotechnology Information) yang berisi informasi dari

sekuen DNA yang sama dengan sekuen DNA dalam EMBL (European Molecular

Biology Laboratory) dan DOB (DNA Bank of Japan). NCBI ini merupakan situs

informasi database DNA, RNA dan protein. (Fachriah, 2003).

>nama urutan DNA

ATGL ............... dan seterusnya (urutan hasil sekuenting DNA)

Urutan DNA tersebut pertama kali akan diproses menggunakan program

online Blast untuk mengetahui seberapa banyak jenis organisme yang memiliki

kemiripan urutan DNA nya, serta mengetahui jenis organisme apa yang ada pada

sampel.

Pencocokan sekuens dilakukan secara online dengan urutan sebagai

berikut:

1. Buka Google Chrome dan ketik situs www.ncbi.nlm.nih.gov dan search

2. Pilih ‘BLAST’ pada popular resources yang berada pada sebelah kanan

3. Pilih menu ‘nucleotide’

4. Masukkan urutan nama DNA sampel yang sebelumnya telah disimpan dalam

notepad dalam bentuk txt (nama file: blast22.txt)

5. Pilih ‘other, (n.R. etc) pada choose search set

6. Pilih ‘BLAST’ pada program seletion

7. Muncul diagram alignment (pembanding) → 100 data (pada percobaan ini

diambil 25 data pembanding)

Data yang telah didapat dihapus query nya dan diambil subject nya saja,

kemudian di copy lalu paste di dalam notepad dan diberi nama dengan maksimal

10 karakter (blast22.txt). Data-data tersebut diberi nama yang berbeda satu sama

lain agar tidak terjadi kekeliruan dalam penerjemahan kode genetik.

Banyaknya data yang muncul menunjukkan banyaknya kemiripan urutan

DNA pada suatu organisme sampel. Presentase yang muncul menandakan

seberapa dekat urutan DNA sampel dengan DNA organisme yang telah ada

(alignment). Semakin besar presentase yang dihasilkan, maka semakin tinggi

kemiripan urutan DNA sampel terhadap urutan DNA organisme yang telah ada

(alignment). Kemiripan suatu sampel DNA berkisar antara 100% - 97%.

Sedangkan presentase dibawah 97% biasanya adalah DNA organisme baru.

Data yang telah didapat kemudian diubah ke bahasa pemrograman, dalam

bentuk (.phy) agar dapat diproses membentuk pohon filogeni yang menunjukkan

kekerabatan dari sampel dengan organisme lainnya. Tahapan yang dilakukan

adalah sebagai berikut:

1. Masuk program clustalW2

2. Ketik 1, <enter> (sequence input from dist)

3. Setelah muncul tulisan ‘enter the name of the sequence file’, masukkan

nama file (blast22.txt)

4. Pilih 2, <enter> (multiple alignment)

5. Pilih 9, <enter> (output format option)

6. Pilih 4, <enter> (toogle phylip format output = off → on)

7. Tanpa menulis apapun, <enter> (multiple alignment)

8. Pilih 1, <enter> (do complete multiple alignment now show / accurate)

9. Ketik blast22.aln, blast22.phy, blast22.dnd, <enter>

10. Exit

Setelah didapat format tersebut, lalu di copy dan paste ke dalam program

phylip.exe agar program tersebut dapat mendeteki file yang akan di proses. Hasil

data dengan format (.phy) akan diproses melalui program offline phylps 3.69

untuk mendapatkan konstruksi pohon fiogeni dari sampel dan data yang memiliki

kemiripan dengan sampel DNA yang ada. Program phylip 3.69 berfungsi sebagai

data pada phylodendron. Berikut tahapan proses dalam program phylip 3.69 untuk

memperoleh outtree filogeni:

1. Pilih seqboot.exe pada phylip 3.69

2. Masukkan nama file dengan format (.phy) → blast22.phy

3. Ketik Y, <enter>

4. Ketik 111, <enter>

5. Rename (boot_blast22), <enter>

6. Ketik Y, <enter>

7. Klik <enter> lagi untuk keluar

8. Didapat file untuk pohon filogeni dengan nama outtree, yang kemudian di

rename menjadi tree_blast22

9. Pilih consence.exe untuk mendapatkan konstruksi pohon filogeni

10. Ketik F, <enter>

11. Ketik nama baru con_blast22, <enter>

12. <enter> untuk keluar

Setelah didapat outtree sebagai konstruksi, kemudian rename menjadi

tree_blast.txt untuk selanjutnya dimasukkan dalam situs online phylodendron

untuk mendapatkan pohon filogeni dari data tersebut. Tahapan yang dilakukan:

1. Masuk ke situs google (www.google.com)

2. Ketik phylodendron dan search

3. Pilih Phylodendron - Phylogenetic tree printer

4. Masuk website phylodendron (iubio.bio.indiana.edu/treeapp/treeprint-

form.html)

5. Klik browse, masukkan file tree_blast22.txt

6. Submit

7. Didapat hasil konstruksi pohon filogeni

Dari bagan pohon filogeni, didapatkan 1 kekerabatan paling dekat dengan

sampel 22 yaitu “StrepSA20-” yaitu Streptococcus agalactiae SA20-06 yang

merupakan jenis gen 16S rRNA sehingga dapat disimpulkan bahwa sampel 22

merupakan jenis bakteri yang mempunyai gen jenis 16S rRNA. Dimana

Streptococcus agalactiae SA20-06 merupakan sistertaxa dengan sampel 22 dan

membentuk suatu group yang dinamakan monophyletic group. (Campbell et

al,2009)

VII. PENUTUP

7.1 Kesimpulan

7.1.1 Hubungan kekerabatan antar bakteri dapat ditelusuri

menggunakan pohon filogeni

7.1.2 Hasil dari perabaan adalah sampel mempunyai kekerabatan dekat

dengan Streptococcus agalactiae SA20-06 yaitu merupakan jenis

gen 16S rRNA, sehingga dapat disimpulkan bahwa sampel 22

merupakan jenis bakteri yang mempunyai gen jenis 16S rRNA.

7.2 Saran

Dalam mengerjakan program-program dalam bioinformatika ini

harus sesuai denga prosedur yang telah ditentukan dan memerlukan

ketelitian dalam pengerjaannya.

ABSTRAK

Telah dilakukan percobaan yang berjudul “Bioinformatika (Konstruksi

Pohon Filogeni)” bertujuan untuk Menentukan hubungan kekerabatan antar

organisme (bakteri) melalui konstruksi pohon filogeni. Fungsi filogeni yaitu dapat

menunjukkan hubungan evolusi antar organisme (hubungan kekerabatan) yang

mana sampel memiliki sifat yang sama dengan kerabat yang terdekat karena

sejenis. Program yang digunakan dalam percobaan ini adalah NCBI, BLAST

(seqbooth, exe, DNAPARS dan consense.exe). Metode yang digunakan adalah

BLAST. Blast adalah suatu cara membandingkan data urutan nukleotida/ protein

dengan database nukleotida/ protein di seluruh dunia melalui situs dan beberapa

situs lainnya. Prinsipnya adalah memberi input berupa urutan nukleotida dan

menerjemahkannya ke dalam kode-kode genetik sehingga diketahui susunan asam

amino dalam skuensinya. Hasil yang diperoleh adalah sampel mempunyai

kekerabatan dekat dengan Streptococcus agalactiae SA20-06 yaitu merupakan

jenis gen 16 S rRNA sehingga dapat disimpulkan bahwa sampel merupakan jenis

bakteri yang mempunyai gen jenis 16 S rRNA.

Kata kunci : Bioinformatika, BLAST, NCBI, Pohon Filogeni

Lampiran 1 : Hasil dari Clustal W2

Lampiran 2 : Pohon Filogeni

DAFTAR PUSTAKA

Aprijossi,D.Adan Elpaizi,M.A, 2004, Bioinformatika : Perkembangan Disiplin Ilmu dan Perkembangannya di Indonesia

Campbell, 2009, Sejarah Kehidupan di Bumi,dalam Mekanisme Teori Evolusi II

Claverie JM, Notredame C, 2007, Bioinformatics for Dummies. Ed ke-2, Wiley Publising, Canada

Fatchiah, dkk, 2009, Biologi Molekuler, Prinsip dan Analisis, Erlangga, Jakarta

Fessenden, R.J, dan Fessenden J.S, 1986, Kimia Organil Jilid 2, Erlangga, Jakarta

LIPI, 2009, Tanaman Obat Balai Informasi Teknologi, LIPI, Bandung

Krane,2003, Fundamental concept of Bioinformatik,Pearson Education. Inc, San Fransisco

Krane, 2009, Piraya Growing in the Florida Home Landscape. IFAS, university of Florida, Florida

Kuncoro, 2011, Pengenalan Jalur Analisis, Alfabeta, Bandung

Nuswantara S, 2000, Internet untuk biologi molekuler. Warta Biotek Vol.14 No 2 Juni 2000

Razia, M, 2011, 16-S rDNA Based Phylogeny of Non-Symbiotit Bacteria of Entomopanthogenic Nematodes from Infected Insect Cadavers, Genomic Proteomic & Bioinformatics 9(3) : 104-112

Susan, E, 2002, Analisis Data Penelitian Kualitatif, Erlangga, Jakarta

Utama, A, 2003, Peran Bioinformatika dalam Dunia Kedokteran, Ilmu Komputer, Jakarta

Vardivalagan, 2012, Panduan Lengkap untuk Belajar Komputasi Statistik, Erlangga, Jakarta

William, 2002, Lecture nates in introduction to Bioinformatics and Bioinformatics Methods in clinical Researc, 2010. Hlm

Witarto, dkk, 2003, Support Vector Machine : Teori dan Aplikasinya dalam Bioinformatika.

Wolfe A.D., Liston A,  1998,  Contributon of PCR-based methods to plant systematic and evolutionary biology.  In Molecular Systematics of Plants II. 

DNA Sequencing, Soltis, D.E., Soltis, P.S., Doyle, J.J., Eds. Kluwer, Dordrecht, p. 43-86.

http://biomansmaitnh.blogspot.com/2011/08/hereditas-bag-1.html

LAPORAN TERBAIK PRAKTIKUM

PERCOBAAN VIII

BIOINFORMATIKA ( KONTRUKSI POHON FILOGENI )

DISUSUN OLEH :

Anwar Jaman 24030111120022

Nindy Kusumaningtias 24030111130055

Jari Siti Handayani 24030111130056

Diana Amrina Rosyada 24030111130057

Martina Widhi Hapsari 24030111130058

Sholihah Novitasari 24030111140079

JURUSAN KIMIA

FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

UNIVERSITAS DIPONEGORO

SEMARANG

2013

LEMBAR PENGESAHAN

BIOINFORMATIKA (KONTRUKSI POHON FILOGENI)

Tujuan : Menentukan hubungan kekerabatan antar organisme (bakteri)

melalui konstruksi pohon filogeni.

Semarang, 20 Desember 2013

Mengetahui,

ASISTEN

Rizqi Nabilatul L.NIM. 24030110110036

PRAKTIKAN

Anwar JamanNIM. 24030111120022

Jari Siti HandayaniNIM. 24030111130056

Martina Widhi HapsariNIM. 24030111130058

Nindy KusumaningtiasNIM. 24030111130055

Diana Amrina RosyadaNIM. 24030111130057

Sholihah NovitasariNIM. 24030111140079