Tugas TI ke 2 meringkas

Pendahuluan

“Bioinformatika adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen”.Aplikasi TI dalam bidang biologi molekul telah melahirkan bidang Bioinformatika. Kajian ini semakin penting, sebab perkembangannya telah mendorong kemajuan bioteknologi di satu sisi, dan pada sisi lain memberi efek domino pada bidang kedokteran, farmasi, lingkungan dan lainnya. Berbagai kajian baru bermunculan, sejalan dengan perkembangan TI itu sendiri dan disiplin ilmu yang didukungnya. Kajian baru Bioinformatika ini tak lepas dari perkembangan biologi molekul modern yang ditandai dengan kemampuan manusia untuk memahami genom, yaitu cetak biru informasi genetik yang menentukan sifat setiap makhluk hidup yang disandi dalam bentuk pita molekul DNA (asam deoksiribonukleat). Bioteknologi modern ditandai dengan kemampuan pada manipulasi DNA. Rantai/sekuen DNA yang mengkode protein disebut gen. Sekuen DNA satu organisme. Studi bioinformatika telah digunakan untuk membuat primer degeratif gen penyadi enzim transglutaminase (TGase).

Resume Bioinformatika Mengawinkan Teknologi Informasi dengan Bioteknologi pada Dunia Perikanan

  TI tidak hanya telah membangkitkan gelombang new-economy tapi juga merubah pola pikir sampai kepada gaya hidup manusia modern sehingga serasa hidup dalam “kampung dunia”. Kekuatan inovasi teknologi yang disepadankan dengan TI di masa depan adalah bioteknologi. Bioteknologi modern ditandai dengan kemampuan manusia untuk memanipulasi kode genetik DNA, “cetak biru kehidupan”. Berbagai aplikasinya telah merambah sektor kedokteran, pangan, lingkungan. Aplikasi TI dalam bidang biologi/life sciences yang melahirkan bidang Bioinformatika akan menjadi semakin penting di masa depan, tidak hanya mengakselerasi kemajuan bioteknologi namun juga menjembatani dua gelombang ekonomi baru tersebut (TI & bioteknologi). Ledakan informasi dari kemajuan bioteknologi seperti data sekuen DNA dari pembacaan genom, data sekuen dan struktur protein sampai kepada data transkripsi RNA berkat teknologi DNA chip, telah mendorong lahirnya Bioinformatika yang digunakan untuk mengorganisasi dan menganalisa data-data tersebut menjadi sebuah informasi biologis yang bermakna.

            Ciri dari bioteknologi modern tadi adalah kemampuan pada manipulasi DNA. Rantai/sekuen DNA yang mengkode protein disebut gen. Gen itu ditranskripsikan menjadi mRNA yang selanjutnya mRNA ditranslasikan menjadi protein, Protein sebagai produk akhir adalah yang bertugas menunjang seluruh proses kehidupan antara lain sebagai katalis reaksi biokimia dalam tubuh (protein ini disebut enzim), ikut serta dalam system pertahanan tubuh melawan virus, parasit dll (disebut antibodi), menyusun struktur tubuh dari ujung kaki (otot terbentuk dari protein actin, myosin, dsb) sampai ujung rambut (rambut tersusun dari protein keratin), dll. Arus informasi, DNA -> RNA -> Protein, inilah yang disebut sentral dogma dalam biologi.

                             

Kemajuan teknologi biologi molekuler itu sendiri (misalnya DNA rekombinan, PCR, dsb) dan ditunjang dengan peralatan yang memadai membuat waktu dan biaya lebih pendek/murah. Ledakan awal dimulai dari data DNA sekuen DNA satu organisme dibaca secara menyeluruh yaitu pada sejenis virus yang memiliki kurang lebih 5.000 nukleotida/molekul DNA atau sekitar 11 gen. Sekarang sudah ada milyaran data nukleotida tersimpan dalam database DNA, Inovasi teknologi DNA chip yang dipelopori oleh perusahaan bioteknologi AS, Affymetrix di Silicon Valley telah mendorong munculnya database baru mengenai RNA. Dengan ini, riset tidak dilakukan lagi satu persatu terhadap molekul (DNA/RNA/protein) yang diminati, namun pada keseluruhan/satu set masing-masing molekul (untuk DNA dari gen ke genom, untuk RNA disebut transkriptom dan proteom untuk protein). Ledakan data/informasi biologi itu yang mendorong lahirnya Bioinformatika. Karena Bioinformatika adalah bidang yang relatif baru, masih banyak kesalahpahaman mengenai definisinya. Komputer sudah lama digunakan untuk menganalisa data biologi, misalnya terhadap datadata kristalografi sinar X dan NMR (Nuclear Magnetic Resonance) dalam melakukan penghitungan transformasi Fourier, Bidang ini disebut sebagai Biologi Komputasi. Bioinformatika muncul atas desakan kebutuhan untuk mengumpulkan, menyimpan dan menganalisa data-data biologis dari database DNA, RNA maupun protein tadi. Untuk mewadahinya beberapa jurnal baru bermunculan (misalnya Applied Bioinformatics), atau berubah nama seperti Computer Applications in the Biosciences (CABIOS) menjadi BIOInformatic yang menjadi official journal dari International Society for Computational Biology (ICSB) (nama himpunan tidak ikut berubah). Beberapa topik utama dalam Bioinformatika dijelaskan di bawah ini. Keberadaan database adalah syarat utama dalam analisa Bioinformatika. Database informasi dasar telah tersedia saat ini. Untuk database DNA yang utama adalah GenBank di AS. Sementara itu bagi protein, databasenya dapat ditemukan di Swiss-Prot (Swiss) untuk sekuen asam aminonya dan di Protein Data Bank (PDB) (AS). Di dalam DNA, terdapat 4 jenis basa yaitu basa Adenin (A), cytosine (C), guanine (G) dan timin (T). Basa adalah molekul berbentuk cincin yang memiliki 5 buah atom karbon dan mengikat 1 buah atom nitrogen. Susunan basa dalam molekul RNA memiliki kesamaan dengan DNA hanya saja basa timin digantikan oleh urasil (U). Adenin dan guanine berstruktur 2 cincin C5 dan C6 yang saling menempel, sedangkan timin dan urasil berstruktur 1 cincin pirimidin, struktur DNA, adenine akan berikatan dengan timin melalui 2 ikatan hydrogen, sedangkan guanine akan berikatan dengan cytosine melalui 3 ikatan hydrogen. Ketersediaan database dasar (DNA, protein) yang bersifat terbuka/gratis merupakan peluang besar untuk menggali informasi berharga. Terdapat banyak mikroorganime penyandi gen Tgase yang menghasilkan produk berupa enzim transglutaminase. Mikroorganisme penyandi gen Tgase tersebut, diantaranya adalah kelompok Streptomyces dan Streptoverticillium. Berdasarkan homologi dari sekuens DNA dan proteinnya, telah didapat primer forward dan primer reverse yang sesuai untuk mengekspresikan gen yang memproduksi enzim transglutaminase. Primer forward = PTGase 4 5’- CCG AGA CGG TCG TCA ACA AC-3’ dan Primer reverse = PTGase 4 5’- CGA ACC AGC CGT AGT CGA AA-3’.

Data yang berada dalam database itu hanya kumpulan/arsip data yang biasanya dikoleksi secara sukarela oleh para peneliti, namun saat ini banyak jurnal atau lembaga pemberi dana penelitian mewajibkan penyimpanan dalam database. Trend yang ada dalam pembuatan database saat ini adalah isinya yang makin spesialis . Misalnya untuk protein struktur, ada SCOP dan CATH yang mengklasifikasikan protein berdasarkan struktur 3D-nya, selain itu ada pula PROSITE, Blocks, dll yang berdasar pada motif struktur sekunder protein. Tak kalah penting dari data eksperimen tersebut adalah keberadaan database paper yang terletak di Medline. Link terhadap publikasi asli biasanya selalu tercantum dalam data asli sekuen. Perkembangan Pubmed terakhir yang penting adalah tersedianya fungsi mencari paper dengan topik sejenis dan link kepada situs jurnal on-line sehingga dapat membaca keseluruhan isi paper tersebut. Setelah informasi terkumpul dalam database, langkah berikutnya adalah menganalisa data. Pencarian database umumnya berdasar hasil alignment/pensejajaran sekuen, baik sekuen DNA maupun protein. Metode ini digunakan berdasar kenyataan bahwa sekuen DNA/protein bias berbeda sedikit tetapi memiliki fungsi yang sama. Misalnya protein hemoglobin dari manusia hanya sedikit berbeda dengan yang berasal dari ikan paus. Kegunaan dari pencarian ini adalah ketika mendapatkan suatu sekuen DNA/protein yang belum diketahui fungsinya maka dengan membandingkannya dengan yang ada dalam database bisa diperkirakan fungsi daripadanya. Algoritma untuk pattern recognition seperti Neural Network, Genetic Algorithm dll telah dipakai dengan sukses untuk pencarian database ini. Salah satu perangkat lunak pencari database yang paling berhasil dan bisa dikatakan menjadi standar sekarang adalah BLAST (Basic Local Alignment Search Tool). Perangkat lunak ini telah diadaptasi untuk melakukan alignment terhadap berbagai sekuen seperti DNA (blastn), protein (blastp), dsb. Baru-baru versi yang fleksibel untuk dapat beradaptasi dengan database yang lebih variatif telah dikembangkan dan disebut Gapped BLAST serta PSI (Position Specific Iterated)-BLAST. Sementara itu perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan alignment terhadap sekuen terbatas di antaranya yang lazim digunakan adalah CLUSTAL dan CLUSTAL W Data yang memerlukan analisa bioinformatika dan cukup mendapat banyak perhatian saat ini adalah data hasil DNA chip. Menggunakan perangkat ini dapat diketahui kuantitas maupun kualitas transkripsi satu gen sehingga bias menunjukkan gen-gen apa saja yang aktif terhadap perlakuan tertentu, misalnya timbulnya kanker, dll. mRNA yang diisolasi dari sampel dikembalikan dulu dalam bentuk DNA menggunakan reaksi reverse transcription. Selanjutnya melalui proses hibridisasi, hanya DNA yang komplementer saja yang akan berikatan dengan DNA di atas chip. DNA yang telah diberi label warna berbeda ini akan menunjukkan pattern yang unik. Berbagai algoritma pattern recognition telah digunakan untuk mengenali gen-gen yang aktif dari eksperimen DNA chip ini, salah satunya yang paling ampuh adalah Support Vector Machine (SVM).Bioinformatika sudah menjadi bisnis besar sekarang. Perusahaan bioteknologi yang menghasilkan data besar seperti perusahaan sekuen genom, senantiasa memerlukan bagian analisa Bioinformatika. Produk Bioinformatika pun sudah dipatenkan baik di AS, Eropa maupun Asia. Berdasar jenisnya produk yang dipatenkan itu bisa dibagi menjadi tiga yaitu (1) perangkat lunak Bioinformatika, termasuk diantaranya adalah perangkat lunak pencarian database dsb dengan contoh misalnya paten no. 6,125,331 di AS berjudul “Structural alignment method making use of a double dynamic programming algorithm”, (2) metode Bioinformatika, ini menggunakan analogi metode bisnis telah dapat dipatenkan di AS seperti pada kasus pematenan Amazon.com, sebagai contoh adalah paten no. 6,125,383 di AS tentang “Research system using multi-platform object oriented program language for providing objects at runtime for creating and manipulating biological or chemical data”, terakhir (3) produk Bioinformatika itu sendiri yaitu informasi biologis hasil analisanya.

Inilah hsil ringkasan tentang Bioinformatika Mengawinkan Teknologi Informasi dengan Bioteknologi pada dunia perikanan. Bahwa biologi molekuler yang sedikit banyak mengikuti perkembangannya karena keharusan menggunakan perangkat-perangkat Bioinformatika untuk analisa data. Sementara itu di kalangan TI masih kurang mendapat perhatian. Ketersediaan database dasar (DNA, protein) yang bersifat terbuka/gratis merupakan peluang besar untuk menggali informasi berharga daripadanya. Sudah disepakati, database genom manusia misalnya akan bersifat terbuka untuk seluruh kalangan.