Minggu, 22 Juni 2014

BIO INFORMATIKA


Bio Informatika adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasi untuk diterapkan dalam pengelolaan dan analisis biologis. Bidang ini mencakup penerapan dalam ilmu matematika, statistika dan informatika untuk memecahkan masalah biologis, terutama dalam hal DNA dan asam amino serta informasi yang terkait dengan kedua hal itu.





Sejarah

Istilah bioinformatika pertama kali dikemukakan pada pertengahan tahun 1980-an untuk mengacu pada penerapan ilmu komputer dalam biologi. Meskipun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika sudah dilakukan sejak tahun 1960-an dengan menggunakan komputer untuk penyimpanan data dengan jumlah data yang sangat banyak.

Kemajuan teknik biomolekular dalam mengungkap teknik sekuens DNA dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Penemuan teknik sekuensing DNA pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang telah diungkapkan pada tahun 1980-an dan 1990-an. Hal inilah yang menjadi  jalan pembuka bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan Internet yang semakin pesat juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Basis data bioinformatika yang terhubung melalui Internet memudahkan para ilmuwan untuk mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam basis data tersebut maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan analisis.

Perangkat bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan pangkalan data sekuens Biologi ialah BLAST (Basic Local Alignment Search Tool). Penelusuran BLAST (BLAST search) pada pangkalan data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens baik asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna misalnya untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensingatau untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing. Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens.

PDB (Protein Data Bank, Bank Data Protein) ialah pangkalan data tunggal yang menyimpan model struktur tiga dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental (dengankristalografi sinar-X, spektroskopi NMR, dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein atau pun asam nukleat.Bioinformatika merupakan ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Pembahasan dibidang bioinformatik ini tidak terlepas dari perkembangan biologi molekular modern, salah satunya peningkatan pemahaman manusia dalam bidang genomic yang terdapat dalam molekul DNA.

Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).



Bioinformatika dalam Dunia Kedokteran

1. Bioinformatika dalam bidang klinis

Perananan Bioinformatika dalam bidang klinis ini sering juga disebut sebagai informatika klinis (clinical informatics). Aplikasi dari clinical informatics ini adalah berbentuk manajemen data-data klinis dari pasien melalui Electrical Medical Record (EMR) yang dikembangkan oleh Clement J. McDonald dari Indiana University School of Medicine pada tahun 1972 [5]. McDonald pertama kali mengaplikasikan EMR pada 33 orang pasien penyakit gula (diabetes). Sekarang EMR ini telah diaplikasikan pada berbagai penyakit. Data yang disimpan meliputi data analisa diagnosa laboratorium, hasil konsultasi dan saran, foto ronsen, ukuran detak jantung, dll. Dengan data ini dokter akan bisa menentukan obat yang sesuai dengan kondisi pasien tertentu. Lebih jauh lagi, dengan dibacanya genom manusia, akan memungkinkan untuk mengetahui penyakit genetik seseorang, sehingga personal care terhadap pasien menjadi lebih akurat.

2. Bioinformatika untuk identifikasi agent penyakit baru

Bioinformatika juga menyediakan tool yang esensial untuk identifikasi agent penyakit yang belum dikenal penyebabnya. Banyak sekali contoh-contoh penyakit baru (emerging diseases) yang muncul dalam dekade ini, dan diantaranya yang masih hangat di telinga kita tentu saja SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome).

3. Bioinformatika untuk diagnosa penyakit baru

Untuk penyakit baru diperlukan diagnosa yang akurat sehingga bisa dibedakan dengan penyakit lain.
Diagnosa yang akurat ini sangat diperlukan untuk penanganan pasien seperti pemberian obat dan perawatan yang tepat. Jika pasien terinfeksi virus influenza dengan panas tinggi, hanya akan sembuh jika diberi obat yang cocok untuk infeksi virus influenza. Sebaliknya, tidak akan sembuh kalau diberi obat untuk malaria. Karena itu, diagnosa yang tepat untuk suatu penyakit sangat diperlukan.

4. Bioinformatika untuk penemuan obat

Usaha penemuan obat biasanya dilakukan dengan penemuan zat/senyawa yang bisa menekan perkembangbiakan suatu agent penyebab penyakit. Karena banyak faktor yang bisa mempengaruhi perkembangbiakan agent tersebut, faktor-faktor itulah yang dijadikan target. Diantara faktor tersebut adalah enzim-enzim yang diperlukan untuk perkembangbiakan suatu agent. Langkah pertama yang dilakukan adalah analisa struktur dan fungsi enzim-enzim tersebut. Kemudian mencari atau mensintesa zat/senyawa yang bisa menekan fungsi dari enzim-enzim tersebut. Penemuan obat yang
efektif adalah penemuan senyawa yang berinteraksi dengan asam amino yang berperan untuk aktivitas (active site) dan untuk kestabilan enzim tersebut.

Sumber :
http://ianspace.wordpress.com/2011/05/01/bioinformatika/
http://octianaeni.blogspot.com/2013/10/tahukah-kalian-apa-yang-dimaksud-dengan.html
http://andri102.wordpress.com/bioinformatika/

Minggu, 08 Juni 2014

KOMPUTASI DAN PARALLEL PROCESSING

Komputasi

  Setiap jenis perhitungan atau penggunaan teknologi komputer dalam pengolahan informasi. Perhitungan adalah proses setelah yang jelas model yang dipahami dan dinyatakan dalam suatu algoritma , protokol , topologi jaringan , dll Perhitungan juga merupakan subyek utama dari ilmu komputer : menyelidiki apa yang dapat atau tidak dapat dilakukan dengan cara komputasi.
Perhitungan dapat diklasifikasikan oleh setidaknya tiga kriteria ortogonal: digital vs analog , sekuensial vs paralel vs bersamaan , bets vs interaktif .
Dalam prakteknya, perhitungan digital sering digunakan untuk mensimulasikan proses alam (misalnya, perhitungan Evolusi ), termasuk yang lebih alami dijelaskan oleh model analog perhitungan (misalnya, jaringan syaraf tiruan ).


Parallel Processing

Dalam komputer, pemrosesan paralel merupakan pengolahan dari Program instruksi dengan membagi mereka di antara beberapa prosesor dengan tujuan untuk menjalankan program dalam waktu kurang. Dalam komputer paling awal, hanya satu program berlari pada suatu waktu. Sebuah program komputasi-intensif yang memakan waktu satu jam untuk menjalankan dan menyalin Program tape yang mengambil satu jam untuk menjalankan akan mengambil total dua jam untuk menjalankan. Bentuk awal dari pemrosesan paralel memungkinkan eksekusi interleaved kedua program bersama-sama. Komputer akan memulai operasi I / O, dan sementara itu sedang menunggu operasi untuk menyelesaikan, itu akan mengeksekusi program prosesor-intensif. Waktu eksekusi total untuk dua pekerjaan akan menjadi sedikit lebih dari satu jam.
Peningkatan berikutnya multiprogramming . Dalam sistem multiprogramming, beberapa program telah dikirim pengguna yang masing-masing diperbolehkan untuk menggunakan prosesor untuk waktu yang singkat. Untuk pengguna tampak bahwa semua program yang melaksanakan pada saat yang sama. Masalah pertama muncul pertentangan sumber daya di sistem ini. Permintaan eksplisit untuk sumber daya menyebabkan masalah dari kebuntuan . Kompetisi untuk sumber daya pada mesin tanpa dasi-melanggar instruksi mengarah pada rutin critical section .
Langkah berikutnya dalam pengolahan paralel adalah pengenalan multiprocessing . Dalam sistem ini, dua atau lebih prosesor berbagi pekerjaan yang akan dilakukan. Versi awal memiliki master / slave konfigurasi. Salah satu prosesor (master) diprogram untuk bertanggung jawab atas semua pekerjaan dalam sistem, yang lain (budak) dilakukan hanya tugas-tugas itu diberikan oleh master. Pengaturan ini diperlukan karena tidak kemudian mengerti bagaimana program mesin sehingga mereka bisa bekerja sama dalam pengelolaan sumber daya sistem.


Konsep komputasi Parallel Processing

Paralel Processing adalah kemampuan menjalankan tugas atau aplikasi lebih dari satu aplikasi dan dijalankan secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer. Secara umum, ini adalah sebuah teknik dimana sebuah masalah dibagi dalam beberapa masalah kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah.
Terdapat dua hukum yang berlaku dalam sebuah parallel processing. yaitu:
  • Hukum Amdahl
Amdahl berpendapat, “Peningkatan kecepatan secara paralel akan menjadi linear, melipatgandakan kemampuan proses sebuah komputer dan mengurangi separuh dari waktu proses yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah masalah.”
  • Hukum Gustafson
Pendapat yang dikemukakan Gustafson hampir sama dengan Amdahl, tetapi dalam pemikiran Gustafson, sebuah komputasi paralel berjalan dengan menggunakan dua atau lebih mesin untuk mempercepat penyelesaian masalah dengan memperhatikan faktor eksternal, seperti kemampuan mesin dan kecepatan proses tiap-tiap mesin yang digunakan.



Hubungan antara komputasi modern dengan paralel processing

Kinerja komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada menggunakan satu komputer saja. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk masalah yang besar saja, komputasi yang masalah kecil, lebih murah menggunakan satu CPU saja.