PARALEL PROCESSING DAN BIOINFORMATIKA
·
PARALEL PROCESSING
Pemrosesan paralel (parallel
processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan
sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat
programberjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan. Tetapi
dalam praktek,seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi oleh
CPU yang berbea-beda tanpa berkaitan di antaranya.
·
HUBUNGAN PARALEL
DENGAN PROCESSING
Peningkatan kinerja atau proses
komputasi semakin diterapkan, dan salah satu caranya adalah dengan meningkatkan
kecepatan perangkat keras. Dimana komponen utama dalam perangkat keras komputer
adalah processor. Sedangkanparallel processing adalah penggunaan
beberapa processor (multiprocessor atau arsitektur komputer dengan banyak
processor) agar kinerja computer semakin cepat.
·
BIOINFORMATIKA
Bioinformatika merupakan ilmu terapan
yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular.
Bioinformatika ialah ilmu yang
mempelajari penerapan teknik komputasi untuk mengelola
dan menganalisis informasi hayati. Bidang ini mencakup penerapan
metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk
memecahkan masalah-masalah biologi, terutama yang terkait dengan penggunaan
sekuens DNA dan asam amino. Contoh topik
utama bidang ini meliputi pangkalan
data untuk mengelola informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence
alignment), prediksi struktur untuk meramalkan struktur protein atau pun struktur
sekunder RNA, analisisfilogenetik,
dan analisis ekspresi gen.
·
SEJARAH
BIOINFORMATIKA PENERAPAN UTAMA BIOINFORMATIKA
Istilah bioinformatics mulai
dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada
penerapan computer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang
dalam bioinformatika(seperti pembuatan basis data dan
pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologis) sudah
dilakukan sejak tahun 1960-an. Kemajuan teknik biologi molecular
dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam
nukleat(sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis
sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun
1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA
dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman
(pada European Molecular Biology Laboratory , Laboratorium Biologi
Molekular Eropa).Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada
pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang
berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadi salah satu
pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan
kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya
menyebabkan lahirnya bioinformatika. 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 asam nukleat adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (Eropa), dan
DDBJ (Jepang). Ketiga basis data tersebut bekerjasama dan bertukar data secara
harian untuk menjaga keleluasaan 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.Contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens primer
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.BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) merupakan perkakas
bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan basis data sekuens
biologis. Penelusuran BLAST pada basis data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk
mencari sekuens asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu
yang dimilikinya. Hal ini berguna untuk menemukan gen sejenis pada beberapa
organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk
memeriksa fungsi gen hasil sekuensing. Algoritma yang mendasari kerja BLAST
adalah penyejajaran sekuens.PDB (Protein Data Bank) adalah basis data tunggal
yang menyimpan model struktural 3D protein dan asam nukleat hasil penentuan
eksperimental dengan kristalografi sinar X, spektroskopi NMR dan mikroskopi
elektron. PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat 3D yang menggambarkan
posisi atom-atom dalam protein maupun asam nukleat.
·
TREND BIONFORMATIKA
DI DUNIA
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
data-data kristalografi sinar X dan NMR (Nuclear Magnetic Resonance) dalam
melakukan penghitungan transformasi Fourier, dsb. 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) untuk struktur 3D-nya. 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 bisa
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 [15]. 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 bisa 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
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”, 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
produk Bioinformatika itu sendiri yaitu informasi biologis hasil analisanya.
·
BASIS DATA SEKUENT
BIOLOGIS DAN PENYEJARAN SEKUENT
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.
BLAST (Basic Local Alignment
Search Tool) merupakan perkakas bioinformatika yang berkaitan erat dengan
penggunaan basis data sekuens biologis. Penelusuran BLAST (BLAST search) pada
basis data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens 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 sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi
gen hasil sekuensing. Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah
penyejajaran sekuens.
PDB (Protein Data Bank, Bank Data
Protein) adalah basis data tunggal yang menyimpan model struktural tiga
dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental
(dengan kristalografi sinar-X, spektroskopi NMR dan mikroskopi
elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang
menggambarkan posisi atom-atom dalam protein ataupun asam nukleat.
SUMBER :
https://dikky12.wordpress.com/2011/04/01/parallel-processing/
http://bioinformatika-q.blogspot.com/
http://bdoelvengeance6661.blogspot.com/2014/11/tugas-softskill-2-bioinformatika.html
http://newmentarid.blogspot.com/
http://bangobayu.blogspot.com/2015/05/parallel-processing-dan-bioinformatika.html
