Analisis Jaringan Interaksi Protein pada Stunting Menggunakan Algoritma MCODE
Abstract
Stunting merupakan masalah gizi kronis yang berdampak pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak serta melibatkan mekanisme biologis yang kompleks, termasuk respons imun dan inflamasi kronis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jaringan interaksi protein yang berperan dalam stunting menggunakan pendekatan in silico dengan algoritma Molecular Complex Detection (MCODE). Data protein terkait stunting diperoleh dari database STRING, OMIM, dan UniProt, kemudian dianalisis menggunakan implementasi MCODE berbasis Python untuk mengidentifikasi klaster protein dengan kerapatan interaksi tertinggi. Analisis terhadap 58 protein dan 448 interaksi menghasilkan 10 klaster protein, dengan Klaster 2 sebagai klaster utama yang terdiri dari 9 protein, 36 interaksi, dan skor densitas 1,000. Klaster ini didominasi oleh protein sitokin dan kemokin seperti CXCL10, CXCL8, CXCL9, IFNG, IL10, IL17A, IL18, IL1A, dan IL1B yang berperan dalam regulasi respons imun dan inflamasi. Analisis Gene Ontology dan KEGG Pathway mengindikasikan bahwa protein-protein tersebut berkaitan dengan jalur imun dan inflamasi yang relevan dengan mekanisme stunting, sehingga memberikan gambaran awal mengenai mekanisme molekuler stunting berbasis analisis jaringan yang masih memerlukan validasi eksperimental lebih lanjut. Penelitian ini memberikan pemetaan klaster protein terkait stunting menggunakan algoritma MCODE yang dapat menjadi dasar identifikasi biomarker potensial pada penelitian lanjutan.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
T. D. Adfar dan B. Hartini, “Hubungan Asupan Energi, Protein dan Zink terhadap Kejadian Stunting di SDN 11 Kampung Jua Kecamatan Lubuk Begalung,” Prosiding Seminar Kesehatan Perintis, vol. 2, no. 1, hlm. 41–46, 2019.
A. Yuniastuti, R. Susanti, M. Dewi, K. Friska, S. Cindy, M. Anik, K. Rizka, M. Siti, A. S. Ratih, A. Rihadatul, dan N. A. Afifah, “Studi In Silico Interaksi Gen REG1B dengan Growth Hormon (GH), Insuline Like Growth Factor (IGF) dan Tiroid sebagai Prediktor Kejadian Stunting,” Prosiding Seminar Nasional Biologi, vol. 9, 2021.
M. R. Diansyah, W. A. Kusuma, dan A. Annisa, “Identifikasi protein signifikan pada interaksi protein-protein penyakit Alzheimer menggunakan algoritme top-k representative skyline query,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 9, no. 3, hlm. 126–132, Jul. 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.13985.
B.-K. Ge, G.-M. Hu, R. Chen, dan C.-M. Chen, “MSClustering: A Cytoscape Tool for Multi-Level Clustering of Biological Networks,” International Journal of Molecular Sciences, vol. 23, no. 22, hlm. 14240, Nov. 2022, doi: 10.3390/ijms232214240.
M. H. Z. A. Faroby, H. N. Fadhilah, dan F. H. Sembiring, “Identifikasi Interaksi Protein-Protein Meningitis Menggunakan ClusterONE dan Analisis Jaringan,” Journal of Advanced Information and Industrial Technology, vol. 4, no. 1, hlm. 17–28, Mei 2022, doi: 10.52435/jaiit.v4i1.180.
S. Abdullah, W. A. Kusuma, dan S. H. Wijaya, “Prediksi Interaksi Protein-Protein Berbasis Sekuens Protein Menggunakan Fitur Autocorrelation dan Machine Learning,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 10, no. 1, hlm. 1–11, 2022, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.13984.
Y. S. Suharini, M. Ramli, S. Sulistyowati, dan E. R. D., “Pendekatan Teori Graf untuk Analisis Jaringan Interaksi Protein-Protein,” Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (IPTEK), vol. 7, no. 2, hlm. 1–7, 2023, doi: 10.31543/jii.v7i2.258.
A. Majeed dan S. Mukhtar, “Exploring Protein–Protein Interaction Networks Using Cytoscape,” Methods in Molecular Biology, vol. 2749, hlm. 435–448, 2023, doi: 10.1007/978-1-0716-3327-4_32.
M. V. Palukuri, R. S. Patil, dan E. M. Marcotte, “Deteksi kompleks molekul dalam jaringan interaksi protein melalui pembelajaran penguatan,” BMC Bioinformatics, 2023, doi: 10.1186/s12859-023-05425-7.
L. A. Setiani, W. A. Kusuma, dan S. A. Zulkarnaen, “Identification of Significant Proteins in Hypertension Using The Molecular Complex Detection (MCODE) Method,” Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika, vol. 20, no. 2, hlm. 81–92, Jul. 2023, doi: 10.33751/komputasi.v20i2.7905.
M. Kosek dkk., “Fecal Markers of Intestinal Inflammation and Permeability Associated with the Subsequent Acquisition of Linear Growth Deficits in Infants,” American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, vol. 88, no. 2, hlm. 390–396, Feb. 2013, doi: 10.4269/ajtmh.2012.12-0549.
K. M. Harper, M. Mutasa, A. J. Prendergast, J. Humphrey, dan A. R. Manges, “Environmental Enteric Dysfunction Pathways and Child Stunting: A Systematic Review,” PLoS Neglected Tropical Diseases, vol. 12, no. 1, hlm. e0006205, Jan. 2018, doi: 10.1371/journal.pntd.0006205.
W. O. R. A. U. Manarfa, “Clustering Protein Diabetes Melitus Menggunakan Algoritma MCL,” Jurnal Akademik Pendidikan Matematika, vol. 10, no. 1, hlm. 16–19, Mei 2024, doi: 10.55340/japm.v10i1.1441.
W. O. R. A. U. Manarfa, “Correlation of Diabetes Mellitus and Cellular Components Using Fuzzy K-Partite,” Nusantara Science and Technology Proceedings: 2nd Basic and Applied Science Conference (BASC), hlm. 56–64, 2022, doi: 10.11594/nstp.2022.2509.
D. Szklarczyk dkk., “STRING v11: Protein–Protein Association Networks with Increased Coverage Supporting Functional Discovery in Genome-Wide Experimental Datasets,” Nucleic Acids Research, vol. 47, no. D1, hlm. D607–D613, Jan. 2019, doi: 10.1093/nar/gky1131.
G. D. Bader dan C. W. V. Hogue, “An Automated Method for Finding Molecular Complexes in Large Protein Interaction Networks,” BMC Bioinformatics, vol. 4, no. 1, hlm. 2, Jan. 2003, doi: 10.1186/1471-2105-4-2.
A. Hamosh dkk., “Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM), a Knowledgebase of Human Genes and Genetic Disorders,” Nucleic Acids Research, vol. 33, hlm. D514–D517, Jan. 2005, doi: 10.1093/nar/gki033.
UniProt Consortium, “UniProt: The Universal Protein Knowledgebase in 2023,” Nucleic Acids Research, vol. 51, no. D1, hlm. D523–D531, Jan. 2023, doi: 10.1093/nar/gkac1052.
S. Maulida, W. A. Kusuma, dan A. Annisa, “Identifikasi Klaster Protein Kanker Payudara Menggunakan Algoritma MCODE,” Jurnal Ilmiah Komputasi Agri-Informatika, vol. 9, no. 2, hlm. 79–88, 2020, doi: 10.29244/jika.9.2.79-88.
M. Ashburner dkk., “Gene Ontology: Tool for the Unification of Biology,” Nature Genetics, vol. 25, no. 1, hlm. 25–29, Mei 2000, doi: 10.1038/75556.
M. Kanehisa dan S. Goto, “KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,” Nucleic Acids Research, vol. 28, no. 1, hlm. 27–30, Jan. 2000, doi: 10.1093/nar/28.1.27.
M. V. Kuleshov dkk., “Enrichr: A Comprehensive Gene Set Enrichment Analysis Web Server 2016 Update,” Nucleic Acids Research, vol. 44, no. W1, hlm. W90–W97, Jul. 2016, doi: 10.1093/nar/gkw377.
V. P. Subramanian, “Analisis Jaringan Interaksi Protein Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Algoritma MCODE,” Jurnal Komputer Terapan, vol. 8, no. 1, hlm. 45–54, 2022, doi: 10.25077/jkt.v8i1.456.
S. Prendergast, C. Bourke, J. Berkley, dan J. Humphrey, “Stunting and Wasting in Children: An Overview of the Evidence on Causes and Consequences,” World Review of Nutrition and Dietetics, vol. 119, hlm. 26–36, 2019, doi: 10.1159/000496222.
R. E. Black dkk., “Maternal and Child Undernutrition and Overweight in Low-Income and Middle-Income Countries,” The Lancet, vol. 382, no. 9890, hlm. 427–451, 2013, doi: 10.1016/S0140-6736(13)60937-X.
DOI: https://doi.org/10.55340/jiu.v15i1.2737
Refbacks
- There are currently no refbacks.
__________________________________________________________________________________________________________________________________________________
SK Accreditation No. 286/DST/C3/HM.01.00/2026 Tanggal 7 April 2026
Editorial Address :
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Dayanu Ikhsanuddin Jl. Dayanu Ikhsanuddin no.124 Baubau, Sulawesi Tenggara
Jurnal Informatika by Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Dayanu Ikhsanuddin Baubau, Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. Based on work at https://ejournal.unidayan.ac.id/index.php/JIU