Identifikasi Target Obat Kanker Pankreas Menggunakan Skyline Query dan Analisis Sentralitas Jaringan

Kawiswara, Hito (2026) Identifikasi Target Obat Kanker Pankreas Menggunakan Skyline Query dan Analisis Sentralitas Jaringan. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (516kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (216kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (261kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (321kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (17MB)
	PDF BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Download (205kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (214kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (771kB)
	Archive (ZIP) 00000068541_2521_LembarPengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (65kB)

Abstract

Kanker pankreas merupakan salah satu jenis kanker dengan tingkat fatalitas tinggi sehingga diperlukan pendekatan komputasional untuk mengidentifikasi target obat potensial. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi target obat kanker pankreas dari tanaman herbal Indonesia menggunakan Skyline Query dan ukuran sentralitas jaringan. Tanaman yang digunakan meliputi jahe (Zingiber officinale), kunyit (Curcuma longa), dan bawang merah (Allium cepa L. var. aggregatum). Dataset gabungan tanaman menghasilkan 1160 gen, sedangkan dataset kanker pankreas terdiri atas 777 gen. Hasil irisan menghasilkan 233 gen yang dianalisis menggunakan jaringan interaksi protein dan empat ukuran sentralitas, yaitu degree, betweenness, closeness, dan eigenvector centrality. Nilai sentralitas diprioritaskan menggunakan algoritma Skyline Query metode Block Nested Loop. Analisis GO dan KEGG dilakukan untuk mengevaluasi relevansi biologis. Hasil prioritisasi digunakan dalam molecular docking pada reseptor 6YNE, 8RCI, dan 8UW9. Beberapa ligan menunjukkan potensi interaksi yang baik, sehingga pendekatan ini efektif untuk memprioritaskan target obat kanker pankreas dari tanaman herbal Indonesia.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Kawiswara, Hito (00000068541)
Contributors:	Permana, Angga Aditya
Keywords:	Kanker Pankreas, Molecular Docking, Network Centrality, Skyline Query
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	23 Jul 2026 07:59
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/47930

Actions (login required)

View Item