BAB I
PENDAHULUAN
Bioinformatika (bahasa
Inggris: bioinformatics) adalah (ilmu yang mempelajari) penerapan
teknikkomputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis.
Bioinformatika adalah ilmu yang mempelajari penerapan tekhnik komputasional
untuk mengelola dan menganalisis informasi biologi. Bidang ini mencakup
penerapan metode-metode matematika, statiska, dan informatika untuk memecahkan
masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam
amino (www.id.wikipedia.org)
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 datauntuk mengelola informasi biologis, penyejajaran
sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk
struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan
analisis ekspresi gen (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999. ).
Istilah bioinformatics
mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan
komputer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam
bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk
analisissekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an (Attwood, T.K.,
dan D.J. Parry-Smith. 1999. ).
Perkembangan Internet
juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Basis data bioinformatika yang
terhubung melalui Internet memudahkan ilmuwan mengumpulkan hasil sekuensing ke
dalam basis data tersebut maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan
analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika
melalui Internet memudahkan ilmuwan mengakses program-program tersebut dan
kemudian memudahkan pengembangannya (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)
BAB II
ISI PEBAHASAN
Studi Bioinformatika
mulai tumbuh sebagai akibat dari perkembangan berbagai metode sekuens baru yang
menghasilka data yang sangat banyak. Hal tersebut, secara kebetulan, didukung
pula oleh teknologi penyimpanan, manajemen, dan pertukaran data melalui
komputer. Inovasi dalam pemetaan dan sekuensing memiliki peran penting dalam
proses pengambilan data biologis. Penggunaan Yeast Artificial Chromosome (YAC),
sangat membantu dalam konstruksi peta fisik genom kompleks secara lengkap
(Touchmann & Green, 1998). Untuk mengklon fragmen-fragmen DNA besar
(sekitar 150.000 pasangan basa) digunakan bacterial Artificial Chromosome (BAC).
Kemungkinan, teknologi
yang paling banyak kontribusinya adalah teknologi PCR. Walaupun tergolong tua
(PCR ditemukan tahun 1985), meode ini sangat efektif, dan telah mengalami
penyempurnaan selama bertahun-tahun.
Perkembangan teknologi
sekuensing dimulai dan semi-automatic sequencer yang pertama pada tahun 1987,
dilanjutkan dengan Taq Cycle sequencing pada tahun 1990. Pelabelan Flourescen
fragmen DNA dengan Sanger dideoxy Chain Termination Method, merupakan dasar
bagi proyek sekuensing skala besar (Venter et. al., 199).
Seluruh perkembangan
tersebut sia-sia saja tanpa obyek yang diteliti, yang memiliki nilai komersil
tinggi dan data yang berlimpah. Gampang ditebak, pasti Manusia melalui Human
Genome Project.
Selain perkembangan
dalam bidang Genomik, Bioinformatika sangat dipengaruhi oleh perkembangan di
bidang teknologi informasi dan komputer.
Pada fase awal (sekitar
tahun 80-an) perkembangan yang paling signifikan adalah kapasitas penyimpanan
data. Dari hanya baeberapa puluh byte (1980), hingga mencapai Terabyte (1
terabyte=1 trilyun byte),
Setelah pembuatan
database, selanjutnya dimulai perkembangan pemuatan perangkat lunak untuk
mengolah data. Awalnya, metode yang digunakan hanya pencariaan kata kunci, dan
kalimat pendek. perkembangan selanjutnya berupa perangkat lunak dengan
algoritma yang lebih kompleks, seperti penyandian nukleotida, menjadi asam-asam
amino, kemudian membuat struktur proteinnya.
Saat ini, perangkat
lunak yang tersedia meliputi pembacaan sekuens nukleotida dari gel
elektroforesis, prediksi kode protein, identifikasi primer, perbandingan
sekuens, analisis kekerabatan, pengenalan pola dan prediksi struktur. Dengan
perkembangan seperti diatas, ternyata masih belum cukup. Kurangnya pemahaman
terhadap sistem biologis dan organisasi molekular membua analisis sekuens masih
mengalami kesulitan. Perbandingan sekuens antar spesies masih sulit akibat
variabilitas DNA.
Usaha yang dilakukan
saat ini, baru mencoba mempelajari eori-teori tersebut melalui proses
inferensi, penyesuaian model, dan belajar dari contoh yang tersedia (Baldi
& Brunac, 1998).
Perkembangan perangkat
keras komputer juga berperan sangat penting. Kecepatan prosesor, kapasitas RAM,
dan kartu grafik merupakan salah satu pendorong majunya bioinformatika.
Terakhir perkembangan
bioinformatika sangat dipengaruhi oleh pertumbuhan jaringan Internet. Mulai
dari e-mail, FTP, Telnet (1980-an), Gopher, WAIS, hingga ditemukannya World
Wide Web oleh Tim Berners-Lee pada tahun 1990, mendukung kemudahan transfer
data yang cepat dan mudah. Saat ini, telah tersedia sekitar 400 database
biologis yang dapat diakses melalui internet.
BAB
III
ANALISA
Cabang-cabang
Bioninformatika
Dari pengertian Bioinformatika
yang telah dijelaskan, kita dapat menemukan banyak terdapat banyak
cabang-cabang disiplin ilmu yang terkait dengan Bioinformatika, terutama karena
bioinformatika itu sendiri merupakan suatu bidang interdisipliner. Hal tersebut
menimbulkan banyak pilihan bagi orang yang ingin mendalami Bioinformatika.
1.
Biophysics
Adalah sebuah bidang
interdisipliner yang mengalikasikan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk
memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society). Disiplin
ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan teknik-teknik dari
ilmu Fisika untuk memahami struktur membutuhkan penggunaan TI
2.
Computational
Biology
Computational biology merupakan
bagian dari Bioinformatika (dalam arti yang paling luas) yang paling dekat dengan
bidang Biologi umum klasik. Fokus dari computational biology adalah gerak
evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam molekul dan
sel(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)
3.
Medical
Informatics
Menurut Aamir Zakaria [ZAKARIA2004]
Pengertian dari medical informatics adalah “sebuah disiplin ilmu yang baru yang
didefinisikan sebagai pembelajaran, penemuan, dan implementasi dari struktur
dan algoritma untuk meningkatkan komunikasi, pengertian dan manajemen informasi
medis.” Medical informatics lebih memperhatikan struktur dan algoritma untuk
pengolahan data medis, dibandingkan dengan data itu sendiri. Disiplin ilmu ini,
untuk alasan praktis, kemungkinan besar berkaitan dengan data-data yang
didapatkan pada level biologi yang lebih “rumit” (Attwood, T.K., dan D.J.
Parry-Smith. 1999)
4.
Cheminformatics
Cheminformatics adalah kombinasi
dari sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining yang
digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat (Cambridge Healthech Institute’s
Sixth Annual Cheminformatics conference). Kemungkinan penggunaan TI untuk
merencanakan secara cerdas dan dengan mengotomatiskan proses-proses yang
terkait dengan sintesis kimiawi dari komponenkomponen pengobatan merupakan
suatu prospek yang sangat menarik bagi ahli kimia dan ahli biokimia(Attwood,
T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999
5.
Genomics
Genomics adalah bidang ilmu yang
ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar.
Genomics adalah setiap usaha untukmenganalisa atau membandingkan seluruh
komplemen genetik dari satu spesies atau lebih. Secara logis tentu saja mungkin
untuk membandingkan genom-genom dengan membandingkan kurang lebih suatu
himpunan bagian dari gen di dalam genom yang representatif (Attwood, T.K., dan
D.J. Parry-Smith. 1999)
6.
Mathematical
Biology
Mathematical biology juga menangani
masalah-masalah biologi, namun metode yang digunakan untuk menangani masalah
tersebut tidak perlu secara numerik dan tidak perlu diimplementasikan dalam
software maupun hardware (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)
Menurut Alex Kasman [KASMAN2004]
Secara umum mathematical biology melingkupi semua ketertarikan teoritis yang
tidak perlu merupakan sesuatu yang beralgoritma, dan tidak perlu dalam bentuk
molekul, dan tidak perlu berguna dalam menganalisis data yang terkumpul
(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)
7.
Proteomics
Istilah proteomics pertama kali
digunakan untuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang tersusun
(encoded) oleh genom. Michael J. Dunn [DUNN2004], mendefiniskan kata “proteome”
sebagai: “The PROTEin complement of the genOME“. Dan mendefinisikan
proteomicsberkaitan dengan: “studi kuantitatif dan kualitatif dari ekspresi gen
di level dari protein-protein fungsional itu sendiri”. Yaitu: “sebuah antarmuka
antara biokimia protein dengan biologi molekul” (Attwood, T.K., dan D.J.
Parry-Smith. 1999.)
8.
Pharmacogenomics
Pharmacogenomics adalah aplikasi
dari pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari target-target
obat. Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk penerima yang potensial
dengan menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki bentuk pola
dari ekspresi gen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi,
atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan
dalam tumor atau contoh dari pasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan
untuk mengejar target potensial terapi kanker) (Attwood, T.K., dan D.J.
Parry-Smith. 1999.)
Istilah pharmacogenomics digunakan
lebih untuk urusan yang lebih “trivial” — tetapi dapat diargumentasikan lebih
berguna– dari aplikasi pendekatan Bioinformatika pada pengkatalogan dan
pemrosesan informasi yang berkaitan dengan ilmu Farmasi dan Genetika, untuk
contohnya adalah pengumpulan informasi pasien dalam database (Attwood, T.K.,
dan D.J. Parry-Smith. 1999.)
9.
Pharmacogenetics
Pharmacogenetics adalah bagian dari
pharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika untuk
mengidentifikasi hubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single Nucleotide
Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu dan
menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan
pengembangan terapi pengobatan (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.)
Gambaran dari sebagian
bidang-bidang yang terkait dengan Bioinformatika di atas memperlihatkan bahwa
Bioinformatika mempunyai ruang lingkup yang sangat luas dan mempunyai peran
yang sangat besar dalam bidangnya. Bahkan pada bidang pelayanan kesehatan
Bioinformatika menimbulkan disiplin ilmu baru yang menyebabkan peningkatan
pelayanan kesehatan (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.)
Beberapa
aplikasi bioinformatika
1.
Transformasi
sekuen menjadi informasi genetik.
Intinya adalah menjual data, dalam
bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk
mencari potensi terhadap gen tersebut
2.
Pasien
sebagai komoditas
Pasien dengan kecenderungan
terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi
perusahaan oba untuk menawarkan produknya.
3.
Mencari
potensi gen
Potensi dari sebuah gen sangat
beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat
berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan
geneik lainnya.
Bioinformatika
Di Indonesia
Saat ini mata ajaran
bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan
dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB
menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata
kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org)
Fakultas Teknobiologi
Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar
Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program
Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata
kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3
bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM),
Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa
mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan
bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang
mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1
Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IPB (www.id.wikipedia.org)
BAB
IV
KESIMPULAN
BioInformatika suatu perpaduan antara ilmu biologi dan
teknologi informasi. Bioinformatika merupakan manajemen dan analisis informasi
biologis yang disimpan dalam suatu database. Perkembangan yang sedemikian pesat menghasilkan berbagai
teknik dan perangkat baru dalam melakukan manajemen dan analisis data. Karena
beragamnya teknik dan perangkat tersebut, terjadi kesulitan dalam perbandingan,
penyimpanan, dan analisis data dari berbagai platform. Permasalahan
lain pun muncul menghadang. Sebagai
disiplin ilmu yang baru terbentuk, bioinformatika kekurangan SDM yang kompeten.
Hal tersebut dijelaskan oleh Craig Benham, seorang Profesor pada sekolah
kedokteran Mount Sinai di New York. Ia mengajar bioinformatika aplikasi
teknologi informasi. Seperti dijelaskan Benham, ia pada tahun 2000-2001 tidak
memiliki murid di program pasca sarjananya. Padahal, diprediksikan bidang ini
membutuhkan sekitar 20.000 tenaga kerja terlatih yang kompeten dalam bidang
biologi sekaligus ilmu komputer.
DAFTAR
PUSTAKA
http://himbioui1.tripod.com/bioinformatika.html