Topik Riset Bioinformatika

Materi pembelajaran ini membahas secara mendalam berbagai pendekatan riset terkini dalam bidang bioinformatika, dengan penekanan khusus pada teknik clustering untuk menganalisis data biologis kompleks. Peserta akan mempelajari prinsip-prinsip dasar dan lanjutan dalam pengelompokan data biologis seperti interaksi protein-protein, hubungan senyawa dan target biologis, serta keterhubungan antar jalur biologis (biological pathways).

Topik-topik yang dikaji meliputi pemodelan jaringan biologis, unsupervised learning dalam bioinformatika, serta eksplorasi multi-omics data untuk mengungkap mekanisme penyakit, fungsi genetik, dan potensi terapeutik tanaman obat (khususnya tanaman lokal). Selain itu, peserta akan diberi bekal dalam pengembangan aplikasi dan web berbasis bioinformatika untuk visualisasi dan interpretasi hasil clustering.

Melalui pendekatan praktikal dan berbasis proyek, peserta akan mengembangkan prototipe aplikasi berbasis data nyata, seperti analisis interaksi protein dalam penyakit tertentu, klasterisasi senyawa dari tanaman obat terhadap target molekuler, dan integrasi informasi jalur biologis untuk menemukan kandidat terapi baru.

Materi ini juga mendorong peserta untuk menyusun proposal riset individu atau kelompok, serta menghasilkan luaran dalam bentuk publikasi atau prototipe aplikasi bioinformatika yang dapat dikembangkan lebih lanjut dalam kegiatan riset atau pengabdian masyarakat.

Capaian Pembelajaran:

1. Memahami dan menjelaskan prinsip clustering dalam konteks data biologis.

2. Menganalisis jaringan interaksi protein, senyawa, dan jalur biologis dengan pendekatan bioinformatika.

3. Merancang dan mengembangkan aplikasi atau web sederhana untuk analisis dan visualisasi data biologis.

4. Mengeksplorasi data biologis yang terkait dengan penyakit, tanaman obat, dan mekanisme molekuler dengan pendekatan integratif.

5. Menyusun proposal riset bioinformatika dan menghasilkan luaran ilmiah dalam bentuk prototipe, artikel ilmiah, atau poster.