PENGEMBANGAN ALGORITMA UNTUK PERAKITAN GENOM BARU DAN ANOTASI FUNGSIONAL

Abstract

Dengan kemajuan teknologi sekuensing generasi berikutnya, jumlah data genomik yang dihasilkan telah meningkat secara eksponensial. Namun, perakitan genom dari fragmen sekuens pendek dan anotasi fungsional gen dan elemen regulasi tetap menjadi tantangan komputasi yang signifikan. Penelitian ini berfokus pada pengembangan algoritma bioinformatika baru dan alat komputasi untuk perakitan genom yang lebih akurat dan efisien, serta anotasi fungsional yang komprehensif. Kami mengembangkan algoritma yang dapat mengatasi masalah pengulangan sekuens dan variasi genetik dalam perakitan genom, serta metode pembelajaran mesin untuk memprediksi fungsi gen dan elemen regulasi berdasarkan pola sekuens dan data ekspresi. Pengujian algoritma pada dataset genomik yang kompleks menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam kualitas perakitan dan akurasi anotasi dibandingkan dengan metode yang ada. Alat-alat ini sangat penting untuk memahami biologi organisme yang belum terkarakterisasi, mengidentifikasi gen-gen penting, dan mengungkap jalur metabolik baru. Pengembangan algoritma ini berkontribusi pada kemajuan genomik fungsional dan memungkinkan eksplorasi yang lebih dalam terhadap keragaman biologis.