Perpustakaan Digital ITB

Modifikasi histon merupakan salah satu mekanisme epigenetik yang berperan dalam proses diferensiasi sel. Penelitian sebelumnya telah menemukan hubungan antara cis-regulatory element (CRE) dengan modifikasi histon. Namun, bagaimana CRE dapat meregulasi epigenom selama proses diferensiasi sel belum diketahui dengan baik. Pengetahuan lebih baik mengenai hubungan genetik dan epigenetik ini dapat bermanfaat contohnya pada terapi sel punca. Model CNN telah berhasil digunakan untuk memprediksi tipe sel berdasarkan data modifikasi histon dan mengekstraksi motif yang berhubungan dengan modifikasi histon pada tipe sel tertentu. Pada penelitian lain, model gabungan CNN-RNN berhasil digunakan untuk menganotasi gen prokariota dengan performa yang lebih baik dari model CNN atau RNN saja. Model gabungan CNN-RNN ini mungkin dapat digunakan untuk memprediksi tipe sel berdasarkan data modifikasi histon dan mengekstraksi motif dengan lebih baik dari model CNN saja. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tipe sel pada tahap perkembangan yang berbeda berdasarkan data modifikasi histon dan mengetahui motif yang berperan dalam meregulasi modifikasi histon selama proses diferensiasi sel. Pada penelitian ini dikembangkan model CNN-RNN untuk memprediksi tipe sel H1 dan turunannya yaitu sel mesendoderm, sel trofoblas, mesenchymal stem cell (MSC), dan neural progenitor cell (NPC) berdasarkan data chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq) modifikasi histon. Algoritma Transcription Factor Motif Discovery from Importance Scores (TF-MoDISco) kemudian digunakan untuk mengekstraksi motif yang berhubungan dengan modifikasi histon selama proses diferensiasi sel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN-RNN tidak memiliki nilai binary accuracy dan AUC yang lebih tinggi dari model CNN atau RNN saja. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa tipe sel yang berbeda memiliki set motif yang berbeda. Perbedaan set motif ini mungkin menunjukkan proses regulasi modifikasi histon pada proses diferensiasi sel.