Penerapan Teknologi Informasi Dalam Budidaya Perairan

beli sekuteng
di campur pepaya
eh jangan lupa panteng
tuh jurnal punya saya,


PENERAPAN TEKNOLOGI INFORMASI DALAM DUNIA BUDIDAYA PERAIRAN

Ikan nila (Oreochromis niloticus) merupakan salah satu spesies ikan yang penting dalam dunia budidaya. Beberapa upaya telah dilakukan untuk menghasilkan spesies ikan nila dengan genetik yang baik. Untuk menciptakan ikan dengan kualitas yang baik seperti pertumbuhan yang cepat, tahan terhadap penyakit, perlu dilakukan suatu sistem budidaya yang baik.
Ikan nila memiliki gen insulin sebagai sel islet yang mungkin dapat ditransplantasikan kedalam tubuh manusia untuk mengendalikan penyakit diabetes. Di negara Afrika Timur telah dikembangkan sumber daya genomik untuk ikan nila. Dengan adanya hal tersebut maka sekarang telah dipublikasikan peta genetik untuk ikan nila.
Pentingnya ikan nila didalam budidaya ikan, maka perlu adanya penerapan teknologi informasi yang diterapkan didalam budidaya agar produk budidaya perikanan berkualitas tinggi.maka untuk mengembangkan budidaya yang menggunakan teknologi informasi perlu dilakukan pengumpulan data-data mengenai informasi genomik ikan nila. Informasi mengenai genomik ikan nila kini bisa didapatkan dari perpustakaan BAC yang didalamnya menampung ribuan informasi mengenai genomik ikan nila. Perpustakaan BAC adalah langkah kunci dalam mempersiapkan untuk sequencing genom ikan nila.Data tersebut diambil melalui mikrosatelit yang mampu menggambarkan peta perbandingan fisik. Mikrosatelit ini dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan penanda genetik baru dan dapat digunakan untuk jangkar peta FPC berbasis fisik.
Peta perbandingan fisik merupakan salah satu penerapan bioinformatika didalam dunia budidaya. Melalui peta perbandingan fisik, dapat diketahui urutan genom dari spesies ikan nila yang berupa data sekuens partial. Dalam teknologi tersebut digunakan suatu program untuk mengolah data-data spasial yang didapatkan dari BAC melalui mikrosatelit. Program atau software tersebut ialah BLAST. Melalui software tersebut semua data yang berupa data spasial diolah agar menghasilkan produk sesuai dengan kebutuhan. Produk tersebut yang nantinya akan digunakan dalam pengembangan budidaya ikan nila.



untuk lebih memahami materi tersebut, silahkan download jurnalnya disini

Bioinformatika Dalam Dunia Budidaya Perairan

 lambung perih

makan tape

eh temend2 liat neh

neh jurnal aye,,

bioinformatika dalam dunia budidaya perairan

 

 

Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah (ilmu yang mempelajari) penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. 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 data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

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 analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.

Berikut adalah beberapa contoh penerapan bioinformatika dalam bidang budidaya:

A. Teknologi ekspresi protein

Produksi protein rekombinan sedang hangat dalam bidang bioteknologi. Ada berbagai metoda yang dapat dipilih sebagai sistem ekspresi antara lain pendekatan bakterial, yeast (ragi),  sel insekta maupun transgenik. Banyak produk sebagai contoh hormon, gonadotropin dan enzym telah digunakan dalam akuakultur. Ekspresi antigen untuk pengembangan vaksin mewakili pula kegiatan dalam bidang ini.

B. Mikrosatelit, RFLP, Analisis QTL

Teknologi “sidik jari” DNA dan pemetaan DNA semakin mempermudah perkembangan ilmu dalam akuakultur.  Teknologi tersebut digunakan untuk identifikasi stok, seleksi dalam kegiatan breeding, dan mengidentifikasi gen yang penting dalam akuakultur seperti pertumbuhan dan resistensi terhadap penyakit. Pemetaan dan karakterisasi gen semakin dipermudah dengan adanya teknologi QTL (Quantitative Trait Loci).

C. Vaksin DNA

Kegiatan ini melibatkan pengunaan DNA untuk mengekspresikan antigen dalam inang sebagai bagian dari proses vaksinasi. Teknologi ini telah diterapkan dalam skala penelitian pada rainbow trout dan hasilnya sangat bagus. Ketika di uji tantang dengan virus IHNV, hampir 100% ikan dengan  perlakuan teknologi ini selamat dan perlakuan kontrol 85-90% mengalami kematian.

D. Chip DNA

Teknologi baru ini mampu menganalisa ekspresi ribuan gen dalam satu microchip.  Teknologi ini berkembang pesat dan telah diaplikasikan untuk ekspresi gen, pemetaan, penemuan gen, diagnosa genetik. Dalam akuakultur sudah ada beberapa grup riset yang menggunakan teknologi ini untuk meneliti ekspresi gen pada ikan.



  

E. Proteomics

Proteomic adalah ilmu yang mempelajari sifat protein (tingkat ekspresi,  interaksi, modifikasi setelah translasi dan lainnya) dalam skala besar untuk memperoleh pandangan jelas dan terintegrasi sebagai contoh untuk mengetahui proses yang menyebabkan penyakit, meneliti proses-proses dalam sel, networking pada skala protein. Teknologi ini adalah kombinasi dari elektroforesis “2D” polyacrilamide gel dengan spektrometer. Ditunjang oleh teknologi komputer untuk mengolah data dan bioinformatika, teknologi ini menjadi metoda yang cepat dan sensitif untuk mengetahui karakterisasi protein. Kesimpulannya teknologi ini bisa mengidentifikasi protein yang dapat berperan untuk penemuan obat, theurapeutics dan lainnya.

F. Teknologi Transgenik

Teknologi transgenik telah digunakan sejak 1980 dan sekarang berkembang memproduksi makhluk hidup dengan fenotip yang diinginkan. Dalam bidang akuakultur teknologi ini berguna untuk meningkatkan laju pertumbuhan ikan; mengatur kematangan gonad, diferensiasi sex dan sterilitas; meningkatkan resistensi terhadap pathogen; mengadaptasi ikan terhadap lingkungan baru (freeze resistance!); merubah karakteristik biokimia dari daging ikan sehingga menciptakan rasa daging yang diinginkan; mengubah jalur metabolisme sehingga terjadi efisiensi pakan.

http://akuakultur.wordpress.com/2006/12/12/bioteknologi-dalam-akuakultur/

APLIKASI DATA PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK IDENTIFIKASI TINGKAT KERAGAMAN PENGGUNAAN LAHAN

http://isjd.pdii.lipi.go.id/admin/jurnal/3108137146.pdf 

Pendekatan secara spasial perlu dilakukan, mengingat semua kegiatan pemanfaatan ruang perdesaan baik sosial maupun ekonomi membutuhkan lokasi atau tempat yang secara
hirarkis dan fungsional saling berkaitan antara satu dengan yang lainnya. Hal ini didasarkan pada
kenyataan bahwa kondisi tata guna lahan wilayah perdesaan di Indonesia sangat beragam. Oleh karena itu setiap pengambilan kebijakan pemanfaatan ruang perlu memperhatikan kondisi keragaman penggunaan lahan di wilayah yang bersangkutan.

Digital Globe (perusahaan Swasta AS), tahun 2002 meluncurkan satelit komersial dengan nama Quickbird, beresolusi spasial hingga 60 sentimeter dan 2,4 meter untuk moda pankromatik dan multispektral. Sampai saat ini Citra Quickbird beresolusi spasial paling tinggi dibanding citra satelit komersial lain. Semua sistem menghasilkan dua macam data: multispektral pada empat saluran spektral (biru, hijau, merah, dan inframerah dekat atau B, H, M, dan IMD), serta pankromatik (PAN) yang beroperasi di wilayah gelombang tampak mata dan perluasannya. Resolusi spasial tinggi ditujukan untuk mendukung aplikasi kekotaan, seperti pengenalan pola permukiman, perkembangan dan perluasan daerah terbangun. Saluran-saluran spektral B, H, M, IMD, dan PAN cenderung dipilih, karena telah terbukti efektif dalam menyajikan variasi fenomena yang terkait dengan kota.

Kehadiran Quickbird telah melahirkan eforia baru. pada praktisi inderaja yang jenuh dengan penggunaan metode baku analisis citra berbasis Landsat dan SPOT. Klasifikasi multispectral standar berdasarkan resolusi spasial sekitar 20-30 meter seringkali dianggap kurang halus untuk kajian wilayah pertanian dan urban di Jawa. Model-model dengan knowledge-based techniques (KBT) yang berbasis Landsat dan SPOT umumnya tidak tersedia dalam menu baku di perangkat lunak komersial, dan lebih sulit dioperasikan. Berdasarkan hasil interpretasi visual dari citra penginderaan jauh Quick Bird dan didukung peta desa yang ada, maka penggunaan lahan di Desa Cibatok Satu terdiri dari sawah, kebun campuran dan pemukiman. Secara visual citra Quick Bird dapat mengidentifikasi bangunan rumah dan jalan kampung yang tidak beraspal (tanah/Batu/Semen) dengan lebar kurang dari 1 meter yang ada di wilayah permukiman. Dari citra Quick Bird, lahan sawah mempunyai kenampakan yang sangat jelas dan mudah dibedakan dengan vegetasi lainnya.

Secara umum metode penelitian ini dibagi menjadi empat tahapan, yaitu tahap pengumpulan data textual (tabel, grafik dan tex) maupun peta/data spasial. Tahap selanjutnya adalah pengolahan citra Quick Bird pansharpened, meliputi rektifikasi berbasis batas administrasi desa dan interpretasi penggunaan lahan termasuk identifikasi jaringan jalan. Tahap ketiga adalah menghitung luas wilayah dan luas penggunaan jalan serta menghitung panjang jaringan jalan untuk setiap RW. Tahap Akhir adalah menghitung nilai entropy (Hi) jenis penggunaan lahan dan jaringan jalan setiap RW dengan menggunakan rumus dari Shannon dan Weaver (1949).

Data penginderaan Jauh satelit sangat membantu dan bahkan sebagai sarana mutlak yang harus tersedia dalam analisis spasial kuantitaif tingkat keragaman penggunaan lahan dan jaringan jalan suatu wilayah.

Bioinformatika Dalam Budidaya

Bioinformatika merupakan ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Pembahasan dibidang bioinformatik ini tidak terlepas dari perkembangan biologi molekular modern, salah satunya peningkatan pemahaman manusia dalam bidang genomic yang terdapat dalam molekul DNA.

Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).

Perkembangan teknologi DNA rekombinan memainkan peranan penting dalam lahirnya bioinformatika. Teknologi DNA rekombinan memunculkan suatu pengetahuan baru dalam rekayasa genetika organisme yang dikenala bioteknologi.Perkembangan bioteknologi dari bioteknologi tradisional ke bioteknologi modren salah satunya ditandainya dengan kemampuan manusia dalam melakukan analisis DNA organisme, sekuensing DNA dan manipulasi DNA.

Sekuensing DNA satu organisme, misalnya suatu virus memiliki kurang lebih 5.000 nukleotida atau molekul DNA atau sekitar 11 gen, yang telah berhasil dibaca secara menyeluruh pada tahun 1977. Kemudia Sekuen seluruh DNA manusia terdiri dari 3 milyar nukleotida yang menyusun 100.000 gen dapat dipetakan dalam waktu 3 tahun, walaupun semua ini belum terlalu lengkap. Saat ini terdapat milyaran data nukleotida yang tersimpan dalam database DNA, GenBank di AS yang didirikan tahun 1982.

Bioinformatika ialah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasiuntuk mengelola dan menganalisis informasi hayati. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologi, terutama yang terkait dengan penggunaan sekuens DNAdan asam amino. Contoh topik utama bidang ini meliputi pangkalan data untuk mengelola informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan struktur protein atau pun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

Bioinformatika pertamakali dikemukakan pada pertengahan 1980an untuk mengacu kepada penerapan ilmu komputer dalam bidang biologi. Meskipun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika seperti pembuatan pangkalan data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologi telah dilakukan sejak tahun 1960an.

Kemajuan teknik biologi molekuler dalam mengungkap sekuens biologi protein (sejak awal 1950an) dan asam nukleat (sejak 1960an) mengawali perkembangan pangkalan data dan teknik analisis sekuens biologi. Pangkalan data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960an di Amerika Serikat, sementara pangkalan data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970an di Amerika Serikat dan Jerman pada Laboratorium Biologi Molekuler Eropa (European Molecular Biology Laboratory).

Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang dapat diungkapkan pada 1980an dan 1990an. Hal ini menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, yang meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan jaringan internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Pangkalan data bioinformatika yang terhubungkan melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam pangkalan data tersebut serta memperoleh sekuens biologi sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

Pangkalan Data sekuens biologi dapat berupa pangkalan data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat dan protein, pangkalan data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein, dan pangkalan data struktur untuk menyimpan data struktur protein dan asam nukleat.

Pangkalan data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalahGenBank (Amerika Serikat), EMBL (the European Molecular Biology Laboratory, Eropa), dan DDBJ (DNA Data Bank of Japan, Jepang). Ketiga pangkalan data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan cakupan masing-masing pangkalan data. Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submisi (pengumpulan) langsung dari peneliti individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten. Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam pangkalan data sekuens asam nukleat pada umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA), nama organisme sumber asam nukleat tersebut, dan segala sesuatu yang berkaitan dengan sekuens asam nukleat tersebut.

Selain asam nukleat, beberapa contoh pangkalan data penting yang menyimpan sekuens primer protein adalah PIR (Protein Information Resource, Amerika Serikat), Swiss-Prot (Eropa), dan TrEMBL (Eropa). Ketiga pangkalan data tersebut telah digabungkan dalam UniProt, yang didanai terutama oleh Amerika Serikat. Entri dalam UniProt mengandung informasi tentang sekuens protein, nama organisme sumber protein, pustaka yang berkaitan, dan komentar yang pada umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein tersebut.

Perangkat bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan pangkalan data sekuens Biologi ialah BLAST (Basic Local Alignment Search Tool). Penelusuran BLAST (BLAST search) pada pangkalan data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens baik asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna misalnya untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing atau untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing.Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens.

PDB (Protein Data Bank, Bank Data Protein) ialah pangkalan data tunggal yang menyimpan model struktur tiga dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental (dengan kristalografi sinar-X, spektroskopi NMR, danmikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensiyang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein atau pun asam nukleat.

Gejala Pikun

Gejala kepikunan biasanya muncul secara perlahan diawali dengan gangguan memori atau gangguan mental ringan, dan penderita biasanya tidak menyadarinya.
“Selain itu, lingkungan penderita, terutama keluarga, kurang menyadari dengan menganggapnya sebagai hal yang wajar karena si penderita sudah tua, dan umumnya si penderita terlambat dibawa berobat,” kata dokter ahli saraf di Lampung, dr Ruth Mariva SpS, dalam seminar tentang dimensia, di Bandarlampung, belum lama ini.

Menurutnya, proses terjadinya kepikunan itu rata- rata antara tujuh sampai 10 tahun. Ruth Mariva juga menyebutkan ada 10 tanda kepikunan yang menjadi “alarm sign”, seperti sering lupa, mengalami kesulitan melaksanakan pekerjaan rutin, sulit berbicara, mengalami disorientasi waktu dan tempat, salah meletakkan barang, sulit mengambil putusan tepat.
Tanda-tanda lainnya adalah mengalami perubahan mood dan perilaku, sulit berpikir abstrak, mengalami perubahan kepribadian, dan kehilangan inisiatif. Penyakit Alzheimer merupakan penyebab utama kepikunan, kemudian penyebabnya adalah gangguan vaskuler/stroke, depresi dan alkohol, intoksikasi (keracunan) obat , toksik metabolik, dan infeksi.