Identifikasi varian gen yang berpengaruh pada efek terapi obat gagal jantung menggunakan pendekatan bioinformatika

Setiawati, Nova (2024) Identifikasi varian gen yang berpengaruh pada efek terapi obat gagal jantung menggunakan pendekatan bioinformatika. S1 thesis, Universitas Ahmad Dahlan.

	Text (JUDUL) T1_2000023117_JUDUL__240527070530.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) T1_2000023117_BAB_I__240527070530.pdf Download (200kB)
	Text (BAB II) T1_2000023117_BAB_II__240527070530.pdf Restricted to Registered users only Download (138kB) | Request a copy
	Text (BAB III) T1_2000023117_BAB_III__240527070530.pdf Restricted to Registered users only Download (139kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) T1_2000023117_BAB_IV__240527070530.pdf Restricted to Registered users only Download (245kB) | Request a copy
	Text (BAB V) T1_2000023117_BAB_V__240527070530.pdf Restricted to Registered users only Download (6kB) | Request a copy
	Text (Daftar Pustaka) T1_2000023117_DAFTAR_PUSTAKA__240527070530.pdf Download (172kB)
	Text (Lampiran) T1_2000023117_LAMPIRAN__240527070530.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Efektivitas pengobatan gagal jantung menjadi perhatian kesehatan global karena tingginya tingkat kematian yang disebabkan oleh penyakit tersebut setiap tahunnya. Faktor genetik merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi respons terhadap obat-obatan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi varian gen yang berperan dalam efek terapi obat gagal jantung menggunakan pendekatan bioinformatika.
Penelitian ini menggunakan metode non-eksperimental dengan memanfaatkan database genomik seperti PharmGKB (diakses pada tanggal 5 Februari 2024), Haploreg (diakses pada tanggal 2 Maret 2024), dan Ensembl (diakses pada tanggal 15 Maret 2024). Kriteria inklusi meliputi SNP yang memengaruhi respons terhadap efikasi obat gagal jantung dalam PharmGKB, SNP yang signifikan dengan P value < 0,05, SNP dengan Level of Evidence 1-4, dan SNP missense. Kriteria ekslusi meliputi SNP yang tidak memiliki informasi gen di dalam database PharmGKB.
Data yang diperoleh dari database PharmGKB mengidentifikasi 11 SNP. Dua SNP missense, yaitu rs1799983 (NOS3) dan rs1801253 (ADBR1), ditemukan melalui database Haploreg. Distribusi frekuensi alel dari database Ensembl menunjukkan bahwa alel G rs1799983 (NOS3) memiliki frekuensi alel di Afrika 93%), Asia Selatan dan Timur (83%), Eropa (66%), dan Amerika (79%). Sedangkan alel C rs1801253 (ADBR1) memiliki frekuensi alel di Afrika (57%), Asia Selatan (73%), Asia Timur (79%), Eropa (68%), dan Amerika (81%).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa varian gen rs1799983 (NOS3) dan rs1801253 (ADBR1) berperan dalam respons terhadap terapi obat gagal jantung, terutama obat digoxin dan spironolakton. Distribusi frekuensi Alel G rs1799983 (NOS3) menunjukkan frekuensi tertinggi di Afrika (93%) di berbagai populasi pada kedua obat tersebut.

Item Type:	Thesis (S1)
Keyword:	Gagal jantung, gen, SNP, efek terapi, bioinformatika
Subjects:	R Medicine > R Medicine (General)
Divisi / Prodi:	Faculty of Pharmacy (Fakultas Farmasi) > S1-Pharmacy (S1-Farmasi)
Depositing User:	userperpus2 userperpus2
Date Deposited:	30 May 2024 01:12
Last Modified:	30 May 2024 01:12
URI:	http://eprints.uad.ac.id/id/eprint/63795

Actions (login required)

View Item