APLIKASI SIG UNTUK MEMAHAMI FENOMENA TUTUPAN LAHAN DENGAN CITRA SATELIT

hai hai....
Apa kabar pembaca yang teladan ????
udah lama ya saya gak menerbitkan rangkaian huruf-huruf yang saya balut dalam sebuah paragraf....
Kabar saya alhamdulillah baik kok. (lho emang ditanya yak :p)
Kok saya sok tau ya, pembaca yang teladan nanya kabar ke saya atau enggaknya, udah macem dukun aja yang punya indera keenam. Ngomongin indera, (gak tau dia lagi ngapain sekarang, mungkin lagi bersin2 karena diomongin), tugas saya kali ini membahas tentang indera juga lho....tapi bukan indera yang sekarang lagi nongkrong sambil maen gitar dan nyanyi lagu tentang sosial di pinggir jalan. Kali ini saya membahas Sistem Informasi Geografi yang didalamnya akan membahas indera, tapi saya bukan ngebahas tentang kesehariannya indera atau kisah cintanya indera (ini apa sih, kok si indera itu mulu)...
ok kita agak mulai serius *muka serius (>o<)

Next Coursework is about Geographic Information System (GIS) a.k.a Sistem Informasi Geografi (SIG).
Dalam tugas ini, gak jauh beda ama tugas-tugas sebelumnya. Kita harus nyari jurnal terus kita Resume...(mana si indera'nya yah)....
SIG atau Penginderaan Jarak Jauh adalah sistem informasi yang digunakan untuk mengetahui seluk beluk suatu tempat atau daerah tanpa melakukan observasi atau survey ke tempat atau daerah tersebut. (tuh dia si indera'nya). Saya akan meresume jurnal yang berjudul APLIKASI SIG UNTUK MEMAHAMI FENOMENA TUTUPAN LAHAN DENGAN CITRA SATELIT. Sumber Terpecaya

Resume

Teknologi penginderaan jauh semakin hari semakin berkembang dan dapat diaplikasikan dalam beberapa bidang, karena kemampuannya untuk merekam informasi yang ada di permukaan bumi, diantaranya tumbuhan. Tumbuhan mempunyai signal spektral atau reflektansi yang unik, sehingga memungkinkan untuk dibedakan dengan fenomena lain.

Satelit NOOA menyediakan data satelit atau citra yang dapat dipergunakan untuk mengamati tingkat kehijauan tumbuhan, karena memuat beberapa channel. Pada daerah atau channel infra merah dekat (NIR) tumbuhan memberikan nilai reflektansi yang tinggi dan reflektansi akan tinggi pada bagaian sinar tampak (visible). Perbandingan kedua channel di atas dinyatakan dengan NDVI sebagai indikator tingkat kehijauan tumbuhan.

Karakterisitik tumbuhan secara seasonal, seperti perkembangan dan penurunan tingkat kehijauan, erat kaitannya dengan karakteristik atmosfer, seperti curah hujan, suhu dan sebagainya. Perubahan - perubahan dalam fenomena diatas merupakan indikator penting dalam mengamati perubahan lingkungan atau iklim.

Waktu dan progresif dari perkem- bangan tanaman bisa memberikan informasi yang membantu para peneliti memper- kirakan kesimpulan tentang kondisi tanaman dan lingkungannya, seperti temperatur, curah hujan dan sebagainya.

Belakangan ini, keberadaan datam satelit secara global dengan siklus harian telah tersedia, sehingga bisa menguji dan memonitor masa pertumbuhan (growing season) pada daerah yang luas.

Data indeks kehijauan tumbuhan atau Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) yang dihasilkan dari sensor satelit National Oceanic and Atmospheric Administration’s (NOAA), Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) memberikan alternatif secara obyektif untuk mengevaluasi tanggapan (response) tumbuhan pada daerah tutupan lahan dan mengkaji keanekaragamannya pada daerah geografi yang luas.

Growing season adalah merupakan masa pertumbuhan dari tanaman. Sulit untuk menentukan secara obyektif waktu pertumbuhan absolut bagi tumbuhan di suatu daerah berdasarkan penelitian satelit (5). Akan tetapi, penelitian tumbuhan dengan aplikasi teknologi penginderaan jauh yang memanfaatkan data satelit pada cakupan daerah yang luas, bersifat harian, biaya murah dan waktu yang relatif singkat,b memberikan keuntungan yang signifikan.

Daerah penelitian ini mencakup pada kisaran koordinat 25º Lintang Utara sampai 15º Lintang Selatan dan koordinat bujur 90º Bujur Timur sampai 140º Bujur Timur yang meliputi daerah Asia Tenggara, sebagian kecil Asia Timur (Cina Selatan, Taiwan), sebagian kecil Asia Selatan (India selatan, Bangladesh), dan Australia bagian utara.

Pemilihan daerah penelitian tersebut diatas berdasarkan pertimbangan :

Ø  Bentuk dan ukurannya sesuai dengan resolusi 1km x 1km dari data satelit AVHRR-NOAA.

Ø  Daerah Asia Tenggara dijumpai dalam basis data yang dibuat oleh instrument AVHRR.

Pada tahapan ini, data satelit AVHRR- NOAA diimpor dan diresampel menggunakan aplikasi penginderaan jauh (inderaja) dan teknologi Sistem Informasi Geografi (SIG). Perhitungan NDVI sebagai indikator dari respon tumbuhan dihitung dengan menggunakan rumus :

Dimana Ch1 menyatakan channel 1 dengan band nampak (0.58-0.68 μm) dan Ch2 mengekspresikan channel 2 dengan band infra merah dekat (0.72–1.10  μm). Kedua  channel diatas sebagai indicator yang sensitif dari keberadaan dan kondisi dari tumbuhan. Selanjutnya proses overlay dilakukan untuk menghasilkan 36  scene yang representatif untuk proses selanjutnya.

Akan tetapi, hasil perhitungan NDVI diatas belum bisa digunakan secara langsung karena sifat dataset yang sangat berawan. Efek dari atmosfir dan awan ini mempengaruhi nilai dari NDVI sehingga menghasilkan anomali-anomali. Untuk mengoreksi NDVI atau mereduksi efek tersebut dipakai medode BISE (Best Index Slope Extraction) yang diketemukan oleh Viovy et al, 1992 dengan sedikit modifikasi dari Teguh Prayogo (4).

Rumus dan kondisi NDVIratio diatas telah diaplikasikan pada data NDVI yang dihasilkan dari sensor satelit NOAA-AVHRR yang meliputi daerah Asia Tenggara. Pertama-tama, dengan memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografi (SIG), Ekosistem Global Olson diklasifikasikan kembali ke dalam kelompok tutupan lahan lebih kasar (pengelompokannya menjadi lebih kecil). Kedua, menerapkan salah satu dari tutupan lahan utama (rumput) sebagai kunci atau parameter untuk menentukan aspek waktu pertumbuhan (growing season) pada daerah penelitian.

Pemilihan tutupan lahan rumput sebagai kunci atau parameter dalam penelitian ini adalah karena rumput dapat dipahami bahwa tanggapan (response) yang cepat dari tutupan lahan tersebut terhadap faktor-faktor lingkungan, seperti panjangnya siang, dan temperatur tanah. Tutupan lahan rumput sering terdiri dari beberapa spesies yang menempati bagian yang berbeda-beda dari growing season (5). Masa pertumbuhan secara nyata terjadi ketika spesies yang pertama tumbuh, kemudian terus tumbuh sampai akhirnya terjadi kekeringan yang menyebabkan berakhirnya masa pertumbuhan.

Selanjutnya, dengan mengaplikasi teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG), nilai NDVI tutupan lahan rumput (grassland) dari masing-masing image (scene) diekstrak dan dirata-rata untuk mendapatkan nilai rata- rata NDVI dari  grassland, sehingga menghasilkan 36 nilai NDVI rata-rata untuk tiap 10 harian. Caranya adalah dengan meng-overlay-kan image ekosistem global Olson dan image NDVI 10 harian selama kurun waktu Mei 1997 sampai dengan April 1998. Nilai-nilai NDVI tersebut kemudian dipakai dalam rumus NDVIratio diatas (rumus White), sehingga dihasilkan suatu harga  threshold NDVI untuk growing season.

Dengan menggunakan NDVIratio bernilai 0.5, maka dengan sukses dihasilkan nilai threshold NDVI dari growing season adalah sekitar 0.105 dan threshold tersebut kemudian diaplikasikan untuk semua tutupan lahan pada daerah penelitian.

 Kesimpulan

Teknologi penginderaan jauh memungkinkan untuk menyediakan data satelit, seperti AVHRR-NOAA yang dapat dipergunakan untuk memantau tingkat kehijauan suatu tumbuhan dan selanjutnya dapat digunakan untuk mengetahui kapan tumbuhan tersebut pada daerah penelitian mulai tumbuh.

Berdasarkan hasil perhitungan dan mengaplikasikan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG), maka didapatkan bahwa threshold untuk  growing season pada tutupan lahan di daerah penelitian (Asia Tenggara) selama kurun waktu Mei 1997 sampai April 1998 adalah 1.105. Nilai threshold 1.105 ini sebagai indikasi permulaan dari tingkat kehijauan tumbuhan atau dengan kata lain nilai NDVI e” 1.105 sebagai daerah growing season. Sebaliknya, nilai NDVI d” 1.105 sebagai akhir dari growing season.

Gimana pembaca yang teladan ???
Udah tau si indera'nya ???

atau malah udah tukeran PIN dan folback"an ama indera....????

yah mungkin inilah hasil Resume'an saya tentang jurnal APLIKASI SIG UNTUK MEMAHAMI FENOMENA TUTUPAN LAHAN DENGAN CITRA SATELIT, semoga bisa menjadi hal yang paling berguna buat para pembaca yang teladan, ntah kapan bergunaya ^^.

Sekian dulu yah balutan kata yang saya tumpahkan dalam kertas elektronik saya ini, Thx...

Aduh kuping saya panasssss.......kata indera :p

Bye.

Bioinformatika Budidaya

Tugas kedua aja nih, nyari artikel tentang bioinformasi budidaya. Nah, saya udah dapet, para pembaca yang teladan pasti penasaran sama tulisan saya, iya kan iyan iya kannnn.......
yuk kita pindahkan bola mata kita agak sedikit ke bawah...

Suhu tinggi (33 °C) matikan WSSV pada udang vannamei

 

Kelompok peneliti dari Ghent University – Belgium, memastikan bahwa vannamei (SPF) yang diinfeksi WSSV, bila dipelihara pada suhu 33 °C, tidak akan terpengaruh oleh virus tersebut. Hal ini kemungkinan bisa menjadi strategi bagi pembudidaya udang untuk menghindari virus WSSV.
Pada kelompok udang yang diuji tantang serta dipelihara pada suhu 27 °C, dan juga kelompok yang dipelihara pada suhu awal 27°C (yang kemudian dinaikkan suhu medium ke 33 °C setelah uji tantang dengan virus; menunjukkan gejala sel-sel yang positif WSSV 12 jam pasca uji tantang. 24 jam kemudian, udang di kedua perlakuan tersebut menunjukkan infeksi sistemik.
Dari perlakuan terhadap udang yang diuji tantang dengan virus titer WSSV, serta dipelihara dengan suhu air konstan pada suhu 33 °C, tidak menunjukkan sel-sel yang positif terkena WSSV setelah 24 jam pasca uji tantang. Ini menunjukkan bahwa suhu air yang tinggi mencegah terjadinya penyakit (yang disebabkan WSSV) dan secara signifikan mengurangi mortalitas.
Penelitian ini menjustifikasi daftar penemuan sebelumnya bahwa suhu tinggi berperan terhadap menurunnya prevalensi WSSV. Di Ecuador dan Thailand, prevalensi WSSV di tambak serta hatchery, menurun seiring dengan datangnya musim yang lebih hangat (Rodriguez et al., 2003 dan Withyachumnarnkul et al., 2003). Temperature juga berpengaruh terhadap serangan virus pada hewan ektothermik seperti ikan dan insekta, sebagai contoh infeksi yang disebabkan KHV (Gilad et al., 2003; Iida and Sano, 2005).
Mekanisme yang melatarbelakangi hal ini diduga terjadinya hyperthermia yang memicu mekanisme pertahanan pada inang (dalam hal ini udang). Hal tersebut berpengaruh terhadap replikasi WSSV (Vidal et al., 2001; Granja et al., 2003). Sumber


gimana gimana gimana ... ?????
udah ngerti tentang artikel yang di atas ?
yah itulah artikel yang saya temukan di kolong kolong lemari internet, liat aja bentuknya, udah gak karuan..
sekian dulu yah pembaca teladan untuk tulisan saya, saya tau pasti kalian nunggu gabungan huruf yang saya buat lagi kan...
pantengin terus aja yah...
Hasta La Vista

NCBI

National Center for Biotechnology Information (NCBI)

Nah, seringkali pas dapat tugas, kita para mahasiswa mencari suatu referensi untuk dipakai dasar teori. Yang hobi ngenet pasti bakal mengandalkan Google dan Wikipedia. Apalagi yang Wikipedia itu. Saking simpelnya seringkali artikel di Wikipedia itu di-kopi-pasta.

Duh
(-...-)"
Gak jaman lagi deh kopi-pasta kayak gitu.

By the way, tahukah pembaca yang budiman darimanakah Wikipedia mendapatkan informasi-informasi (khususnya mengenai kedokteran) tersebut? Dari mana coba?
Jawabannya adalah dari JURNAL. Sementara itu, jurnal-jurnal tersebut dikoordinasi dalam suatu pusat informasi nasional yang disebut NCBI - National Center of Biotechnology Information.
NCBI ini mengoordinir banyak sekali informasi bioteknologi. Dari mulai kacang sampai manusia informasinya selalu ada! Nah, di halaman pertama website NCBI selalu ada tab 'popular resource'. Itulah tab yang berisi link-link ke jurnal-jurnal tertentu. Misalnya, ada PubMed yang merupakan surga dari jurnal kedokteran yang gratis dan biasanya ada full text-nya. Dan yang terpenting, semuanya adalah sumber yang VALID!
Kalau bingung, website NCBI selalu menyediakan site-map yang akan memperkecil lingkup bahasan yang diinginkan, entah itu genetika, kedokteran, daftar protein, dan lain-lain.
Akses ke NCBI itu sangat mudah, tinggal pergi ke:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov
Dan sampailah pembaca yang budiman di website NCBI! Selamat mencari-cari informasi lewat NCBI!

Sesuatu nama pasti memiliki arti, bahkan nama seekor hamster pun mempunyai arti tersendiri bagi pemiliknya. Sama halnya seperti tugas yang diberikan oleh dosen Teknologi Informasi saya tentang NCBI. Jika Inggin lebih tau tentang NCBI, nyok kita liat sama-sama.

National Center for Biotechnology Information (NCBI) adalah bagian dari Amerika Serikat National Library of Medicine (NLM), sebuah cabang dari National Institutes of Health. Para NCBI terletak di Bethesda, Maryland (38.994994 ° N 77.099339 ° WCoordinates: 38.994994 ° N 77.099339 ° B) dan didirikan pada tahun 1988 melalui legislasi disponsori oleh Senator Claude Pepper. Para NCBI rumah sekuensing genom data dalam GenBank dan indeks artikel penelitian biomedis di PubMed Central dan PubMed, serta informasi lain yang relevan dengan bioteknologi. Semua database yang tersedia secara online melalui mesin pencari Entrez.

NCBI diarahkan oleh David Lipman, salah satu penulis asli dari program BLAST urutan alignment dan seorang tokoh yang dihormati di Bioinformatika. Dia juga memimpin program penelitian intramural, termasuk kelompok yang dipimpin oleh Stephen Altschul (BLAST lain co-penulis), David penghuni darat, dan Eugene Koonin (seorang penulis produktif di genomik komparatif).sumber

Misi seorang guru, dosen dan semua sebutan bagi tenaga pelajar adalah agar seseorang yang diajar mengerti dan paham dengan apa yang kita ajarkan. Misi dari seorang dokter adalah bagaimana supaya si pasien dapat mandapatkan kondisi tubuh yang lebih baik saat si pasien telah menjalani perawatan. Nah NCBI juga punya Misi lhoo, nih misinya :

Misi kami
 Pengantar Umum
Memahami bahasa alam bisu namun elegan dari sel-sel hidup adalah pencarian biologi molekuler modern. Dari alfabet hanya empat huruf mewakili subunit kimia DNA muncul sintaks dari proses kehidupan yang paling kompleks ekspresi manusia. Mengungkap dan penggunaan "alfabet" untuk bentuk baru "kata dan frase" adalah fokus sentral dari bidang biologi molekuler. Volume mengejutkan data molekuler dan pola yang samar dan halus telah menyebabkan syarat mutlak untuk database terkomputerisasi dan alat analisis. Tantangannya adalah dalam mencari pendekatan baru untuk berurusan dengan volume dan kompleksitas data dan dalam menyediakan peneliti dengan akses yang lebih baik untuk analisis dan alat komputasi untuk meningkatkan pemahaman dari warisan genetik kita dan perannya dalam kesehatan dan penyakit.sumber

Membuat NCBI
Senator akhir Claude Pepper mengakui pentingnya metode pengolahan informasi terkomputerisasi untuk melakukan penelitian biomedis dan undang-undang yang disponsori mendirikan Pusat Informasi Bioteknologi Nasional (NCBI) pada tanggal 4 November 1988, sebagai sebuah divisi dari National Library of Medicine (NLM ) di Institut Kesehatan Nasional (NIH). NLM dipilih untuk pengalaman dalam menciptakan dan memelihara database biomedis, dan karena sebagai bagian dari NIH, itu bisa membangun program penelitian intramural komputasi dalam biologi molekular. Komponen penelitian kolektif NIH membentuk fasilitas penelitian biomedis terbesar di dunia.

 Penelitian Dasar
Sebagai sumber daya nasional untuk informasi biologi molekuler, misi NCBI adalah untuk mengembangkan teknologi informasi baru untuk membantu dalam pemahaman proses molekuler dan genetik yang mendasar yang mengontrol kesehatan dan penyakit. Lebih khusus, NCBI telah diisi dengan menciptakan sistem otomatis untuk menyimpan dan menganalisis pengetahuan tentang biologi molekuler, biokimia, genetika dan memfasilitasi penggunaan database tersebut dan perangkat lunak oleh penelitian dan komunitas medis; mengkoordinasikan upaya-upaya untuk mengumpulkan informasi bioteknologi baik secara nasional dan internasional, dan melakukan penelitian metode canggih berbasis komputer pengolahan informasi untuk menganalisis struktur dan fungsi molekul biologis penting.
Untuk melaksanakan tanggung jawab yang beragam, NCBI:

• melakukan penelitian pada masalah biomedis mendasar di tingkat molekul menggunakan metode matematis dan komputasi
• mempertahankan kerjasama dengan beberapa lembaga NIH, akademisi, industri, dan lembaga pemerintah lainnya
• mendorong komunikasi ilmiah oleh pertemuan mensponsori, lokakarya, dan serangkaian ceramah
• mendukung pelatihan pada penelitian dasar dan terapan dalam biologi komputasi untuk rekan-rekan postdoctoral melalui Program Penelitian NIH Intramural
• melibatkan anggota masyarakat ilmiah internasional dalam penelitian dan pelatihan informatika melalui Program Pengunjung Ilmiah
• mengembangkan, mendistribusikan, mendukung, dan koordinat akses ke berbagai database dan perangkat lunak untuk masyarakat ilmiah dan medis
• mengembangkan dan mempromosikan standar untuk database, deposisi data dan pertukaran, dan tata-nama biologi.sumber

KISAH DARI DISCOVERYDari urutan untuk kelangsungan hidup:Pencarian untuk Memahami Penyakit
 Biologi saat ini sedang berubah oleh ledakan pertumbuhan data yang muncul dari laboratorium di seluruh dunia. Tantangannya adalah untuk mengubah data menjadi pengetahuan, pengetahuan yang akan mengarah pada pemahaman yang lebih baik dari proses biologi yang mendasari kedua kesehatan dan penyakit. Pencarian untuk pengetahuan ini drive peneliti NCBI untuk mengembangkan metode baru untuk analisis integratif, data berbasis komputer untuk menambang dataset besar dan kompleks. Setelah dikembangkan, perangkat lunak ini kemudian dapat digunakan oleh komunitas riset untuk menjawab pertanyaan ilmiah tertentu.
Pendekatan berbasis Web NCBI untuk menyebarkan sumber daya untuk penelitian dan komunitas medis telah memungkinkan ilmuwan di seluruh dunia untuk mengintegrasikan data yang tampaknya terpisah dan untuk membentuk pandangan yang lebih bermakna biologis informasi ini, yang, pada gilirannya, dihasilkan pengetahuan baru. Ini proses multi-langkah yang terbaik diilustrasikan oleh contoh-contoh yang diuraikan di bawah.

 Dari Data dan Informasi Fakta:GenBank dan Genom Manusia
GenBank adalah database NIH dipertahankan dan didistribusikan oleh NCBI yang menyimpan semua urutan DNA yang dikenal publik. Data sekuens diajukan ke GenBank dari ilmuwan individu dari seluruh dunia, serta dari pusat-pusat besar yang terlibat dalam Proyek Genom Manusia. Jumlah urutan DNA yang tersimpan dalam database GenBank, dari semua organisme baru-baru ini mencapai ketinggian kolosal dan terus tumbuh pada tingkat yang cepat. GenBank adalah proyek kolaboratif internasional, dengan mitra yang terletak di Eropa Bioinformatics Institute di Inggris dan National Institute of Genetics di Jepang.
NCBI peneliti menggunakan data manusia yang tersimpan dalam GenBank, baik rancangan dan urutan nukleotida selesai, untuk menghasilkan perakitan genom manusia. Perakitan dan memerintahkan urutan individu adalah fase kritis dari proyek, yang melibatkan banyak langkah. Majelis-menggabungkan Diperbarui data baru, mengisi kesenjangan yang ada, dan meningkatkan akurasi keseluruhan-yang dirilis ke publik secara teratur.
NCBI peneliti juga terlibat dalam proses penting dari annotating, atau pelabelan, bidang biologis penting dari genom manusia. Proses ini mencakup penempatan yang benar dari gen manusia dikenal dalam konteks genom yang tepat mereka serta prediksi gen yang sebelumnya tak dikenal dari urutan genom. Untuk tugas pertama, mRNA dari NCBI RefSeq koleksi ditempatkan pada genom terutama oleh penyelarasan. MRNA RefSeq adalah standar referensi untuk urutan genom manusia. Untuk menghasilkan standar urutan, peneliti NCBI pertama berkolaborasi dengan organisasi eksternal untuk mengumpulkan berbagai jenis informasi. Mereka selanjutnya mengasimilasi data ini menggunakan kedua alat komputasi dan penilaian ilmiah untuk menentukan apa urutan adalah representasi yang tepat untuk gen.
OMIM adalah sebuah katalog berbasis Web yang berisi ribuan entri untuk gen dan kelainan genetik dan berfungsi sebagai pendamping fenotipik untuk Proyek Genom Manusia. Para sitogenetika OMIM dan morbid peta lokasi sitogenetika hadir untuk gen-gen dengan lokasi diterbitkan dan memberikan daftar abjad dari semua penyakit yang dijelaskan dalam OMIM.
Untuk memvalidasi temuan yang dihasilkan melalui komputer berbasis analisis komparatif, adalah penting untuk mempertimbangkan hasil-bangku basah biologi dilaporkan dalam literatur ilmiah. Oleh karena itu, integrasi data ilmiah dengan literatur merupakan langkah penting untuk menciptakan sumber daya informasi terpadu dalam ilmu kehidupan. Untuk tujuan ini, individu diberikan dengan link langsung dari OMIM untuk PubMed, literatur sistem pencarian NCBI.
PubMed menyediakan berbasis Web akses ke lebih dari 11 juta kutipan, abstrak, dan istilah pengindeksan untuk artikel jurnal dalam ilmu biomedis. Hal ini juga termasuk link ke teks lengkap jurnal. Saat ini, sekitar 20 juta pencarian dilakukan per bulan, dan sebanyak 140.000 pengguna yang berbeda mencari informasi harian melalui PubMed.
PubMed Central (PMC), sebuah arsip digital jurnal ilmu kehidupan sastra, diluncurkan pada Januari 2001 dan menawarkan model baru untuk komunikasi ilmiah elektronik dan pengambilan data. Nilai PubMed Central, di samping perannya sebagai arsip, terletak pada apa yang dapat dilakukan ketika data dari berbagai sumber disimpan dalam format umum dalam satu repositori. PMC saat ini menyediakan akses gratis dan tak terbatas pada teks lengkap dari 104 jurnal ilmu kehidupan, dengan lebih terbuka.

 Dari Fakta Pengetahuan
Setiap database yang dijelaskan di atas, dengan sendirinya, informatif dan berguna. Namun, seperti yang digambarkan, hanya setelah menjadi komponen terkait untuk membentuk sumber daya tunggal yang terintegrasi informasi yang tersimpan dalam setiap database dapat dianalisis sebagai bagian dari keseluruhan yang lebih besar. Sebagai contoh, dengan mengintegrasikan berbagai bentuk informasi relatif terhadap protein tertentu, peneliti mungkin dapat menjelaskan fungsi yang sebelumnya tidak diketahui. Tiba-tiba, langkah-langkah tertentu dalam jalur biologis yang kompleks yang belum pernah dipahami menjadi jelas. Para peneliti kemudian dapat membangun informasi ini untuk mendapatkan wawasan apa yang terjadi kacau di jalur dalam keadaan penyakit. Tujuan jangka panjang akan mencakup pengembangan diagnosis baru dan strategi pengobatan.

 Penemuan Gen Penyakit
Meskipun contoh khusus ini sangat sederhana, sumber daya terpadu dikembangkan dan disebarluaskan oleh NCBI dan Proyek Genom Manusia telah menyebabkan kemajuan ilmiah. Penemuan gen untuk nonpolyposis herediter kanker kolorektal (HNPCC) adalah salah satu contohnya.
HNPCC diyakini account untuk satu di enam dari semua kasus kanker usus besar. Meskipun kebanyakan bentuk kanker tampaknya non-warisan, ada beberapa bentuk di mana seorang individu memiliki risiko turun-temurun disebabkan gen diubah tunggal. Meskipun para ilmuwan telah mengetahui selama bertahun-tahun bahwa gen diubah adalah untuk menyalahkan untuk HNPCC, mereka memiliki sedikit petunjuk ke mana gen mungkin berada, dan menemukan hal itu membuktikan rumit. Akhirnya, dengan menggunakan berbagai alat yang muncul dari Human Genome Project, sebuah tim peneliti internasional dilacak gen ke daerah kromosom 2. Beberapa bulan kemudian, dua tim peneliti memusatkan perhatian pada pelakunya. Tiga bulan setelah itu, peneliti mengidentifikasi gen kedua pada kromosom 3 yang juga terkait dengan bentuk kanker.
Sekarang diketahui bahwa bersama-sama, mutasi dalam dua gen account untuk sebagian besar kasus HNPCC. Peneliti menggunakan informasi ini untuk mengembangkan tes darah untuk layar individu memilih untuk mutasi gen. Mendeteksi keberadaan gen bermutasi untuk HNPCC dalam keluarga memungkinkan dokter untuk menargetkan anggota keluarga mereka yang paling mungkin untuk manfaat dari pengobatan. Dengan mengidentifikasi anggota keluarga tidak terpengaruh beresiko untuk HNPCC, dokter kemudian dapat lebih dekat memantau pasien ini untuk tanda-tanda perkembangan penyakit. Anggota keluarga bertekad untuk menjadi non-operator tidak lagi harus menderita melalui pemeriksaan medis ekstensif. Yang paling penting, pasien menunjukkan tanda-tanda awal kanker dan bertekad untuk membawa mutasi gen dapat menjalani perawatan medis yang segera. Ini benar-benar kemajuan medis, karena HNPCC, ketika didiagnosis dan diobati dini, hampir 100 persen dapat disembuhkan.sumber

Nah....

gimana ???
udah agak ngerti kan, ternyata emang luas banget yahh jaringannya. Bagi yang suka nyari junal NCBI bisa jadi alternatif nih.

oke sekian rangkaian huruf saya kali ini, moga moga bisa jadi ilham buat pembaca yang budiman.
Thnx...

youth gone wild

"Youth Gone Wild" is the debut single by Skid Row and the lead single from their 1989 eponymous debut album.

Its music video received heavy airplay on MTV; however, while the album itself was a major hit and went multi-platinum in the U.S. and other countries, "Youth Gone Wild" as a single only reached #99 on the US Billboard Hot 100 and reached #20 on the Mainstream Rock Tracks.

The song was re-released in 1992 on the B-Side Ourselves album with Delivering the Goods single and charted again at #22 on the UK Singles chart.

The song was paid obvious homage to by Finger Eleven's Paralyzer, released in 2007. The song is played at many sports arenas including at the United Center when the Chicago Blackhawks hit the ice. The State College Moose of the Nittany Hockey League also use it as their theme song during warm-ups. "Youth Gone Wild" is also featured as a playable song on the Guitar Hero: On Tour game for the Nintendo DS, the drum simulation game Rock Revolution, and as downloadable content for Karaoke Revolution Presents American Idol Encore 2 for the PlayStation 3. It is also part of the soundtrack for Brütal Legend.

This song was also featured in WWJ as the theme for the returning Isaac O'Neill and has been covered by several bands including HammerFall, Sign, Norther, and Asking Alexandria. The song is also currently being used as one of the football highlight songs on ESPN.