KOMPARASI SEKUENS DNA PADA VIRUS H5N1 PADA HOST MANUSIA DAN BURUNG MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM POHON

dokumen-dokumen yang mirip
DYNAMMIC PROGRAMMING DALAM MENENTUKAN ARTI URUTAN UNTAIAN GEN

ANALISIS SEQUENCE DNA VIRUS H1N1 MENGGUNAKAN METODE SUPER PAIRWISE ALIGNMENT

Penerapan Algoritma Program Dinamis pada Penyejajaran Sekuens dengan Algoritma Smith Waterman

Implementasi Super Pairwise Alignment pada Global Sequence Alignment

Pensejajaran Rantai DNA Menggunakan Algoritma Dijkstra

BAB II LANDASAN TEORI

IMPLEMENTASI SUPER PAIRWISE ALIGNMENT PADA GLOBAL ALIGNMENT UNTUK SEKUENS DNA

IMPLEMENTASI PENSEJAJARAN GLOBAL SEKUENS DNA MENGGUNAKAN GSA TREE

Sequence Alignment Menggunakan Algoritma Smith Waterman 1

PENJAJARAN GLOBAL SEKUEN DNA MENGGUNAKAN ALGORITME NEEDLEMAN-WUNSCH AGUNG WIDYO UTOMO

PENJAJARAN LOKAL SEKUEN DNA MENGGUNAKAN ALGORITME SMITH-WATERMAN FARIZ ASHAR HIMAWAN

ABSTRAK. Kata kunci: DNA, bioinformatika, sekuens, Needleman-Wunsch, Lempel-Ziv, algoritma pensejajaran DNA, frase sempurna

PENYAJIAN SECARA GEOMETRI HIMPUNAN PEMBENTUK DNA

I. PENGENALAN NATIONAL CENTRE FOR BIOTECHNOLOGY INFORMATION (NCBI)

Gambar 1. Visualisasi elektroforesis hasil PCR (kiri) dan Sekuen Gen Hf1-exon 1 Petunia x hybrida cv. Picotee Rose yang berhasil diisolasi.

PENGENALAN BIOINFORMATIKA

Representasi Himpunan Barisan Kodon ke dalam Struktur Modul

Sistem Deteksi Kemiripan antar Dokumen Teks Menggunakan Model Bayesian pada Term Latent Semantic Analysis (LSA)

Pendekatan Dynamic Programming untuk Menyelesaikan Sequence Alignment

APLIKASI DYNAMIC PROGRAMMING DALAM ALGORITMA NEEDLEMAN-WUNSCH UNTUK PENJAJARAN DNA DAN PROTEIN

2015 ISOLASI DAN AMPLIFIKASI GEN PARSIAL MELANOCORTIN - 1 RECEPTOR (MC1R) PADA IKAN GURAME

Penerapan Model Markov Tersembunyi untuk Mengetahui Persentase Kecocokan dari Deoxyribonucleic Acid pada Pohon Filogenetik Ursidae (Beruang)

BAB II KONSEP DASAR PENYEJAJARAN DUA BARISAN DNA. DNA merupakan salah satu pembawa informasi genetik dari makhluk

ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

METODE DESAIN VAKSIN (PENDEKATAN BIOINFORMATIKA)

KATAPENGANTAR. Pekanbaru, Desember2008. Penulis

Pengantar Komputasi Modern

HALAMAN JUDUL LEMBAR PERSETUJUAN...

Keywords Algoritma, Genetika, Penjadwalan I. PENDAHULUAN

DIAGRAM FILOGENIK HASIL SEKUENS BASA DNA MENGGUNAKAN PROGRAM MEGA-7 (MOLECULAR EVOLUTIONARY GENETICS ANALYSIS)

Implementasi Pencocokan String Tidak Eksak dengan Algoritma Program Dinamis

PENENTUAN KOMBINASI OPTIMUM JUMLAH, BERAT, DAN WAKTU TAMBAT KAPAL DI PT (PERSERO) PELABUHAN INDONESIA III GRESIK MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

TUGAS AKHIR ALGORITMA MODIFIKASI BROYDEN-FLETCHER-GOLDFARB- SHANNO (MBFGS) PADA PERMASALAHAN OPTIMASI

HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. I.1. Latar Belakang

HASIL DAN PEMBAHASAN. Amplifikasi Daerah D-loop M B1 B2 B3 M1 M2 P1 P2 (-)

Aswin Swastika¹, Z.k. Abdurahman Baizal², Rimba Widhiana Ciptasari³. ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

3. Persempit pencarian anda hanya untuk gen terkait MDR pada M.tuberculosis dengan cara:

UJIAN TUGAS AKHIR EKA NOVI NURHIDAYATI. Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember 2012

IMPLEMENTASI PROGRAM DINAMIS DENGAN ALGORITMA NEEDLEMAN-WUNSCH PADA PENSEJAJARAN DNA DAN PROTEIN

Perbandingan Needleman-Wunsch dan Lempel-Ziv dalam Teknik Global Sequence Alignment: Keunggulan Faktorisasi Sempurna

BAB I PENDAHULUAN. ditentukan upaya yang efektif untuk mengatasi virus tersebut.

M 1 2. ~1,9 kb HASIL DAN PEMBAHASAN

PENGENDALIAN OPTIMAL PADA SISTEM STEAM DRUM BOILER MENGGUNAKAN METODE LINEAR QUADRATIC REGULATOR (LQR) Oleh : Ika Evi Anggraeni

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

BAB I PENDAHULUAN. influenza tipe A termasuk dalam famili Orthomyxoviridae. Virus AI tergolong

SWARM GENETIC ALGORITHM, SUATU HIBRIDA DARI ALGORITMA GENETIKA DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION. Taufan Mahardhika 1

BAB IV MEMBANGUN POHON FILOGENETIK. 4.1 Membangun Pohon Filogenetik Menggunakan Aljabar Hipergraf

Pembuatan Program Aplikasi untuk Pendeteksian Kemiripan Dokumen Teks dengan Algoritma Smith-Waterman

PERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP)

BAB II KONSEP DAN TEORI DASAR. Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep dan teori dasar yang. digunakan untuk membahas bab-bab selanjutnya.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

REPRESENTASI GEOMETRI DARI HIMPUNAN KODON

DESAIN PRIMER SECARA IN SILICO UNTUK AMPLIFIKASI FRAGMEN GEN rpob Mycobacterium tuberculosis DENGAN POLYMERASE CHAIN REACTION (PCR)

PROSES PERCABANGAN PADA PEMBELAHAN SEL

SIMULASI MODEL EPIDEMIK TIPE SIR DENGAN STRATEGI VAKSINASI DAN TANPA VAKSINASI

SIFAT FISIK DAN KIMIA DNA NUNUK PRIYANI. Progran Studi Biologi Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara PENDAHULUAN

HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

IDENTIFIKASI ISOLAT BAKTERI DARI PANTAI BANDEALIT JEMBER BERDASARKAN SEKUEN DNA PENGKODE 16S rrna SKRIPSI. Oleh Dina Fitriyah NIM

OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini adalah :

Bioinformatika. Aplikasi Bioinformatika dalam Virologi

Filogenetik Molekuler (Lanjutan) Siti K. Chaerun

KARYA ILMIAH BIOINFORMATIKA MENJELMA MENJADI BISNIS BESAR

DAFTAR ISI. Halaman ABSTRAK... i ABSTRACT... ii DAFTAR ISI... iii DAFTAR GAMBAR... vi DAFTAR TABEL... vii DAFTAR LAMPIRAN... viii

ANALISIS PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN TANAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA DAN AQUA MODIS (STUDI KASUS : DAERAH KABUPATEN MALANG DAN SURABAYA)

ALGORITMA GENETIKA DENGAN PENDEKATAN MODEL PULAU PADA PERMASALAHAN TRAVELLING SALESMAN

Pengantar Matematika Diskrit

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Algoritma Genetika

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Oleh : Dinita Rahmalia NRP Dosen Pembimbing : Drs. M. Setijo Winarko, M.Si.

MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

TUGAS AKHIR. ESTIMASI POSISI MAGNETIC LEVITATION BALL MENGGUNAKAN METODE ENSEMBLE KALMAN FILTER (EnKF) Oleh: ARIEF RACHMAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Program Dinamis untuk Menyelesaikan Sequence Alignment

SUATU KAJIAN TITIK TETAP PEMETAAN k-pseudononspreading SEJATI DI RUANG HILBERT

Victoria Henuhili, MSi, Jurdik Biologi FMIPA UNY

IMPLEMENTASI ALGORITMA ENKRIPSI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SKEMA TRANPOSISI BERBASIS FUNGSI CHAOS. Suryadi MT 1 Zuherman Rustam 2 Wiwit Widhianto 3

BAB I PENDAHULUAN. akan terus mengalami kenaikan rata-rata 3.3% pertahun dengan quantitas dan

PENGENALAN KOMPUTER DAN SOFTWARE II. Semester: 2 Pengenalan Komputer dan Software II. Introduction to Computer and Software II

KAJIAN KOMPUTASI PARALEL PADA ALGORITMA TREE BASED OF CONSISTENCY OBJECTIVE FUNCTION FOR EVALUATION ALIGNMENT

PENERAPAN ALGORITMA SMITH-WATERMAN DALAM SISTEM PENDETEKSI KESAMAAN DOKUMEN. Intisari

METODE ITERASI BARU BERTIPE SECANT DENGAN KEKONVERGENAN SUPER-LINEAR. Rino Martino 1 ABSTRACT

OPERASI LOGIKA PADA GENERAL TREE MENGGUNAKAN FUNGSI REKURSIF

REKAYASA GENETIKA. By: Ace Baehaki, S.Pi, M.Si

APLIKASI UNTUK PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA PENGAMBIL MATAKULIAH DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA, STUDI KASUS DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA ITS

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Sistem Deteksi Kemiripan Antar Dokumen Teks Menggunakan Model Bayesian Pada Term Latent Semantic Analysis (LSA)

Pengantar Matematika. Diskrit. Bahan Kuliah IF2091 Struktur Diksrit RINALDI MUNIR INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG

BAB 2 LANDASAN TEORI

Optimasi Multi Travelling Salesman Problem (M-TSP) Menggunakan Algoritma Genetika

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Deteksi genom virus avian influenza pada penelitian dilakukan

Kecerdasan Buatan B Artificial Inttelligent CEH3I3 PRODI SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS TELKOM BANDUNG 2017

PROGRAM FRAKSIONAL LINIER DENGAN KOEFISIEN INTERVAL. Annisa Ratna Sari 1, Sunarsih 2, Suryoto 3. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H. Tembalang Semarang

ALGORITMA MODIFIKASI BROYDEN-FLETCHER-GOLDFARB-SHANNO (MBFGS) PADA PERMASALAHAN OPTIMASI

HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

Transkripsi:

KOMPARASI SEKUENS DNA PADA VIRUS H5N1 PADA HOST MANUSIA DAN BURUNG MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM POHON DOSEN PEMBIMBING Prof. Dr. M. Isa Irawan, MT DR. rer. nat. Ir. Maya Shovitri, M.Si SITI FAUZIYAH NRP.1209201716 PROGRAM MAGISTER JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA

Latar Belakang Komparasi sekuens Evolusi Identifikasi sekuens Pensejajaran sekuens Informasi tingkat similaritas

Pensejajaran sekuens Lanjutan Multiple alignment Pairwise alignment Lokal Global

Berbasis dynamic programming Metode pensejajaran Berbasis heuristik Lanjutan Diagram pohon (Qi, 2009) Algoritma NW Algoritma SW FASTA BLAST dll

Lanjutan Sekuens DNA yang disejajarkan adalah DNA virus H5N1 yang merupakan virus influenza-a, karena virus ini memiliki tingkat mutasi sangat tinggi (Mahardika, 2009).

Perumusan masalah a. Bagaimana hasil pensejajaran global pasangan sekuens DNA dengan menggunakan metode diagram pohon pada virus H5N1 host manusia dan burung. b. Seberapa besar tingkat kemiripan antara virus H5N1 pada host manusia dan burung.

Tujuan Penelitian a. Menerapkan metode heuristik yaitu metode diagram pohon untuk melakukan pensejajaran global pasangan sekuens DNA virus H5N1 pada host manusia dan burung. b. Mengetahui tingkat kemiripan antara virus H5N1 pada host manusia dan burung untuk membuktikan bahwa ada evolusi dalam sekuens DNA virus H5N1.

Manfaat Penelitian a. Dapat memberikan referensi tentang salah satu metode pensejajaran sekuens yang berbasis metode heuristik yaitu metode diagram pohon. b. Sebagai bahan pembanding bagi peneliti selanjutnya yang tertarik untuk mengembangkan atau membandingkan dengan metode pensejajaran sekuens lainnya. c. Untuk mempelajari proses evolusi dari sekuens biologi.

Batasan Masalah a. Sekuens DNA virus H5N1 yang dimaksud dalam penelitian ini adalah untuk virus host pada manusia dan burung (avian) untuk kawasan Asia pada tahun 2008-2011 yang diperoleh dari database GenBank. b. Sekuens yang di analisis adalah sekuens gen protein Hemaglutinin (HA). c. Parameter pada persamaan penskoran (yaitu parameter penalty gap open dan penalty gap ekstension) diambil dari nilai-nilai yang ada pada tools EMBOSS.

KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI DNA (Deoxyribonucleic Acid) dan Sekuens DNA Gula Gugus fosfat Basa nitrogen Urutan Basa nitrogen menentukan informasi genetik yang ada didalamnya. Sekuens DNA adalah sebuah seri huruf yang mewakili struktur primer dari molekul DNA, dengan huruf A,C, G dan T, (Isaev, 2004). Secara umum sekuens DNA dideskripsikan sebagai berikut: Contoh: misalkan X ={GAAAAGTCGTA}, m = 11

Pensejajaran Sekuens Global Yaitu mensejajarkan sekuens dalam keseluruan panjang. Misalkan diketahui dua sekuens DNA adalah X dan Y, dengan panjang masing-masing adalah m dan n. X = {GATTCAGTTA} m = 10, n= 7 dan Y = {GGATCGA} maka sebuah kemungkinan pensejajaran dari X dan Y adalah * G A A T T A G T T A A( X, Y) G G A T C G A mutasi (Escareno, 2009) delesi insersi

Matriks Penskoran dan Persamaan Penskoran Matriks penskoran dalam bioinformatika disebut juga sebagai matriks substitusi. Matriks penskoran untuk sekuens DNA relatif sederhana (Xiong,2006). contoh Nilai & pada matriks penskoran tersebut selanjutnya digunakan sebagai parameter kecocokan (match) dan ketidakcocokan (mismatch) dalam persamaan penskoran.

Persamaan penskoran untuk pensejajaran global dengan n posisi gap *

Pensejajaran Sekuens dengan Metode Diagram Pohon 1. Algoritma Pensejajaran Sederhana 2. Algoritma Ekstension 3. Pohon GSA (Graphical Simple Alignment Tree )

Algoritma Pensejajaran Sederhana Diperoleh : Pensejajaran Terbaik (R) Common substring terpanjang (C) Elemen-elemen dari R adalah C i dan U j C i = common substring terpanjang di R U j = substring-substring yang dispasi oleh C i tahapan

Algoritma Ekstension Jika common substring baru ada, maka dari algoritma ini diperoleh data common substring terpanjang(c i ) dan U j yang baru. tahapan

Pohon GSA (Graphical Simple Alignment Tree ) U 1 j Algoritma Pensejajaran Sederhana Algoritma ekstension 1. C dan U 2. U Simpan C dan U ke pohon pada level berikutnya Ambil U j Simpan U

Lanjutan Tahap-tahap diatas berulang sampai semua U dalam level terakhir subpensejajaran tidak bisa diuraikan lagi oleh algoritma pensejajaran sederhana dan algoritma extension. Dari tahap ini diperoleh sebuah pohon GSA untuk string X dan Y yang terdiri atas sebuah seri substring.

Identity, similarity dan Homology Sekuens Homologi sekuens adalah inferensi atau kesimpulan tentang hubungan nenek moyang yang diambil dari perbandingan similarity sekuens ketika dua sekuens memiliki tingkat similarity cukup tinggi. (Xiong,2006) Pada sekuens DNA similarity sekuens dan identity sekuens adalah sama. cara untuk menghitung similarity atau identity sekuens, (Xiong,2006): S Ls 2 La Lb 100 dan I Li 2 La Lb 100

Keterangan: S = persentase similarity sekuens I = persentase identitas sekuens L s = jumlah residu-residu yang disejajarkan dengan karakteristik yang mirip (similar) L a dan L b =panjang total setiap sekuens pada pensejajaran (sekuens a dan sekuens b) L i = jumlah residu-residu identik yang disejajarkan

Penelitian-penelitian yang Relevan Guang Wu Chen telah melakukan pensejajaran global dengan menggunakan tools Emboss yang menerapkan algoritma Nedleman-Wunsch untuk menentukan similaritas sekuens pada level nukleotida. Pada pensejajaran sekuens gen HA dan NA memperlihatkan sekali perbedaan sekuens antar strain (Chen, 2006). Tim Fitch dalam (Ina dan Takashi, 1994) telah membuktikan adanya mutasi yang cepat pada virus flu burung. Mutasi ini terlihat secara khusus pada dua protein yang bernama Hemaglutinin (HA) dan neuraminidase (NA).

BAB 3 METODA PENELITIAN 3.1 Tahap-Tahap Penelitian Tahap pertama: mengkaji metode diagram pohon untuk pensejajaran global sekuens biologi. Tahap kedua: mengkaji bagian-bagian yang ada dalam metode diagram pohon Tahap ketiga: analisis hasil pensejajaran sepasang sekuens DNA virus dengan menggunakan tools EMBOSS. Tahap keempat:implementasi dengan matlab Tahap kelima: analisis dan validasi hasil

3.2 Diagram Penelitian

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Teknik Pengambilan Data sekuens Dari Genbank Alamat: (www.ncbi.nih.nlm.gov) Virus yang diambil didasarkan pada keterangan yang dientrikan pada database sekuens, yaitu type, host, country/region, subtype, collection date. Untuk host pada manusia (human) diambil 2 sekuens dengan kode akses CY088769 dan HQ200596 Untuk host pada burung (avian) diambil 4 sekuens dengan kode akses CY091956, HM172081, AB569353, AB629698.

Analisis Pensejajaran Sekuens DNA dengan Metode Diagram Pohon pada sekuens Random Contoh, pensejajaran pada sekuens Random X = CGGATCAAGGGGGT Y = CGGAGCGTAGGGGGT Panjang X = 14bp Panjang Y = 15bp Maka pensejajaran global dengan metode diagram pohon yang dimaksud adalah:

Analisis pensejajaran Sekuens DNA virus H5N1 dengan diagram pohon Dari 6 data yang diambil,maka menghasilkan 15 pasangan sekuens yang dapat disejajarkan. Berikut adalah contoh hasil pensejajaran dari pasangan sekuens CY088769 dan CY091956. Hasil selengkapnya dibuat tabel sebagai berikut:

Lanjutan Berdasarkan tabel hasil pensejajaran tersebut kemudian ditentukan tingkat mutasi antar sekuens baik dalam host yang sama dan dalam host berbeda. Tingkat mutasi 1. Dalam host Manusia-manusia 7% 2. Dalam host burung-burung 7.3% 3. Dalam host Manusia-burung 7.8%

Validasi Hasil Pensejajaran DNA virus H5N1 dengan metode diagram pohon menggunakan tools EMBOSS EMBOSS adalah sebuah tools pensejajaran yang mengaplikasikan algoritma Nedleeman-Wunsch untuk pensejaran global. Dalam penelitian ini tools ini digunakan sebagai alat validasi, untuk mengetahui bagaimana hasil pensejajaran yang dihasilkan oleh masing-masing metode (similaritas, gap). Dari 15 pasangan sekuens yang disejajarkan, hasil validasi menunjukkan untuk informasi tentang similaritas, gap dan panjang pensejajaran memperoleh hasil yang sama.(tabel validasi) Hasil ini menggunakan parameter e=0.5 5, 4, o 10 dan

Kesimpulan a. Metode diagram pohon dapat diterapkan untuk pensejajaran global sekuens DNA. Metode diagram pohon ini menerapkan konsep struktur data pada pohon general dengan jenis kunjungannya adalah post-order traversal. Metode ini menunjukkan hasil yang sama dengan hasil tools Emboss untuk 15 pasangan sekuens DNA H5N1 pada host manusia dan burung. Dengan parameter-parameter kecocokan (match), ketidakcocokan (mismatch), penalty gap open dan gap ekstension masing-masing adalah dan e = 0.5. 5, 4, o 10 b. Hasil pensejajaran sekuens pada virus H5N1 dengan metode diagram pohon ini menunjukkan bahwa terjadi mutasi DNA baik dalam virus H5N1 yang berasal dari host yang sama (manusia-manusia atau burung-burung). Tingkat mutasi rata-rata untuk host pada manusia adalah 7% dan tingkat mutasi virus pada host burung-burung adalah 7.3%. Sedangkan untuk virus host pada manusia dan burung (dalam hostb berbeda) dengan tingkat mutasinya adalah 7.8%. dari hasil hasil ini menunjukkan bahwa tingkat mutasi antara host manusia dan burung adalah yang paling tinggi.

Lanjutan c. Tingkat kemiripan (similaritas) antara sekuens DNA virus H5N1, baik pada host manusia maupun burung menunjukkan bahwa tingkat kemiripan pada host burung-burung adalah yang tertinggi yaitu 91.3%. Kemudian tingkat kemiripan antara virus pada host manusia-burung juga mencapai 90.1% dan tingkat kemiripan virus pada host manusiamanusia mencapai 89.2%.

Saran Untuk pengembangan penelitian selanjutnya, komparasi sekuens dengan metode diagram pohon ini dapat dilakukan untuk menganalisis jenis virus ataupun arganisme lain dengan panjang sekuens yang lebih bervariasi.

Daftar Pustaka Chen GW, SH. Cheng, CK. Mok, YL. Lo, YN. Kung, JH. Huang, YH.Shih, JY. Wang, Chiayn Chiang, CJ. Chen, SR. Shih. (2006), Genomic Signature of Human versus influenza A viruses, Emerging Infectious Diseases.www.cdc.gov/eid. Vol.12, No. 9, September 2006. Escarino, Claudia-Rangel. (2009), A two-base encoded DNA sekuens alignment problem in computational biology. Math-In-Industry Project, National Institute Of Genomic Medicine, Mexico. I.Eidhammer. (2004), Protein Bioinformatics: an algorithmic to sequences and structure analysis, John Wiley & Sons, Ltd ISBN: 0-470-84839-1. Isaev, Alexander. (2004), Introduction to Mathematical Methods in Bioinformatics, Springer- Verlag Berlin Heidelberg, Germany. Qi, Z.H., Qi, X.Q. (2009), New method for alignment 2 DNA sequences by tree data structure. Journal of Theoretical Biology 263, 227-236. Shaffer, A. Clifford. (2011), A Practical Introduction to Data Structures and Algorithm Analysis Edition 3.2 (C++ Version), Department of Computer Science Virginia Tech Blacksburg, VA 24061. Xiong, Jin. (2006), Essential Bioinformatics, CAMBRIDGE University Press, United States Of America.