Evolusi Analisis Biologi: Dampak Metascape di Era Big Data

Evolusi Analisis Biologi: Dampak Metascape di Era Big Data

Dalam era big data, analisis dataset skala besar di bidang biologi molekuler menjadi sangat penting. Metascape yang merupakan alat yang digunakan ahli biologi memahami satu atau beberapa daftar gen seperti yang dijelaskan dalam artikel oleh Zhou et al. (2019), menawarkan solusi unik untuk mengatasi tantangan dalam analisis data OMICs. Saat ini, para ilmuwan semakin sering dihadapkan dengan tantangan untuk menganalisis data yang kompleks dan bervolume besar, seperti data genomik, proteomik, dan transkriptomik. Sebelumnya, untuk memahami hubungan antar-gen dan jalur biologis, para peneliti seringkali perlu menggunakan berbagai platform berbeda, yang bisa memakan waktu, rumit, dan berpotensi menghasilkan kesalahan. Metascape hadir sebagai alat terintegrasi yang menggabungkan lebih dari 40 basis pengetahuan biologis, memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis menyeluruh hanya dengan satu platform.

Sebagai portal berbasis web, Metascape menyediakan fitur seperti analisis jalur fungsional, analisis interaktom, anotasi gen, dan pencarian keanggotaan. Penggunaannya sangat intuitif, terutama dengan fitur "Express Analysis" yang memungkinkan pengguna mendapatkan hasil hanya dengan satu klik. Ini menjadikannya alat yang revolusioner, terutama bagi para ilmuwan biologi yang mungkin tidak memiliki latar belakang kuat dalam ilmu komputer. Platform ini, sejak diperkenalkan pada tahun 2015 dan dikembangkan lebih lanjut hingga 2019, telah menjadi salah satu alat penting dalam analisis dataset biologi, terutama dengan penggunaannya yang terus meningkat setiap tahun. Pada tahun 2019, penggunaan Metascape dilaporkan meningkat hingga 78% untuk mode analisis ekspres, menunjukkan betapa pentingnya platform ini dalam mempermudah analisis data biologis di seluruh dunia (Zhou et al., 2019).

Metascape bukan hanya sekadar alat analisis data biologi, melainkan juga menjadi jembatan antara biologi molekuler dan big data. Platform ini mendukung analisis sistem-level, seperti yang dilaporkan oleh Zhou et al. (2019), dengan memanfaatkan lebih dari 40 basis data independen. Salah satu fitur unggulannya adalah analisis interaktom yang memungkinkan pengguna menganalisis hubungan antar-protein secara mendalam. Sebagai contoh, protein-protein yang berinteraksi dalam sel dapat dipetakan menggunakan dataset interaktom yang terhubung, sehingga menghasilkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang kompleks protein dan jalur sinyal.

Platform ini mempermudah meta-analisis multi-gene-list, yang sebelumnya sulit dilakukan. Zhou et al. (2019) menyebutkan bahwa 6% dari seluruh analisis yang dilakukan di Metascape melibatkan lebih dari satu daftar gen, menunjukkan meningkatnya kebutuhan akan analisis lintas data OMICs. Platform lain seperti DAVID dan g
memang memiliki fitur serupa, namun tidak ada yang sefleksibel dan terintegrasi seperti Metascape. Dengan adanya fitur seperti heatmap dan enrichment network, Metascape memungkinkan visualisasi yang lebih mudah dimengerti bagi para peneliti. Secara statistik, hasil penelitian menggunakan Metascape lebih andal karena secara otomatis menghapus hasil ontologi yang tidak signifikan, dan menjaga agar analisis tetap fokus pada jalur atau proses yang penting.

Dalam laporan penggunaan, 63% dari dataset yang dianalisis melalui Metascape menggunakan data manusia, sedangkan sisanya mencakup organisme model seperti tikus dan zebra fish (Zhou et al., 2019). Dengan dukungan terhadap berbagai organisme model, platform ini juga memperluas penerapannya dalam berbagai disiplin ilmu biologi. Lebih dari 70.000 sesi analisis di Metascape menunjukkan bahwa platform ini tidak hanya relevan bagi peneliti senior, tetapi juga diadopsi oleh berbagai pengguna lintas disiplin ilmu.

Secara keseluruhan, Metascape memberikan kontribusi yang signifikan dalam menyederhanakan analisis data biologi yang kompleks. Dengan kemampuannya untuk mengintegrasikan berbagai basis data, platform ini tidak hanya mempermudah analisis, tetapi juga meningkatkan ketepatan hasil yang diperoleh. Fitur otomatisasi dan visualisasi data yang canggih memungkinkan pengguna, baik yang berpengalaman maupun pemula, untuk melakukan analisis yang lebih mendalam dan dapat diandalkan. Dengan demikian, Metascape berpotensi mempercepat penemuan baru dalam penelitian biologi molekuler di era big data yang semakin berkembang.

Referensi : Zhou, Y., Zhou, B., Pache, L., Chang, M., Khodabakhshi, A. H., Tanaseichuk, O., Benner, C., & Chanda, S. K. (2019). Metascape provides a biologist-oriented resource for the analysis of systems-level datasets. Nature Communications, 10(1523). https://doi.org/10.1038/s41467-019-09234-6