Pemanfaatan Data Transkriptomik Publik Untuk Penelitian Biomedis (1) – Dasar

Perkembangan teknologi genomik dan ketersediaan data biologis berskala besar telah mendorong perubahan paradigma dalam penelitian biomedis, di mana data tidak hanya dihasilkan melalui eksperimen laboratorium, tetapi juga dieksplorasi ulang dari repository publik. Salah satu sumber data transkriptomik terbesar dan paling banyak digunakan adalah Gene Expression Omnibus (GEO), yang menyediakan ribuan dataset ekspresi gen dari berbagai kondisi biologis dan penyakit. Namun, pemanfaatan data ini masih menjadi tantangan bagi banyak mahasiswa, peneliti, dan praktisi karena keterbatasan pemahaman konsep transkriptomik serta keterampilan analisis data. Oleh karena itu, diperlukan sebuah modul pembelajaran yang sistematis dan aplikatif untuk menjembatani pemahaman konseptual dengan praktik analisis data transkriptomik berbasis data publik.

Modul ini dirancang bagi mahasiswa, peneliti, tenaga profesional, serta akademisi/praktisi yang ingin memahami dan menerapkan analisis dasar transkriptomik menggunakan dataset publik dari Gene Expression Omnibus (GEO)dengan memanfaatkan GEO2R dan bahasa pemrograman R. Peserta akan dibimbing secara bertahap mulai dari pengenalan konsep dasar transkriptomik dan sumber data publik, penyiapan workspace R, pengolahan data ekspresi gen, hingga analisis Differentially Expressed Genes (DEGs) menggunakan paket Limma. Modul ini juga menekankan aspek visualisasi dan interpretasi hasil analisis melalui pembuatan Volcano Plot serta penyusunan hipotesis penelitian. Sebagai studi kasus, peserta akan melakukan simulasi analisis data microarray pada kanker lambung, sehingga mampu memahami alur kerja analisis transkriptomik secara utuh dan aplikatif dalam konteks penelitian biomedis serta pengembangan riset lanjutan.