 Hello, good evening guys. My name is Muntasir. My friends call me Simon because my name is quite difficult to be pronounced by people in Singapore. So I'm going to present things that I know in life science but it is not authoritative knowledge because it is based on my last two years experience as a software engineer for thermo-visual scientific biotech company. And all of these things that I present in this slide are my personal opinion. It does not represent opinion of thermo-visual scientific. I have to mention this because when I told my boss about this, he makes sure me mention this. And I also have a very small investment at some biotech company. So maybe I have a slight personal bias about some product or technology. No. Below certain amount, but no other amount. So this is the domain. So our domain knowledge is mostly on the living organism. So we work from, our client are working on from molecule up to organism, up to living organism. So animal, plant, and also single cell organism such as bacteria, virus, protozoa, just like that, including single cell organism. But my company usually develop chemicals and consumables. Usually we develop product to support our client that work on cell and chromosome and gene. So yeah, some of our client also work on molecule and macromolecule. So most of them are biochemist and molecular biologist and also geneticist. So this is the high level of review of living organism structure. So at the lowest level is atom. And then the upper level is molecule such as ion, such as oxygen, water, and then things like that. And the upper layer of molecule is macromolecule. Macromolecule in this term are protein. And then the upper layer of macromolecule is organelle. Organelle is organ of a cell. So within a cell, there are some organelle. And the upper layer of organelle is cell. And the upper layer of cell is tissue. Tissue is a collection of cells. And a collection of tissue makes an organ. And organ, some organ makes a system. In this illustration, this is digestion system. And then some system makes living organism. So this is the high level overview of a cell. So within a cell, there is nucleus in here. And then within nucleus, there are chromosome. And then chromosome, and then within chromosome, there are DNA, the smallest unit of information, hereditary information. So mostly gene is part of chromosome. Because this chromosome, the chromosome is actually very long. There are in human genome, in human chromosome, the longest chromosome are comprised of 200 million DNA. 200 million, 200 million is 2 with 8-0. There is 200 million. Within one chromosome. So we can consider this chromosome. Trillion, probably. So in every cell, in all our body, has this nucleus, has this chromosome. And it's chromosome comprised of 1,000 million and hundreds of million DNA. And human genome, comprise of 23 chromosomes. So yeah, this is the image on the left, this is the chromosome. The image on the right is the length of each chromosome. Then. Yeah, 23 chromosomes. Yeah, so this is the first chromosome. Second, three, four, five. So this is for male. Male has slightly different chromosome than female. Female had 23 chromosome for female is XX. But for male, the 23 chromosome is XY. So this is a small video. Like this. In humans, the genome is split between 23 pairs of chromosomes. Each chromosome contains a long strand of DNA. Tightly packaged around proteins called histones. Within the DNA are sections called genes. These genes contain the instructions for making proteins. When a gene is switched on, RNA polymerase attaches to the start of the gene. It moves along the DNA, making a strand of messenger RNA out of free vests in the nucleus. The DNA code determines the order in which the free vests are added to the messenger RNA. This process is called transcription. All the messenger RNA can be used as a template for the production of proteins. It needs to be processed. This involves removing and adding sections of RNA. The messenger RNA then moves out of the nucleus into the cytotlasm. Protein factories in the cytotlasm called ribosomes bind to the messenger RNA. The ribosome reads the code in the messenger RNA to produce a chain made up of amino acids. There are 20 different types of amino acid. Transfer RNA molecules carrying the amino acids to the ribosome. The messenger RNA is read three bases at a time. At each trip that is read, a transfer RNA delivers the corresponding amino acid. This is added to a growing chain of amino acids. Once the last amino acid has been added, the chain folds into a complex 3D shape to form a protein. That's it. That is the high-level overview about the purpose of chromosome. Chromosome is a template to produce protein. Protein is being used by our cells untuk membuat tisu. Tisu dan sebagainya. Ini adalah overview dari kromosome dan protein. Biasanya, kromosome membuat protein. Saya bekerja... Kehidupan hidup memiliki banyak disiplin. Tapi yang paling popular di biotech atau kehidupan hidup adalah genomics dan bioinformatik. Genomics adalah sebuah kondisi untuk menggunakan analisis organisme genome. Bioinformatik adalah kondisi disiplin yang menggunakan bahan software untuk memahami data biologis. Di bioinformatik, kita menggunakan banyak kuat komputing. Kita menggunakan banyak software untuk memahami data biologis, terutama data genome dan juga data protein. Dan kemudian salah satu problem yang menarik di biotech adalah menggunakan kromosome. Karena kromosome sangat kecil. Kami menggunakan kromosome yang kecil hanya 10 mikromiter. Jadi ini sebenarnya sangat susah untuk melihat kromosome dalam akcienya. Jadi kita harus bekerja secara indah dengan enzim dan kemikiran dan sebagainya untuk melihatnya. Dan kemudian untuk menggunakan DNA itu menarik banyak kuat. Pertama genome menggunakan 13 tahun untuk menggunakan. Dan kemudian menarik beberapa negara 2.7 milion lebih dari 3 tahun. Tapi sekarang, pada tahun 2016 hanya menarik 1.500 dolar. Untuk memiliki sebuah sebuah genome. Sebuah sebuah genome. Karena dengan mengetahui genome kita kita bisa kita bisa jadi untuk normal untuk orang biasa. Mungkin tidak ada perlukan segera untuk mengerti genome kita. Tapi untuk 6 orang untuk cancer untuk orang yang punya cancer atau untuk orang yang yang mempunyai mempunyai kemikiran. Jadi apakah kita mempunyai kemikiran? Kami mempunyai beberapa kemikiran. Tapi genome saya berbeda untuk kamu. Jadi jika kamu tahu genome kamu bisa mempunyai kemikiran spesifik untuk kamu. Dan kamu akan mempunyai kemikiran spesifik untuk kamu. Jadi jika kamu mempunyai kemikiran spesifik untuk kamu. Ketika kamu mempunyai 2 hari jika kamu mempunyai kemikiran spesifik untuk membuat kemikiran spesifik untuk kamu. Jadi jika kamu mempunyai kemikiran spesifik untuk kamu, jika ada beberapa perlukan bagian yang berkumpul untuk $100, tapi bukan kemikiran spesifik. Dan jika kamu mempunyai kemikiran spesifik untuk kamu. Tapi mungkin di depan yang nilai kita mempunyai sebuah sebuah genome yang berharga lebih kecil. Jadi, saya akan menunjukkan kepada Anda. Jadi, ini sebuah sebuah insurman D&A. Pricah ini adalah 10 milion USD. Dan sebuah sebuah running cost adalah 1,500. Jadi, ini dia. Pricah ini adalah untuk sebuah sebuah genome manusia. Jadi, kamu mempunyai sebuah machine? Tidak. Ilumina adalah kompetisi kita. Kompetitor. Tidak, ini adalah kompetisi kita. Jadi, banyak pesan pesan untuk mempunyai sebuah insurman di hidup mereka. Jadi, ini adalah produk saya. Ion S5 XL. Pricah ini lebih kecil. Kenapa mereka menggunakan? Karena konsumabel. Karena dalam bisnis ini, bisnis ini cukup berguna untuk pemeriksaan. Jadi, biasanya kita membeli pemeriksaan ke klien kita. Dan kemudian untuk menggunakan itu, klien kita membutuhkan konsumabel, kemikiran dan konsumabel. Untuk membuat sesuatu untuk menggunakan pemeriksaan ke klien. Jadi, dari material ke bisnis, kamu membuat pertanyaan yang penting. Jadi, banyak pemeriksaan kita datang dari konsumabel, dari kemikiran. Ini sangat berguna untuk bisnis printer. Jadi, kita mencoba membeli pemeriksaan ke klien untuk membuatnya. Jadi, banyak orang, banyak pesawat bisa membeli ini. Jadi, mereka bisa membeli banyak konsumabel dan kemikiran. Ya, sesuatu seperti itu. Ini kind of instrument can run for the whole year. So, usually, which institution buying this machine? Hospital? Easily labs. Government funded lab, sesuatu seperti itu. Ya, 150. Ya, and this is a much smaller version of DNA sequencing. They call it, this is a British company. Explore 10 of war. Their product is Minion. The sequencing instrument itself is only 1,000 USD. Ya, because this is a prototype. This is a prototype also. We are still not sure how much. So, this is a one-time usage. So, we put these samples and chemicals into this instrument. And then it will sequence this genome and send the data to the laptop. And then the laptop will send the data to the cloud. And then the cloud. So, it means you can run in your home, right? Yes. So, in your future, we can have this DNA sequencing instrument. Can you let me run for how many hours of this? I didn't understand. Do you have 100% accurate? No. Unfortunately, the error rate of this instrument is quite high. Error rate is around 30%. Ya. Together, you can get different results. Yes. So, this instrument has much better, have much better accuracy. So, yeah. Ya. Ya. So, this is another. Oke. So, this video is about how the DNA sequencing instrument works. This is a simplified version of the DNA sequencing instrument. How the DNA sequencing instrument works. And this video is quite funny too. So, but it is quite accurate. Oke. Yes, these are very, very big words indeed. But just watch the video. Here is some music for you. So, this is the high level overview how DNA sequencing instrument works. So, the DNA sequencing instrument has a camera, a computer with camera, that capture that image, that light. So, different light represent different DNA nucleotide. So, that's how the instrument knows this DNA, DNA type. Ya. So, the light can capture the one. So, it will get your sequence. Just have to X, Y, that picture. Yes. Not the X idea, A, C, G, T. Ya. And then. C, G, T. Ya. That's all. Ya. So, and then. We use software to analyze the image. Ya. Then, we use software to analyze the image. And then, we generate text file. File. Yes, text file. As a result of this. Ya. And which processing is done using Java, is that? Ya. So, it depends on the operating system. So, for example, ThermoVisor instrument use Android operating system. So, we use Java. Android voice. Ya. Android voice. Ya. Customize version of Android. Ya. I'm working on that part. So, what do you guys have from draft? Why pick and draft? Any specific. Because it is easier to find Android developer number to... hours. No, QT. QT. Or, we also... QT. And then, it is quite difficult to find C or C++ developer. And then. Ya. Basi, Basi. Ya. Basi. Bani, Bani. Ya. Bani. Ya. Oke. Dan kemudian, kemudian, masalah besar dalam penjaraan dalam biotech, adalah data set yang besar. Karena untuk masalah manusia, menggunakan 3 bilion DNA. Kita panggilnya 3 bilion base pair. Karena DNA-nya biasanya di perjalanan. Ya. C, C-Tosin, Guanin, Adenin, dan Ta-Yongin. Ya, sebagainya. Dan, ada satu manusia, satu manusia, genom. Dan, jika kita ada 1000 orang, kemudian kita akan mempunyai jenis atau jenis data dari jenis jenis. Jadi, kita mempunyai masalah data besar di sini, bagaimana untuk mengandalkan dan mengandalkan data ini menjadi informasi yang menggunakan. Jadi, kita menggunakan data ini untuk perjalanan kandungan. Dan kita juga menggunakan data ini untuk perjalanan kandungan. Karena untuk perjalanan kandungan, Our own cell has several thousand chromosome mutations from several thousand up to 70 thousand chromosome mutations. Jadi, untuk asociasi jenis jenis jenis, kita coba mencari korelasi antara informasi jenis dan fennotype. Jadi, untuk perjalanan kandungan, kita coba mencari bagaimana kromosom yang menggantikan data seperti perjalanan kandungan, perjalanan kandungan, perjalanan kandungan, dan sebagainya. Jadi, kita menggunakan study asociasi jenis jenis jenis untuk mencari korelasi antara informasi jenis jenis, kita namakan jenis jenis jenis, dan penotype. Penotype adalah ekspresi jenis jenis jenis jenis jenis jenis jenis. Karena ada beberapa kandungan yang berdasarkan jenis jenis jenis jenis, seperti biometis, dan artritis, artritis rematoid, dan sebagainya. Jadi, ini adalah pemerintah software untuk produk termoviser, biasanya kita menggunakan Android, kita menggunakan language java programing, dan kita menggunakan Linux, karena Linux adalah sistem operasi native operating dari Android, dan untuk produk legacy, kita menggunakan framework QT. Dan untuk genomics, untuk produk biometis bioinformasi, kita juga menggunakan software untuk menganalysa output instrument. Jadi, kita menggunakan fx java, kita menggunakan framework spring, dan kita juga menggunakan RDBMS, dan no-escal database. Dan untuk aplikasi web-base, kita juga menggunakan framework spring java. Maaf, ini dari RCP. Dan RDBMS, dan Amazon S3 database. Jadi, kita menggunakan library yang dipanggil biojava untuk menggunakan model genomics, dan untuk menggunakan model proteomics, untuk menggunakan data protein, dan untuk menggunakan data genomics. Kita menggunakan library yang dipanggil biojava. Dan untuk UI, kita menggunakan fx java spring, RDBMS. Oke, jadi ini player, yang besar di sektor ini. Marker instrument, maker instrument untuk contoh, ini termoviser scientific. Kompanyi berharga 61 juta, sederhana di bawah Uber, Uber Reds, dengan 50.000 pekerjaan di seluruh dunia. Sebenarnya, ini adalah merja dari beberapa perusahaan. Tiga tahun lalu, ini mempunyai teknologi live-tech. Dan perusahaan lain adalah Illumina, yang membuat sebuah instrument DNA sequencing. Yang yang digunakan, 10 juta instrument DNA sequencing, ini adalah perusahaan. Sangat mudah. Dengan 7.000 pekerjaan, dan 4 juta perusahaan. Dan perusahaan syutika, dengan kapitalisasi market, 220 juta, 91.000 pekerjaan, dari lebih dari 100 tahun lalu. Dan juga, inovatif kompanyi, Regeneron, 37 juta, 4.300 pekerjaan. Dan ini adalah startup biotek. Misalnya, subsidiari Google Alphabet, Kali Collapse, ya, quite small company. Jadi, mereka fokus pada perusahaan, perusahaan related disease, dan perusahaan cancer. Biasanya startup biotek, orang-orang longevity, incorporator, dibandingkan oleh Craig J. Venter. Craig J. Venter, adalah pengguna di DNA sequencing, seluruh genome sequencing. Ya, ada pekerjaan di Singapura. Tapi dia menggunakan sisa, untuk aplikasi ini, bukan java. Ya, 200 pekerjaan, mereka fokus pada genomek, dan salterapia. Ya. Ya. Jadi, ini adalah kemungkinan yang penting, kemungkinan yang penting untuk perusahaan biotek, atau biotek perusahaan. Jadi, saya pikir, data-science dan statistik, karena kita harus membantu pelajar, pelajar kita, untuk memahami, memahami genome baru, di Chromosome. Kita harus memahami data dari pelajar. Kita harus memahami, memahami, filtering, dan sebagainya. Dan kita harus menjelaskannya dengan cara yang penting. Ini adalah data di Chromosome. Dan kemudian, ya. Tidak. Ini adalah kemungkinan yang penting untuk perusahaan biotek, atau kemungkinan yang penting. Atau, ya, kita menggunakan kemungkinan yang penting untuk menggunakan. Ya. Tidak, kamu tidak bisa menggunakan air blue atau... Ya, terutama perusahaan biotek untuk perusahaan biotek. Terutama, S.A.S. Produk S.A.S. S.A.S. S.A.S. Produk S.A.S. Ya. Saya rasa skill yang penting adalah pelajar. Karena pelajar menggunakan kamera, untuk menggunakan data. Dan kemudian kalibrisi atau kemudian interpretasi, mungkin kita bisa menggunakan masing-masing ini untuk menggunakan data. Jadi, ini adalah contoh output masing-masing ini di bawah. Ya. Kamera. Ya. Ini image valve. Jadi, kita harus menunggu. Ya. Ya, image di atasnya sedikit berbeda. Orang yang berbeda. Orang yang berbeda. Ya. Tidak, ini versi yang lebih kecil. Maksud saya, ya, sebenarnya ini adalah image yang lebih kecil. Sebenarnya. Ini adalah versi yang lebih kecil. The image surface is quite big. Ya. So, how do you call it? It's color, right? So, how do you this is the image? So, the colors are itself in the genome? No, the colors itself is created by the chemicals. High chemicals. Yes, chemicals. So, for thermophyser, the chemicals, there is an R&D center in Eastern Europe, work on these chemicals. In Singapore, we work on hardware instrument. So, different, but at the US side, they know it all. So, ya. Unfortunately, I do not know much about the chemical itself. The chemical let the light come out. Yes. Different color for different kind. Yes, different color. Then the hardware will consider to understand the color and come out the sequence. Yes, and interpret the result. So, ya, I think that's all. That's all.