Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 107876 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Simanjuntak, Ribka Martina
"ABSTRAK
Kanker adalah suatu kondisi yang ditandai dengan adanya pertumbuhan abnormal dari sel-sel tubuh yang tidak terkontrol dan mampu mempengaruhi sel normal lainnya. Saat ini banyak dilakukan penelitian untuk mencari senyawa-senyawa baru yang berpotensi sebagai antikanker. Salah satu cara yang digunakan untuk mendukung analisis ini adalah dengan metode in silico. Selain itu, metode ini juga mendukung green chemistry yang cukup diminati akhir-akhir ini. Dalam penelitian ini, diteliti sepuluh senyawa dari basis data herbal hasil Virtual Screening yang memiliki aktivitas sebagai inhibitor enzim α-Glukosidase manusia. Model tiga dimensi (3D) enzim dikonstruksi berdasarkan struktur kristal α-glukosidase S. solphataricus (MalA) dan sub-unit N-terminal Maltase Glukoamilase manusia (NtMGAM). Penambatan sepuluh senyawa yang akan diuji; yakni 6-Deoxoteasterone, Diosgenin, Withangulatin A, Withanolide, Lanosterol, Cassiamin C, Asiatic Acid, Isoarborinol, Yamogenin, dan Lantic Acid, ditambatkan menggunakan AutoDock 4.2 dan hasilnya menunjukkan nilai ΔG secara berturut-turut yakni -9,09; -8,76; -8,73; -8,66; -8,65; -8,65; -8,64; -8,59; -8,48; dan -8,45 kkal/mol. Analisis kemudian dilanjutkan dengan melakukan simulasi diamika molekuler selama 2 nanodetik menggunakan Amber 11. Sebagai kontrol positif, digunakan senyawa Castanospermine dan 1,6-Epi-Cyclophellitol. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara umum, pada kompleks senyawa ligan dan makromolekul ada interaksi yang kuat dan stabil pada residu Asp587, Asp511, Asp 398, Trp 274, dan Phe 620.

ABSTRACT
Cancer is a condition that characterized by the abnormal growth of cells that are not controlled and capable to affect normal cells. Nowadays, there's a lot of research to find new compounds that have the potential as an anticancer. One of the ways to support this analysis is the in silico. In addition, this method also supports green chemistry that considerable interest lately. This study will investigated ten compounds from Herbal Database that have been researched before through Virtual Screening, that have the activity as an inhibitor of α-glucosidase. Three-dimensional (3D)'s model was constructed by the crystal structure of the enzyme α-glucosidase S. solphataricus (mala) and sub-units of N-terminal human maltase Glucoamylase (NtMGAM). 6-Deoxoteasterone, Diosgenin, Withangulatin A, Withanolide, lanosterol, Cassiamin C, Asiatic Acid, Isoarborinol, Yamogenin, and Lantic Acid was tethered using Autodock 4.2 and the results show the value of ΔG are -9.09; -8.76; -8.73; -8.66; -8.65; -8.65; -8.64; -8.59; -8.48; and -8.45 kcal/mol. The analysis then continued by performing simulation on mollecular dynamics for 2 nanoseconds using Amber 11. Castanospermine and 1,6-Epi-Cyclophellitol was used as the positive control. The analysis showed that in general the complex of ligand and macromolecule, that there is a strong and stable interaction at residues Asp587, Asp511, Asp 398, Trp 274 and Phe 620.
"
2015
S60381
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Olivia Aldisa
"ABSTRAK
Senyawa kimia yang terkandung di dalam tanaman memiliki manfaat dan khasiat yang dapat berguna bagi kesehatan masyarakat. Banyak penelitian dalam bidang biokimia dan kimia medisinal yang bertujuan untuk menemukan obat yang tepat bagi berbagai penyakit yang sangat berbahaya misalnya kanker, penyakit kardiovaskuler, dan diabetes mellitus. Di dalam tubuh manusia terdapat protein yang merupakan kunci sensor metabolik dalam berbagai jaringan metabolisme yaitu Sirtuin1 (SIRT1). Saat ini, hanya resveratrol, fisetin dan quercetin merupakan senyawa dari bahan alam yang telah teruji sebagai aktivator SIRT1, padahal sangat banyak senyawa kimia dari tanaman yang berpotensi menjadi aktivator SIRT1. Terdapat empat bentuk kristal SIRT1 yang bertidak sebagai aktivator yaitu 4ZZH, 4ZZI, 4ZZJ, dan 5BTR. Pada penelitian ini, dilakukan penambatan molekuler senyawa dari basis data tanaman Indonesia yang berpotensi menjadi aktivator SIRT1. Penambatan dilakukan menggunakan piranti lunak AutoDock Vina. Pada AutoDock Vina dilakukan validasi terlebih dahulu, hasil validasi AutoDock Vina diperoleh grid box terbaik yaitu 60x60x60. Berdasarkan hasil penapisan diperoleh 20 peringkat senyawa terbaik dari masing-masing bentuk kristal dan 4 senyawa irisan dari keempat bentuk kristal yaitu Alpha-carotene, Cassiamin C, Casuarinin, dan Lutein.

ABSTRACT
Chemical compounds in plants often have benefits and efficacy that can be useful for medicine. Biochemistry and medicinal chemistry research aims to innovate new medicine for degenerative human diseases such as cancer, cardiovascular diseases, and diabetes mellitus. Human have protein that are key of metabolic sensors in a variety of metabolic pathways, Sirtuin1 (SIRT1). Currently, only resveratrol, fisetin and quercetin that are compounds from natural ingredients that have been tested as an activator of SIRT1 even though there are many chemical compounds in plants that potentially can be SIRT1 activator. There are four crystal forms which act as a SIRT1 activator, 4ZZH, 4ZZI, 4ZZJ, and 5BTR. In this study, we employed docking of new molecular compounds from Indonesian herbal database as SIRT1 activator. Virtual screening was done using AutoDock Vina. AutoDock Vina was validated beforehand in order to obtain the best grid box, based on this research, the best grid box for AutoDock Vina is 60x60x60. Top ten ranked compounds were obtained for each crystal form and four the same compounds of the four crystal forms that were Alpha-carotene, Cassiamin C, Casuarinin, and Lutein.
"
2016
S65293
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Teguh Setiawan
"Histon Deasetilase 2 (HDAC2) merupakan salah satu enzim dari suatu superfamily 18 enzim zinc-dependent yang kini tengah banyak diteliti sebagai target terapeutik. HDAC2 merupakan bagian dari HDAC kelas 1 yang diketahui memiliki aktivitas kuat sebagai katalis, dan umumnya merupakan target bagi inhibitor HDAC (HDACi). HDAC2 berperan pada gejala komplikasi akhir diabetes seperti nefropati diabetes. Sehingga penelitian lebih lanjut terkait inhibitor enzim-enzim HDAC khususnya HDAC2 perlu dikembangkan.
Dalam penelitian ini, diteliti senyawa-senyawa dari basis data herbal Indonesia terhadap aktivitasnya sebagai inhibitor HDAC2, dengan melakukan penapisan virtual, untuk mendapatkan senyawa-senyawa pilihan, kemudian dilakukan simulasi dinamika molekuler untuk mengetahui interaksi senyawa sebagai inhibitor enzim. Didapatkan sepuluh besar peringkat senyawa penapisan virtual, kemudian diambil lima diantaranya dengan kriteria terbaik untuk dilakukan simulasi dinamika molekuler yaitu senyawa Boesenbergin B, Pongachalcone I, 6,8-Diprenylgenistein, Marmin, Mangostin, dengan kristal ligan N-(2-aminophenyl)benzamide sebagai kontrol positif, dengan nilai ΔG secara berturut-turut -8.28; -9.15; -7.05; -9.07; -7.15 dan ΔG kontrol positif -10.27. Dari simulasi dinamika molekuler diketahui aktivitas inhibitor HDAC2 berinteraksi pada residu asam amino penting yaitu His145C, Tyr308C, Zn379C, Leu276C, Phe155C, Phe210C, Leu144C, Met35C.

Histone Deacetylase 2 (HDAC2) is one of a superfamily of 18 zinc-dependent enzymes, which now being widely investigated as therapeutic targets. HDAC2 is part of class I HDAC enzymes which knownly active as a strong catalys, and generally is the target for HDAC inhibitors (HDACi). HDAC2 play a role in the symptoms of late complications of diabetes such as diabetic nephropathy. So further research related to HDAC inhibitors, particularly HDAC2 need to be developed.
In this study, research will be performed using virtual screening method to obtain several herbal compounds against their activities as HDAC2 inhibitors from the Indonesian herbal database, molecular dynamics simulations are then conducted to understand the interaction of compounds as inhibitors of the enzyme. The results of virtual screening process managed to obtained ten compounds with the highest Pharmacophore fit score rating, and would selected five compounds with the best criteria for molecular dynamics simulations, which are Boesenbergin B, Pongachalcone I, 6,8-Diprenylgenistein, Marmin, Mangostin, and active crytal ligand N-(2-aminophenyl)benzamide as a positive control, with respectively ΔG values obtained -8.28; -9.15; -7.05; -9.07; -7.15 and -10.27 as the ΔG value of active crystal ligand. From moleculer dynamics simulation of the activity of HDAC2 inhibitors are known to interact in two important amino acid residue that is His145C, Tyr308C, Zn379C, Leu276C, Phe155C, Phe210C, Leu144C, Met35C."
Depok: Fakultas Farmasi Universitas Indonesia, 2016
S66314
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Andika
"SIRT1 merupakan salah satu dari tujuh sirtuin manusia SIRT1-7 yang termasuk dalam HDAC kelas III. Sejumlah penelitian tentang SIRT1 telah banyak dibuktikan berperan dalam regulasi metabolisme seluler serta sering dihubungkan dengan pathogenesis penyakit seperti kanker dan penyakit nuerodegeneratif. Untuk menemukan kandidat obat yang baik beberapa menggunakan metode in silico sebagai tool yang cepat dalam menganalisis aktifitas biologis obat secara virtual.
Metode in silico dalam penelitian ini dimulai dari penapisan virtual, penambatan molekul dan simulasi dinamika molekuler yang menggunakan database herbal Indonesia untuk menemukan senyawa kandidat yang berpotensi sebagai inhibitor SIRT1.
Hasilnya diperoleh ada enam senyawa kandidat dari database Herbal Indonesia yang memiliki potensi sebagai inhibitor SIRT1 yaitu 5-oxocoronaridine, 3-oxocoronaridine, 5-hydroxy-6-oxocoronaridine, dregamine, isovoacristine dan tabernaemontanine.
Hasil penambatan molekul senyawa kandidat terhadap dua makromolekul SIRT1 PDB ID: 4I5I dan 4ZZI menunjukkan nilai pengikatan energi bebas senyawa kandidat mendekati dan lebih tinggi dari senyawa ligand co-kristal. Dari analisis simulasi dinamika molekuler diperoleh energi bebas MMPBSA di atas -21 kkal/ mol sedangkan occupancy ikatan hidrogen residu Ile347 dan Asp348 diatas 80 .

SIRT1 is one of seven human sirtuins SIRT1 7 are included in class III of HDAC. A number studies of SIRT1 has been widely demonstrated a role in the regulation of cellular metabolism and linked to pathogenesis of diseases such as cancer and neurodegeneratif diseases. To find a good drug candidates could using in silico methods as a quick tool in analyzing the biological activity of drugs virtually.
In silico methods in this research started from a virtual screening, docking and molecular dynamics simulations that use Indonesian herbal database to find potential candidate compounds as SIRT1 inhibitor.
The result was obtained there are six candidates compound of Indonesian Herbal database that has potential as SIRT1 inhibitor that is 5 oxocoronaridine, 3 oxocoronaridine, 5 hydroxy 6 oxocoronaridine, dregamine, isovoacristine and tabernaemontanine.
Docking results shown that molecule candidate compounds against two of macromolecules SIRT1 PDB ID 4I5I and 4ZZI have value of the candidate compound binding free energy approach and higher than the co crystal ligands. From the analysis of molecular dynamics simulations obtained free energy MMPBSA about 21 kcal mol while occupancy hydrogen bonding of residues Ile347 and Asp348 about 80 ."
Depok: Fakultas Farmasi Universitas Indonesia, 2016
T47092
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Linda Erlina
"Senyawa yang berperan sebagai inhibitor HDAC kelas IIa telah banyak dikembangkan sebagai obat antikanker, antiinflamasi, penyakit Huntington, human papiloma virus dan antidiabetes. Senyawa inhibitor HDAC antara lain golongan hydroxamic acid, peptida siklik, asam alifatik dan benzamide. Metode yang digunakan untuk mencari senyawa inhibitor HDAC kelas IIa salah satunya adalah melalui pendekatan farmakofor 3D berbasis ligan. Senyawa aktif HDAC4 dan HDAC7 dibuat ke dalam dataset training dan test untuk pembuatan dan validasi model farmakofor 3D berbasis ligan menggunakan LigandScout 4.09.1. Model farmakofor terbaik digunakan untuk penapisan virtual terhadap database herbaldb. Senyawa hit yang diperoleh selanjutnya dilakukan penambatan molekul menggunakan AutoDock4Zn, simulasi dinamika molekuler dan perhitungan nilai MMGB/PBSA menggunakan AMBER12. Berdasarkan hasil validasi model farmakofor 3D berbasis ligan, dipilih model farmakofor terbaik yaitu model 6 dan 10 HDAC4 dan model 1 HDAC7. Berdasarkan hasil penapisan virtual diperoleh 6 senyawa hit yaitu artocarpesin, avicularin, dimboa glucoside, eriodictin, luteolin dan mirabijalone c. Proses simulasi dinamika molekul selama 10ns menunjukan bahwa senyawa yang memiliki aktivitas terbaik yaitu senyawa artocarpesin HDAC4 , mirabijalone c dan eriodictin HDAC7. Asam amino esensial HDAC4 meliputi Asp196, Asp290 dan His198 untuk interaksi ZBG. Asam amino esensial HDAC7 meliputi Asp707, Asp801 dan His709 untuk interaksi ZBG.
Currently, compounds as the inhibitor of HDAC class IIa are developed as anticancer, antiinflammation, Huntington disease, human papilloma virus and antidiabetes. Inhibitor compounds of HDAC are mainly divided into hydroxamic acid, cyclic peptide, aliphatic acid and benzamide. 3D pharmacophore ligand based approached was used to found inhibitor compounds of HDAC class IIa. Active compounds of HDAC4 and HDAC7 were divided into training and test dataset for build and validation of 3D pharmacophore ligand based models using LigandScout 4.09.1. The best pharmacophore model, was used for virtual screening against herbaldb database. After this steps, hit compounds would be docking using AutoDock4Zn, molecular dynamic simulation, and MMGB PBSA calculation score using AMBER12. Based on the results of 3D model validation pharmacophore based ligand, selected models are models of best pharmacophore 6 and 10 HDAC4 and model 1 HDAC7. Based on the results of virtual screening, 6 hit compounds were obtained such as artocarpesin, avicularin, dimboa glucoside, eriodictin, luteolin and mirabijalone c. Molecular dynamics simulation process for 10ns indicate that the compound has the best activity are artocarpesin for HDAC4, mirabijalone c and eriodictin for HDAC7. Essential amino acids for HDAC4 include Asp196, Asp290 and His198 for ZBG interactions. Essential amino acids for HDAC7 include Asp707, Asp801 and His709 for ZBG interaction."
Depok: Fakultas Farmasi Universitas Indonesia, 2016
T47080
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhamad Fikri Ihsan
"Kanker merupakan penyebab kematian utama di seluruh dunia. Salah satu faktor terjadinya kanker adalah modifikasi epigenetik yang abnormal (hipermetilasi). Hipermetilasi yang terjadi pada gen diyakini bahwa yang berperan besar dalam proses karsinogenesis adalah enzim DNA metiltransferase (DNMT). Penelitian-penelitian yang dilakukan saat ini untuk menemukan senyawa inhibitor DNMT dari bahan alam. Salah satu metode yang mendukung untuk analisis ini adalah metode in silico. Dalam penelitian ini, diteliti beberapa senyawa pilihan dari basis data herbal Indonesia hasil penapisan virtual terhadap aktivitasnya sebagai inhibitor DNMT. Hasil penambatan molekuler senyawa Cassiamin C, Procyanidin B2, Ent-epicatechin-4alpha-8-ent-epicatechin, Epicatechin-4beta-8-epicatechin-3-O-gallate, Neorhusflavanone, 3-O-galloylepigallocatechin-4beta-6-epicatechin-3-O-gallate, Withanolide, 3-O-galloylepigallocatechin-4beta-6-epigallocatechin-3-O-gallate, Cyanidin-3-6''-caffeylsophoroside-5-glucoside, Epifriedelinol, Gallo-catechin-4alpha-8-epicatechin, Scutellarein-7-glucosyl-1-4-rhamnoside, Epigallo-catechin-3-gallate (EGCG) (kontrol positif), dan sinefungin (kokristal) didapatkan nilai ΔG secara berturut-turut, -9.34, -10.95, -7.95, -11.01, -8.78, -8.87, -11.49, -7.98, -5.92, -8.92, -9.17, -8.76, -9.70, dan -9.11 kkal/mol. Senyawa cassiamin C, procyanidin B2, epicatechin-4beta-8-epicatechin-3-O-gallate, withanolide, dan gallocatechin-4alpha-8-epicatechin memiliki ΔG lebih rendah dari senyawa sinefungin (kokristal) dan EGCG (kontrol positif). Sehingga, tahap selanjutnya akan dilakukan simulasi dinamika molekuler terhadap tujuh ligan tersebut. Hasil simulasi dinamika molekuler menunjukkan aktivitas terbaik secara keseluruhan yaitu pada senyawa procyanidin B2, epicatechin-4beta-8-epicatechin-3-O-gallate, dan gallocatechin-4alpha-8-epicatechin. Residu asam amino yang penting bagi aktivitas inhibitor DNMT1 adalah Phe1145, Glu1168, Met1169, Cys1191, Glu1266, Ala1579, dan Val1580.

Cancer is the leading cause of death worldwide. Factors of cancer is an abnormal epigenetic modifications (hypermethylation). Hypermethylation that occur in genes believed that played a major role in process of carcinogenesis is DNA methyltransferase (DNMT) enzyme. Recent studies is conducted to find DNMT inhibitor compounds from natural materials. Method that support for this analysis is in silico studies. In this study, several selected compounds from herbal database Indonesia results of virtual screening will be studying for the activity as an inhibitor DNMT. Results molecular docking of Cassiamin C, Procyanidin B2, Epicatechin-4alphaent-8-ent-epicatechin, Epicatechin-4beta-8-epicatechin-3-O-gallate, Neorhusflavanone, 3-O-galloylepigallocatechin-4beta-6-epicatechin-3-O-gallate, Withanolide, 3-O-galloylepigallocatechin-4beta-6-epigallocatechin-3-O-gallate, Cyanidin-3-6''-caffeylsophoroside-5-glucoside, Epifriedelinol, Gallocatechin-4alpha-8-epicatechin, Scutellarein-7-glucosyl-1-4-rhamnoside, Epigallocatechin-3-gallate (EGCG) (positive control), and Sinefungin (co-crystal) compounds, ΔG values obtained -9.34, -10.95, -7.95, -11.01, -8.78, -8.87, -11.49, -7.98, -5.92, -8.92, -9.17, -8.76, -9.70, and -9.11 kcal/mol, respectively. Cassiamin C, Procyanidin B2, Epicatechin-4beta-8-epicatechin-3-O-gallate, Withanolide, and Gallocatechin-4alpha-8-epicatechin compounds had lower ΔG than Sinefungin (co-crystal) and EGCG (positive control) compounds. Therefore, molecular dynamic simulation of seven selected compounds will be performed. The results of molecular dynamic simulation shows the best overall activity is Procyanidin B2, Epicatechin-4beta-8-epicatechin-3-O-gallate, and Gallocatechin-4alpha-8-epi-catechin compounds. Amino acid residues which are important for the activity of DNMT1 inhibitor is Phe1145, Glu1168, Met1169, Cys1191, Glu1266, Ala1579, and Val1580."
Depok: Fakultas Farmasi Universitas Indonesia, 2017
S66313
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Victory, Alexander
"Kanker merupakan penyakit akibat pertumbuhan tidak normal dari sel pada jaringan tubuh yang menyerang sel normal di sekitarnya. Penggunaan tanaman herbal Indonesia meningkat setiap tahunnya dalam upaya pengobatan. Penelitian terdahulu menyatakan bahwa defisiensi P53 disebabkan oleh ekspresi berlebih MDM2 sehingga peran P53 sebagai pengendali sel abnormal tidak berjalan. Pada penelitian dilakukan penapisan virtual dari basis data tanaman herbal Indonesia sebagai inhibitor MDM2 menggunakan Autodock dan Autodock Vina yang divalidasi dengan Directory of Useful Decoys-Enhanced. Validasi dilakukan dengan parameter Enrichment Factor, Receiver Operating Characteristics, dan Area Under Curve. Kesimpulan dari validasi adalah ukuran grid 70x70x70 pada Autodock yang memiliki nilai AUC 0,72, sedangkan pada Autodock Vina 0,43. Autodock Vina tidak memenuhi parameter tetapi dilakukan penapisan untuk perbandingan dengan Autodock. Diperoleh 10 senyawa peringkat teratas dengan Autodock yaitu Nimolicinol, Jacoumaric acid, Isoarborinol, Lantic acid, Diosgenin, Theasaponin E1, Taraxasterol, Leucadenone C, Simiarenol, Alpha-Amyrin. ?G -8,83 - 9,65 kkal/mol . Diperoleh 10 senyawa peringkat teratas dengan Autodock Vina yaitu Yuehchukene, Morusin, Cyanidin, Leucadenone C, Roxburghine-B, Ocidentoside, Beta-sitosterol, Curine, Withangulatin, Jacoumaric acid. ?G -8,7 -9,4 kkal/mol . Jacoumaric acid dan Leucadenone C memberikan hasil penapisan virtual pada kedua piranti lunak dan berinteraksi pada daerah aktif MDM2 yaitu residu Leu54, Ile61, Met62, dan Ile99.

Cancer is a disease caused by abnormal cells growth that can attack normal cells around it. The use of Indonesian herbal increases for treatment. Past researches declare that P53 deficiency is caused by MDM2 overexpression so the role P53 as a cell regulator does not work. In this research, virtual screening of Indonesian herbal database as MDM2 inhibitor using Autodock and Autodock Vina and validated with Directory of Useful Decoy Enhanced. Validation parameter done with Enrichment Factor, Receiver Operating Characteristics, and Area Under Curve. The conclusion of validation is grid box 70x70x70 on Autodock with AUC value 0,72, while in Autodock Vina 0,43. Autodock Vina is not fulfill the parameter standar but still screned for comparasion. Based on the virtual screening result, top ten compounds from Autodock are Nimolicinol, Jacoumaric acid, Isoarborinol, Lantic acid, Diosgenin, Theasaponin E1, Taraxasterol, Leucadenone C, Simiarenol, Alpha Amyrin. G 8,83 9,65 kkal mol . Virtual screening result from Autodock Vina are Yuehchukene, Morusin, Cyanidin, Leucadenone C, Roxburghine B, Ocidentoside, Beta sitosterol, Curine, Withangulatin, Jacoumaric acid. G 8,7 9,4 kkal mol . Jacoumaric acid and Leucadenone C give a result in both software ans interacts with the active site in MDM2 at residue Leu54, Ile61, Met62, and Ile99.
"
Depok: Fakultas Farmasi Universitas Indonesia, 2017
S69423
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ayu Annissa
"Kanker adalah suatu penyakit dimana sel tubuh bersifat abnormal dan tumbuh secara tidak terkontrol yang bisa meluas dan menyebar ke setiap bagian di tubuh manusia. Ditemukan ekspresi berlebih procaspase-3 pada beberapa kanker yang harus diaktivasi menjadi Caspase-3 agar dapat menginduksi apotosis pada sel. Pada penelitian ini, dilakukan penapisan virtual senyawa dari basis data tanaman herbal Indonesia sebagai aktivator Procaspase-3 menggunakan peranti lunak Autodock dan Autodock Vina. Penelitian ini divalidasi menggunakan parameter Enrichment Factor EF, Receiver Operating Characteristics ROC gunakan Autodock diperoleh sepuluh senyawa terbaik dengan energi ikatan-8,28 -9,31 kkal/mol dan menggunakan Autodock Vina diperoleh sepuluh senyawa terbaik dengan energi ikatan -8,1 -8,8 kkal/mol. Didapatkan dua senyawa yang beririsan pada kedua peranti lunak, yaitu Betulinic acid dan Maslinic acid. Betulinic acid berinteraksi dengan residu dengan Leu136A, Lys137A, Tyr195A, dan Pro201 pada Autodock dan Autodock Vina. Sedangkan Maslinic acid berinteraksi pada residu Leu136A, Lys137A, dan Pro201 pada Autodock dan Autodock Vina.

Cancer is a disease where body cell being abnormal and grow uncontrolled which can spread to every part of human body. Previous research found excessive expression of Procaspase 3 on cancer that must be activated to Caspase 3 in order to induce apoptotic in cells. In this research, virtual screening of Indonesian Herbal Database as Procaspase 3 activator was performed using Autodock and Autodock Vina software. This research was validated using Enrichment Factor EF , Receiver Operating Characteristics ROC, and Area Under Curve AUC parameters. Results of virtual screening using Autodock obtained the best ten compounds with binding energy 8,28 9,31 kcal mol and Autodock Vina obtained the best ten compounds with binding energy 8,1 8,8 kcal mol. Both virtual screening software showed two compounds in common, which is Betulinic Acid, and Maslinic acid. Betulinic acid interacts with residue Leu136A, Lys137A, Tyr195A, and Pro201 in Autodock and Autodock Vina. While Maslinic acid interacts with residue Leu136A, Lys137A, and Pro201 in Autodock and Autodock Vina."
Depok: Fakultas Farmasi Universitas Indonesia, 2017
S69137
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ulfa Ivonie
"ABSTRAK
Hepatitis B adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh virus hepatitis B. Salah satu faktor yang berpengaruh dalam pembentukan virus hepatitis B adalah core protein Cp . Sehingga Cp dapat digunakan sebagai salah satu target pengobatan hepatitis B. Pada penelitian ini dilakukan penapisan virtual senyawa dari basis data tanaman herbal Indonesia sebagai core protein allosteric modulator CpAM menggunakan peranti lunak AutoDock dan AutoDock Vina. Metode divalidasi dengan menggunakan parameter Enrichment Factor EF , Receiver Operating Characteristics ROC , dan Area Under Curve AUC . Pada penapisan menggunakan AutoDock digunakan grid box ukuran 55x55x55 dengan nilai EF10 0.7652 dan AUC 0.6709 sementara grid box ukuran 20.625x20.625x20.625 untuk penapisan menggunakan AutoDock Vina dengan nilai EF5 0.5075 dan AUC 0.7832. Sepuluh senyawa terbaik hasil penapisan virtual menggunakan AutoDock memiliki rentang DG: -11.74 -10.31 kkal/mol adalah yuehchukene, lansionic acid, stigmast-4-en-3-one, myrtillin, sanggenol O, lanosterol, erycristagallin, alpha-spinasterol, cyanidin 3-arabinoside, dan cathasterone. Sepuluh senyawa terbaik hasil penapisan virtual menggunakan AutoDock Vina memiliki rentang DG: -12.1 -10.7 kkal/mol adalah sanggenol O, cucumerin A, yuehchukene, palmarumycin CP1, dehydrocycloguanandin, myrtilin, liriodenine, myricetin 3-alpha-L-Arabinopyranoside, myricetin 3-galactoside, dan cassameridine.

ABSTRACT
Hepatitis B is a disease caused by hepatitis B virus. One of the main factor in virus assembly is core protein Cp . Therefore Cp is suitable to use as one of therapeutic target for hepatitis B. In this study virtual screening of Indonesia herbal database as CpAM of hepatitis B virus was performed using AutoDock and AutoDock Vina software. The methode was validated by Enrichment Factor EF , Receiver Operating Characteristics ROC , and Area Under Curve AUC parameters. The grid box size used in virtual screening with AutoDock is 55x55x55 with EF10 0.7652 and AUC 0.6709 meanwhile grid box size that will be use in virtual screening using AutoDock Vina is 20.625x20.625x20.625 with EF5 0.5075 and AUC 0.7832. The best top ten compounds from virtual screening with AutoDock has DG levels 11.74 10.31 kkal mol theare yuehchukene, lansionic acid, stigmast 4 en 3 one, myrtillin, sanggenol O, lanosterol, erycristagallin, alpha spinasterol, cyanidin 3 arabinoside, dan cathasterone. The best top ten compounds from virtual screening with AutoDock Vina has DG levels 12.1 10.7 kkal mol adalah sanggenol O, cucumerin A, yuehchukene, palmarumycin CP1, dehydrocycloguanandin, myrtilin, liriodenine, myricetin 3 alpha L Arabinopyranoside, myricetin 3 galactoside, dan cassameridine"
2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
I Gusti Ngurah Raka Bhaskara Wilaputraka
"Hipermetilasi DNA adalah sebuah proses epigenetik abnormal yang dikatalis oleh DNA Metiltransferase dan merupakan salah satu faktor penyebab munculnya penyakit tidak menular seperti kanker, diabetes, dan penyakit gangguan metabolisme lainnya. Hipermetilasi DNA dapat dihambat dengan inhibitor DNA Metiltransferase1 (DNMTi). Penelitian ini dilakukan dengan tujuan menemukan kandidat inhibitor DNA Metiltrasnferase yang berasal dari bahan alam. Pencarian senyawa yang berpotensi sebagai inhibitor dilakukan dengan penapisan virtual terhadap basis data senyawa aktif tanaman herbal Indonesia (HerbalDB) menggunakan peranti lunak Autodock Vina. Dua puluh lima senyawa yang diketahui memiliki efek inhibisi terhadap DNMT1 digunakan sebagai kontrol positif dan sebagai referensi untuk membuat pengecoh menggunakan Directory of Useful Decoys: Enchanced. Penapisan yang dilakukan mendapatkan lima senyawa aktif yang berpotensi sebagai inhibitor DNA metiltransferase 1 yaitu Procyanidin B2, Ent-epicatechin-4alpha-8-ent-epicatechin, Epicatechin-4beta-8-epicatechin-3-o-gallate, Neorhusflavanone, dan Cyanidin-3-6''-caffeylsophoroside-5-glucoside.

DNA Hypermethylation is an abnormal epigenetic process catalyzed by DNA Methyltranferase 1 (DNMT1), it is also one of the factor causing non-communicable disease such as cancer, diabetes, and other metabolic disease. DNA hypermethylation can be surpressed by DNA Methyltransferase inhibitor (DNMTi). This study was conducted to obtain inhibitor candidate from natural products. The search for potential inhibitors was done by conducting a virtual screening against Indonesian Herbal Compound Database (Herbal DB) utilizing Autodock Vina as docking software. Twenty-five compunds known for their inhibitory activity against DNMT1 were used as actives and as reference for generating decoys, facilitated by Directory of Useful Decoys: Enhanced. The virtual screening yields five potential DNMT1 inhibitor, Procyanidin B2, Ent-epicatechin-4alpha-8-ent-epicatechin, Epicatechin-4beta-8-epicatechin-3-o-gallate, Neorhusflavanone, and Cyanidin-3-6''-caffeylsophoroside-5-glucoside.
"
Depok: Fakultas Farmasi Universitas Indonesia, 2016
S64278
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>