Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penyakit Parkinson merupakan penyakit neurodegeneratif dan kronik yang bersifat progresif. Karakterisasi penyakit Parkinson yaitu adanya penurunan fungsi motorik akibat penurunan produksi dopamin pada basal ganglia. Terapi farmakologis utama dan efektif untuk mengembalikan kadar dopamin yaitu dengan prekursor dopamin (L-dopa). Namun, penggunaan L dopa pada jangka waktu yang panjang dapat menimbulkan efek samping yang kronik seperti fluktuasi motorik dan diskinesia. Salah satu strategi baru terapi Parkinson yaitu dengan antagonis reseptor adenosin A2A. Pada penelitian ini dilakukan penapisan virtual berbasis farmakofor terhadap senyawa antagonis reseptor adenosin A2Ayaitu, Xantin dan Non-Xantin (Trisiklik, Bisiklik, dan Monosiklik) sebagai training set dengan tujuan mendapatkan senyawa-senyawa dari pangkalan data herbal Indonesia yang berpotensi menjadi antagonis reseptor adenosin A2A. Optimasi dan penapisan virtual berbasis farmakofor dilakukan menggunakan Ligandscout dan divalidasi dengan databaseyang didapatkan dari A Directory of Useful Decoys:Enhanced(DUD-E). Metode ini divalidasi dengan nilai Enrichment Factors(EF) dan Area Under Curves (AUC) dari kurva Receiver Operation Charateristics(ROC). Hasil optimasi yang didapatkan untuk penapisan virtual adalah dengan menggunakan kelompok training set monosiklik dengan farmakofor yaitu Aromatic Ring (AR),Hydrophobic Interaction(H) Hidrogen Bond Receptor(HBA), Hidrogen Bond Donor (HBD) danpenambahan Feature Tolarence sebesar 0,45 Å pada masing-masing farmakofor. Didapatkan senyawa kandidat (hits) yang memiliki kecocokan pada fitur farmakofor dengan senyawa aktif antagonis adenosin A2Ayaitu, lumichrome, mirabijaloneB, dan boeravinoneF.

---

Parkinson's disease is a chronic and neurodegenerative disorder that occur progressively. Parkinson's disease is characterized by deterioration of motor function due to loss production of dopamine in basal nuclei. The main and effective treatment for restoring dopaminergic neurotransmitter on patients with Parkinson's disease has been the dopamine precursor (L-dopa). However, after prolonged use of levodopa many patients start to experience chronic side effects such as motor fluctuations and dyskinesia. Adenosine A2a antagonist receptor is one of new strategies to treat Parkinson's disease that has been established as a promising target in Parkinson's disease. The aim of this study is to obtain adenosine A2a antagonist receptor's new compounds from Indonesia herbal database with pharmacophore-based virtual screening approach againts Xanthine and Non-Xanthine (Tricylic, Bicylic, Monocylic) as training sets. Pharmacophore-based virtual screening and optimization were done using Ligandscout and was validated by database from A Directory of Useful DecoyslEnhanced (DUD-E). Monocylic group that has 4 pharmacophores, namely Aromatic Ring (AR), Hydrophobic Interaction (H) Hidrogen Bond Receptor (HBA), Hidrogen Bond Donor (HBD) with addition 0,45 A of feature tolerance was used for virtual screening based on optimization result. Obtained hits compound that have a match on pharmacophore with active compound of adenosine A2a antagonist receptor are lumichorme, mirabijalone B, and boeravinone F."

"Beberapa penelitian menunjukkan bahwa antagonis Adenosin A2A mengurangi fluktuasi motorik, diskinesia, melindungi dari kelainan neurodegeneratif pada penyakit Parkinson di dalam otak manusia yang bersifat progresif kronis dengan hilangnya neuron dopaminergik. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan senyawa herbal Indonesia sebagai inhibitor Adenosin A2A dengan menggunakan metode penapisan virtual.Pada penelitian ini, dilakukan penapisan virtual senyawa dari basis data tanaman herbal Indonesia sebagai antagonis Adenosin A2A menggunakan AutoDock dan AutoDock Vina yang divalidasi menggunakan basis data Directory of Useful Decoys: Enhanced DUD-E. Metode ini divalidasi dengan menggunakan parameter Enrichment Factor EF dan Area Under Curve AUC dengan kurva Receiver Operating Characteristics ROC.Berdasarkan hasil validasi, grid box yang digunakan untuk penapisan menggunakan AutoDock adalah grid box 60 x 60 x 60 dengan nilai EF1 sebesar 16,5869 dan AUC 0,8406. Terdapat dua senyawa Chitranone dan 3-O-Methylcalopocarpin dengan energi ikatan ndash;10,19 dan -9,55 kkal/mol, masing-masing menunjukkan interaksi dengan situs aktif Adenosin A2A pada residu ALA63, ILE66, ALA81, LEU85, PHE168, GLU169, MET177, TRP246, LEU249, ASN253, dan ILE274. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Chitranone dan 3-O-Methylcalopocarpin dapat diusulkan untuk dikembangkan sebagai antagonis Adenosin A2A.

---

Previous research found that Adenosine A2A antagonist allows to reduce motor fluctuations, dyskinesia, protect from neurodegenerative disorder in Parkinsons disease in the human brain which is chronic progressive of losing dopaminergic neurons. The aim of this study is to explore Indonesian herbal compounds as Adenosine A2A inhibitor using virtual screening method.

In this study, virtual screening of Indonesian herbal database as Adenosine A2A inhibitor was done by AutoDock and AutoDock Vina and was validated by database from A Directory of Useful Decoys Enhanced DUD E. The method was validated by Enrichment Factor EF and Area Under Curve AUC of Receiver Operating Characteristics ROC curve. Based on the validation results, grid box that was used in virtual screening using AutoDock is 60 x 60 x 60 with EF1 16.5869 and AUC 0.8406.

The two compounds Chitranone and 3 O Methylcalopocarpin with binding energy 10.19 and 9.55 kcal mol, respectively showing interaction with Adenosine A2A active site at residues ALA63, ILE66, ALA81, LEU85, PHE168, GLU169, MET177, TRP246, LEU249, ASN253, and ILE274. This study conclude that Chitranone and 3.O Methylcalopocarpin could be proposed to be developed as Adenosine A2A antagonist."

"Penyakit kardiovaskular adalah salah satu penyebab kematian yang banyak di dunia saat ini. Salah satu penyebab penyakit kardiovaskular adalah trombosis arterial yang bisa disebabkan oleh agregrasi platelet yang menutup arteri. Salah satu faktor penting dalam agregrasi platelet adalah aktivasi platelet oleh ADP dengan reseptor P2Y 12. Penelitian ini dilakukan untuk mencari kandidat inhibitor ADP P2Y 12 yang berasal dari tanaman herbal Indonesia menggunakan AutoDock dan AutoDock Vina. 96 senyawa yang terbukti memiliki aktivitas inhibisi terhadap ADP P2Y12 digunakan sebagai kontrol positif dan digunakan untuk membuat pengecoh pada DUD-E dengan mengunggah kontrol positif ke laman DUD-E. Penapisan yang dilakukan mendapatkan satu senyawa aktif yang berpotensi sebagai inhibitor P2Y 12 yaitu Roxburghine B yang berikatan pada residu asam amino yang penting Lys280 dan Arg256.

---

Cardiovascular desease is one of the leading causes of death in the world. One of the causes of cardiovascular disease is artherial thrombosis that can be caused by platelet agregration that is covered in arteries. One of important factor in platelet agregration is platelet activation by ADP receptors, P2Y 12. This research was conducted to find candidate inhibitor of P2Y 12 from Indonesian herbal plants database using AutoDock and AutoDock Vina. Ninety six compounds known for their inhibitory activity against P2Y 12 were used as actives and as reference for generating decoys on DUD E by upload positive control to DUD E website. The virtual screening yields one potential P2Y 12 inhibitor. Roxburghine B binds to important amino acid residues of Lys280 and Arg256. "

"ABSTRACTInhibitor sodium glucose co-transporter 2 (SGLT2) telah dievaluasi dalam uji klinis sebagai dasar strategi penanganan hiperglikemia pada diabetes. Namun, karena tergolong kelas obat baru antidiabetik oral, inhibitor SGLT-2 masih jarang ditemukan di Indonesia dan harga beli yang masih tinggi untuk dijangkau. Studi ini bertujuan untuk menemukan senyawa kandidat yang berpotensi mempunyai aktivitas sebagai inhibitor SGLT2 dari pangkalan data herbal Indonesia melalui pendekatan penapisan virtual berbasis farmakofor. Model farmakofor inhibitor SGLT2 dibuat dari 10 training set ligan inhibitor SGLT2 menggunakan LigandScout 4.1.5. Sepuluh model farmakofor yang terbentuk kemudian divalidasi menggunakan metode test set dan decoy set. Farmakofor model-1 merupakan model farmakofor terbaik dengan nilai 0,9080, EF1 =56,5 , EF5 = 56,5 dan AUC100 = 0,87 yang akan dijadikan model untuk penapisan virtual. Model-1 terdiri dari 1 interaksi hidrofobik, 1 cincin aromatis, 4 donor ikatan hidrogen dan 5 akseptor ikatan hidrogen. Penapisan virtual menghasilkan tiga senyawa kandidat Hits yang memiliki pharmacophore fit score terbaik terhadap model 1, yakni vitexin = 113,62; cucumerin A = 112,62; dan cucumerin B = 113,51. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Vitexin, Cucumerin A, dan Cucumerin B berpotensi sebagai kandidat senyawa yang mempunyai aktivitas sebagai inhibitor SGLT2.

---

ABSTRACTSodium glucose co transporter 2 SGLT2 inhibitor has been evaluated in clinical trials as the basic strategy of hyperglycemia handling in diabetes. However, because of SGLT 2 inhibitor was the new class of oral antidiabetic, it still rare in Indonesia and because of the high price. This study was intended to find compounds that capable of having activity as SGLT2 inhibitors from Indonesian herbal database through a pharmacophore based virtual screening approach. The SGLT2 inhibitor pharmacophore models was made from 10 training sets of SGLT2 ligand inhibitors using the LigandScout 4.1.5. Ten pharmacophore models which has been made were validated using test set and decoy set methods. The model 1 pharmacophore was the best model, with values of 0.9080, EF1 56.5 , EF5 56.5 and AUC100 0.87 which will serve as models for virtual screening. Model 1 consists of 1 hydrophobic interaction, 1 aromatic ring, 4 hydrogen bond donors and 5 hydrogen bond acceptors. Virtual screening showed three compounds Hits which have best pharmacophore fit scores according to model 1, they were Vitexin 113.62 Cucumerin A 112,62 and Cucumerin B 113,51. These results conclude that Vitexin, Cucumerin A, and Cucumerin B potentially have an activity as a SGLT2 inhibitor."

"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."

"Penyakit menular coronavirus disease (COVID-19) adalah penyakit yang disebabkan oleh virus corona baru yang dikenal sebagai severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2). Virus ini masuk ke dalam tubuh manusia melalui interaksi protein spike SARS-CoV-2 dengan Angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2). ACE2 merupakan seng metalopeptidase yang banyak diekspresikan di sel epitel saluran pernapasan. Menargetkan reseptor ACE2 dianggap sebagai target terapeutik penting dalam mengendalikan COVID-19. Penelitian in silico ini bertujuan untuk mendapatkan kandidat inhibitor ACE2 dari senyawa bahan alam Indonesia yang terdapat pada pangkalan data Herbal DB dengan metode penapisan virtual berbasis penambatan molekuler menggunakan makromolekul ACE2 (PDB ID: 1R4L). Berdasarkan hasil optimasi dan validasi, diperoleh parameter terbaik menggunakan AutoDock Vina dalam PyRx dengan ukuran grid box sebesar 22,5 x 22,5 x 22,5 Å, exhaustiveness 16 dan num modes 9. Berdasarkan hasil penapisan virtual, diperoleh 14 peringkat senyawa terbaik dengan ∆G terendah, yaitu Kuwanon G, Kasiamin C, Isoviteksin 2''-O-(6'''-(E)-feruloil)glukosida 4'-O-glukosida, 5,7,2',4'-Tetrahidroksi-6,3'-diprenilisoflavon 5-O-(4''-ramnosilramnosida), Kasiaflavan-(4αà8)-epiafzelekin, Isoviteksin 2''-O-(6'''-(E)-p-kumaroil)glukosida 4'-O-glukosida, Kameliasida B, Galokatekin-(4αà8)-epigalokatekin-3-O-galat, ent-Epiafzeiekin-(4αà8)-epiafzelekin, Klitorin, Asam lantat, Nimolisinol, Prosianidin B1 dan Prodelfinidin B1. Sebagian besar senyawa tersebut berinteraksi dengan residu asam amino pada situs aktif makromolekul ACE2, yaitu Arg273, His345, His374, Glu375, His378, Glu402, Glu406, His505 dan Tyr515. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa 14 senyawa tersebut berpotensi menjadi kandidat inhibitor ACE2.

---

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an infectious disease caused by a novel coronavirus known as severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). SARS-CoV-2 enters the human body through the interaction of the SARS-CoV-2 spike protein with Angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2). ACE2 is a zinc-dependent metallopeptidase that is widely expressed in respiratory epithelial cells. Targeting the ACE2 receptor is considered an important therapeutic target in controlling COVID-19. This in silico study was aimed to obtain candidate ACE2 inhibitors from Indonesian natural compounds in Herbal database using molecular docking-based virtual screening method. Based on the results of optimization and validation, the best parameters were obtained using AutoDock Vina in PyRx with a grid box size of 22.5 x 22.5 x 22.5 Å, exhaustiveness 16 and num modes 9. Based on virtual screening, 14 compounds were obtained with the lowest ∆G: Kuwanone G, Cassiamin C, Isovitexin 2''-O-(6'''-(E)-feruloyl)glucoside 4'-O-glucoside, 5,7,2',4'-Tetrahydroxy- 6,3'-diprenylisoflavone 5-O-(4''-rhamnosylrhamnoside), Cassiaflavan-(4αà8)-epiafzelechin, Isovitexin 2''-O-(6'''-(E)-p-coumaroyl)glucoside 4'-O-glucoside, Camelliaside B, Gallocatechin-(4αà8)-epigallocatechin-3-O-gallate, ent-Epiafzeiechin-(4αà8)-epiafzelechin, Clitorin, Lantic acid, Nimolicinol, Procyanidin B1 and Prodelphinidin B1 . Most of these compounds interacted with amino acid residues at the active site of ACE2 macromolecule, namely Arg273, His345, His374, Glu375, His378, Glu402, Glu406, His505 and Tyr515. Therefore, it can be concluded that these 14 compounds are potential candidates for ACE2 inhibitors."

"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."

"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 ."

"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."

"Alzheimer merupakan penyakit neurodegeneratif yang dapat disebabkan oleh penumpukan plak tanda penuaan pada otak dan mempengaruhi kerja neuron sehingga neuron menjadi kurang sensitif terhadap respon selular. Penelitian terdahulu menemukan bahwa enzim BACE1 berperan penting dalam proses pembentukan plak tanda penuaan sehingga dapat menjadi target pengobatan penyakit Alzheimer. Pada penelitian ini, dilakukan penapisan virtual senyawa dari basis data tanaman obat Indonesia sebagai inhibitor BACE1 menggunakan Autodock dan Autodock Vina yang divalidasi menggunakan basis data A Directory of Useful Decoys: Enhanced (DUD-E). Validasi dilakukan terhadap kedua peranti lunak menggunakan parameter Enrichment Factor, Receiver Operating Characteristics, dan Area Under Curve. Kesimpulan dari validasi adalah ukuran grid box yang digunakan pada Autodock yaitu grid 30x30x30 dan 11,25x11,25x11,25 pada Vina (setelah penyetaraan unit). Nilai EF 1% dan AUC grid 30 pada Autodock adalah 7,74 dan 0,73, sedangkan pada Vina adalah 4,6 dan 0,77. Berdasarkan hasil penapisan virtual, diperoleh 6 peringkat teratas senyawa menggunakan Autodock (energi ikat kkal/mol -7,84 ~ -8,79) yaitu Azadiradione, Cylindrin, Lanosterol, Sapogenin, Simiarenol, dan Taraxerol. Hasil penapisan virtual pada Autodock Vina memberikan 7 senyawa peringkat teratas (energi ikat kkal/mol -8,8 ~ -9,4) yaitu Bryophyllin A, Diosgenin, Azadiradione, Sojagol, Beta amyrin, Epifriedelinol, dan Jasmolactone C. Hanya Azadiradione yang memberikan hasil penapisan virtual pada kedua peranti lunak dan berinteraksi dengan daerah aktif BACE1 pada residu Trp 76 dari Autodock dan Thr 232 dari Autodock Vina.

---

Lzheimer's is a neurodegenerative disease that can be caused by buildup of plaque signs of aging in the brain and affect the work of neurons so neurons become less sensitive to cellular responses. Research previously found that the BACE1 enzyme plays an important role in the process Plaque formation is a sign of aging so that it can become a treatment target Alzheimer's disease. In this study, virtual screening of compounds from database of Indonesian medicinal plants as using BACE1 inhibitors Autodock and Autodock Vina are validated using A database Directory of Useful Decoys: Enhanced (DUD-E). Validation is carried out against both software uses Enrichment Factor, Receiver Operating Characteristics, and Area Under Curve.

Conclusion of validation is the size of the grid box used in Autodock, which is a 30x30x30 and grid 11,25x11,25x,25,25 for Vina (after equalization unit). EF value of 1% and AUC grid 30 in Autodock is 7.74 and 0.73, while in Vina it is 4.6 and 0.77. Based on the results of virtual screening, obtained the top 6 compounds using Autodock (kcal / mol binding energy -7.84 ~ -8.79) namely Azadiradione, Cylindrin, Lanosterol, Sapogenin, Simiarenol, and Taraxerol. Screening results virtual on Autodock Vina provides 7 top-ranked compounds (binding energy kcal / mol -8.8 ~ -9.4) namely Bryophyllin A, Diosgenin, Azadiradione, Sojagol, Beta amyrin, Epifriedelinol, and Jasmolactone C. Only Azadiradione provide virtual screening results on both software and interact with BACE1 active area on Trp 76 residue from Autodock and Thr 232 from Autodock Vina."