Simulasi penambatan molekuler daidzein pada reseptor estrogen alfa.

INTISARI

Kanker payudara adalah penyakit kanker yang terjadi pada sel-sel payudara

dan 60% kanker payudara terdeteksi sebagai kanker dengan reseptor estrogen alfa

(RE

_α)

positif. Senyawa-senyawa alam yang terbukti aktif sebagai antagonis RE

_α

telah banyak dilaporkan. Daidzein adalah salah satu senyawa alam kelompok

fitoestrogen yang telah terbukti secara

in vivo

mampu menghambat proliferasi sel

kanker payudara. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan simulasi penambatan

molekuler daidzein pada RE

α dan melihat interaksi

nya dalam kantung ikatan RE

α

secara

in silico

.

Penelitian ini memanfaatkan perkembangan kimia komputasi (metode

in

silico

)

yang mempunyai berbagai keuntungan dalam menemukan obat baru.

Metode yang digunakan adalah identifikasi

sidik jari interaksi dengan perangkat

lunak

Python-based Protein-Ligand Interaction Fingerprint

(PyPLIF) yang telah

terbukti dapat meningkatkan kualitas Penapisan Virtual Berbasis Struktur (PVBS)

dalam proses validasi retrospektif untuk identifikasi ligan bagi RE

α.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa protokol yang dikembangkan Radifar

et al.

(2013) tidak dapat mengenali daidzein sebagai ligan RE

α dan

protokol

tersebut tidak dapat digunakan untuk elusidasi moda ikatan daidzein karena tidak

mampu mereproduksi moda ikatan ligan kokristal yang digunakan. Dalam

elusidasi moda ikatan yang menggunakan protokol PVBS tanpa identifikasi sidik

jari interaksi, ditemukan setidaknya dua pose ikatan daidzein pada RE

α.

Kata Kunci

: Penapisan virtual berbasis struktur (PVBS), daidzein, reseptor

estrogen alfa (RE

_α

), elusidasi moda ikatan

ABSTRACT

Breast cancer is cancer which happened in breast cells and about 60% of

breast cancers are detected as estrogen reseptor

alpha (ERα) positive cancer.

There are active natural compounds that have bee

_{n reported as ERα}

antagonist.

Daidzein, one of phytoestrogen that has been proven in

in vivo studies could

inhibit breast cancer cells proliferation. The purposes of this study are to simulate

molecular docking of daidzein in ERα

and examine how daidzein interact in

binding pocket of the receptor.

This study utilized computational chemistry (in silico

method) to find new

drugs with various benefits. This study utilized one of advanced methods which is

interaction fingerprint identification using Python-based Protein-Ligand

Interaction Fingerprint (PyPLIF) software that can improve Structure Based

Virtual Screening (SBVS) method quality in retrospective validation for

identification ligand of ER

_α

.

The results of this study showed that protocol developed by Radifar

et al.

(2013) could not recognize daidzei

n as ligand for ERα

and could not be employed

to elucidate daidzein binding mode since it could not reproduce co-crystal

reference binding mode. Therefore, another SBVS protocol validated here was

used to elucidate daidzein binding mode. The protocol identified at least two

binding poses of daidzein in ERα.

Keywords

: Structure Based Virtual Screening (SBVS), daidzein, estrogen

receptor alpha (ER

α

), elucidation binding mode

SIMULASI PENAMBATAN MOLEKULER DAIDZEIN PADA

RESEPTOR ESTROGEN ALFA

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Farmasi (S.Farm.)

Program Studi Ilmu Farmasi

Oleh:

Astuti Malyawati Soesanto

NIM: 108114180

FAKULTAS FARMASI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

iv

HALAMAN PERSEMBAHAN

"Tidak semua yang kalian inginkan harus terjadi seketika. Kita tidak

hidup di dunia dongeng. Bahkan banyak orang di luar sana harus

berjuang mati-matian untuk mewujudkan satu keinginan kecil.

Bersabarlah."

Tere Liye

Kupersembahkan buah karyaku ini untuk:

Mom and Dad, the first man and woman in my live

Cita dan cintaku pada negeri ini

Sanata Dharma, almamaterku tercinta

Dan

Rasa syukur yang tak akan ada habisnya untuk

Tuhan ku Yesus Kristus

Dialah yang membuat segalanya menjadi mungkin

vi

PRAKATA

Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas penyertaan dan kasih

setia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang

berjudul “Simulasi

Penambatan Molekuler Daidzein pada Reseptor Estrogen Alfa” sebagai salah satu

syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Farmasi (S.Farm.).

Dalam penyusunan skripsi ini penulis mendapat banyak bantuan berupa

bimbingan, saran, dan dukungan dari berbagai pihak. Untuk itu pada kesempatan

ini penulis menyampaikan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada:

1.

Enade Perdana Istyastono, Ph.D., Apt.

selaku dosen pembimbing yang

telah memberikan pengetahuan yang berharga melalui pengarahan,

bimbingan, dan pendampingannya dalam pengerjaan skripsi ini.

2.

Agustina Setiawati, M.Sc., Apt. selaku dosen pembimbing pendamping

yang telah banyak membantu dan memberikan masukan selama

penyusunan skripsi.

3.

Mama, Papa, dan Adik-adikku yang senantiasa memperhatikan, memberi

dukungan, dan selau mendoakan suksesnya penyusunan skripsi ini.

4.

Ka Dika dan Chris yang senantiasa membantu memecahkan masalah.

5.

Kenny dan Chandra, teman sekelompokku, yang selalu berbagi segala

informasi selama penyusunan skripsi ini.

6.

Mas Otok selaku laboran di Laboratorium Virtual yang selalu menyiapkan

alat-alat yang dibutuhkan selama pengumpulan data.

7.

Ade yang mengisi hari-hariku dan menyiapkan aplikasi yang dibutuhkan

selama penyusunan skripsi ini.

vii

8.

Teman-teman SERAMS, teman seperjuanganku yang telah menemani dari

awal perkuliahan sampai selesainya skripsi ini.

9.

Teman-teman FST B 2010, teman sekelasku yang selalu menyemangati

dalam penyusunan skripsi ini.

10.

Teman-

_{teman PELMAT, teman se”geng”ku yang selalu mendoakan}

suksesnya skripsi ini.

11.

Semua pihak yang telah membantu dan memberikan kontribusi selama

penyusunan skripsi ini.

Akhir kata, penulis menyadari bahwa penyusunan skripsi ini masih jauh

dari sempurna, mengingat penulis memiliki keterbatasan pengetahuan dan

pengalaman. Oleh karena itu, saran dan kritik yang membangun sangat

diharapkan oleh penulis. Semoga karya ini dapat bermanfaat bagi perkembangan

penelitian kimia komputasi.

Yogyakarta, 24 Februari 2014

Penulis

viii

ix

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL...

i

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...

ii

HALAMAN PENGESAHAN...

iii

HALAMAN PERSEMBAHAN...

iv

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI...

v

PRAKATA...

vi

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA...

viii

DAFTAR ISI...

ix

DAFTAR TABEL...

xii

DAFTAR GAMBAR...

xiii

DAFTAR LAMPIRAN...

xiv

DAFTAR SINGKATAN KATA...

xv

INTISARI...

xvi

ABSTRACT...

xvii

BAB I. PENDAHULUAN...

1

A.

Latar Belakang...

1

1.

Perumusan Masalah...

2

2.

Keaslian Penelitian...

2

3.

Manfaat Penelitian...

3

x

b.

Manfaat Praktis...

3

B.

Tujuan Penelitian...

3

1.

Tujuan Umum...

3

2.

Tujuan Khusus...

3

BAB II. PENELAAHAN PUSTAKA...

4

A.

K

anker………..

4

B.

Kanker Payudara...

5

C.

Reseptor Estrogen

(RE)

...

7

D.

Daidzein...

9

E.

Kimia Komputasi...

10

F.

Penapisan Virtual (PV

)………..………..…..

11

G.

Sidik Jari Interaksi...

13

H.

Landasan Teori...

14

I.

Hipotesis...

15

BAB III. METODE PENELITIAN...

16

A.

Jenis dan Rancangan Penelitian...

16

B.

Variabel dan Definisi Operasional...

16

1.

Variabel Penelitian...

16

a.

Variabel Utama...

16

b.

Variabel Pengacau...

16

2.

Definisi Operasional...

16

C.

Kelengkapan Penelitian...

17

xi

BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN...

21

A.

Penambatan Ulang 4-Hidroksi-tamoksifen...

21

B.

Analisis Hasil Penambatan Ulang 4-Hidroksi-

tamoxifen………

..

21

C.

Persiapan Per

lakuan Daidzein………

58

D.

_{Penambatan Daidzein………}

.

58

E.

Analisa Statistik………

.

58

F.

Elusidasi Pose Ikatan Daidzein pada RE

_α………

.

59

BAB V. KESIMPULAN DAN SARAN...

68

A.

Kesimpulan...

68

B.

Saran...

68

DAFTAR PUSTAKA...

69

LAMPIRAN...

74

xii

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel I.

Nilai RMSD 4-hidroksi-tamoxifen dari Tc-PLIF yang

disaring ikatan hidrogen dengan Asp351...

22

Tabel II.

Nilai RMSD 4-hidroksi-tamoxifen dari Tc-PLIF yang

tidak disaring ikatan hidrogen dengan Asp

351………..

30

Tabel III.

Nilai RMSD 4-hidroksi-tamoxifen dari ChemPLP yang

disaring ikatan hidrogen dengan Asp

_{351…………..…..}

39

Tabel IV.

Nilai RMSD 4-hidroksi-tamoxifen dari ChemPLP yang

tidak disaring ikatan hidrogen dengan Asp

_{351……….}

.

47

Tabel V.

Persentase nilai RMSD daidzein dari data Tc-P

LIF……

56

Tabel VI.

Persentase nilai RMSD daidzein dari d

ata ChemPLP….

56

Tabel VII.

Nilai median RMSD daidzein setiap kelompok yang

disaring ikatan h

idrogen dengan Asp351……...……….

62

Tabel VIII. Daidzein dan a

_{nalognya....………...}

66

xiii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 1.

RE

α………...

8

Gambar 2.

Struktur senyawa d

_{aidzein………...}

10

Gambar 3.

Diagram pengambilan k

eputusan………...

18

Gambar 4.

Diagram hasil pengambilan k

_{eputusan………}

.

_………...

57

Gambar 5.

Histogram sebaran nilai Tc-PLIF daidzei

n………...

59

Gambar 6.

Histogram sebaran nilai RMSD d

aidzein…………

..

.………..

60

Gambar 7.

Plot p

_{engelompokkan RMSD daidzein..………...}

61

Gambar 8.

Pose 4-hidroksi-tamoxifen, daidzein kelompok 1, dan

daidzein kelompok 2 (A); 4-hidroksi-tamoxifen (B); Daidzein

kelompok 1 (C); dan daidzein kelompok 1 (D) pada

RE

α………

62

Gambar 9.

Pose daidzein pada kantung ikatan dalam bentuk 3D (A) dan

dalam bentuk 2D (B

) ………

64

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1.

Script

untuk melakukan penambatan daidzein dan

4-hidroksi-tamoxifen pada RE

α

dan sidik jari interaksi…...

74

Lampiran 2.

Script

untuk melakukan perhitungan RMSD

4-hidroksi-tamoxifen untuk nilai ChemPLP yang disaring ikatan

hidrogen dengan Asp

_{351…………...}

...

76

Lampiran 3.

Script

untuk melakukan perhitungan RMSD

4-hidroksi-tamoxifen untuk nilai ChemPLP yang tidak disaring

ikatan hidrogen dengan Asp

351…………..…………...

...

77

Lampiran 4.

Script

untuk melakukan perhitungan RMSD

4-hidroksi-tamoxifen untuk nilai Tc-PLIF yang disaring ikatan

hidrogen dengan Asp351

……….…………...……..

78

Lampiran 5.

Script

untuk melakukan perhitungan RMSD

4-hidroksi-tamoxifen untuk nilai Tc-PLIF yang tidak disaring ikatan

hidrogen dengan Asp

351………..

79

Lampiran 6.

Script

untuk melakukan perhitungan RMSD daidzein

untuk nilai ChemPLP yang disaring ikatan hidrogen

dengan Asp

351………

.

….

80

xv

DAFTAR SINGKATAN KATA

ChemPLP

:

Chemical Piecewise Linear Potential

DUD

:

Directory of Useful Decoys

DMBA

:

7, 12

–

Dimethylbenz

(a)

anthracene

EF

1%

:

Enrichment Factor

1%

ERα

:

Estrogen Receptor Alpha

MCF-7

:

Michigan

Cancer Foundation

-7

PDB

:

Protein Data Bank

PLANTS

:

Protein-Ligand

ANT

System

PVBL

:

Penapisan Virtual Berbasis Ligan

PVBS

:

Penapisan Virtual Berbasis Struktur

PyPLIF

:

Python-based Protein-Ligand Interaction Fingerprint

RE

:

Reseptor Estrogen

REα

:

Reseptor Estrogen alfa

REβ

:

Reseptor Estrogen beta

RMSD

:

Root Mean Square Distance

SBVS

:

Structure Based Virtual Screening

SJI

:

Sidik Jari Interaksi

Tc

:

Tanimoto coefficient

Tc-PLIF

:

Tanimoto coefficient Protein-Ligand Interaction Fingerprint

WHO

:

World Health Organization

xvi

INTISARI

Kanker payudara adalah penyakit kanker yang terjadi pada sel-sel payudara

dan 60% kanker payudara terdeteksi sebagai kanker dengan reseptor estrogen alfa

(RE

α)

positif. Senyawa-senyawa alam yang terbukti aktif sebagai antagonis RE

α

telah banyak dilaporkan. Daidzein adalah salah satu senyawa alam kelompok

fitoestrogen yang telah terbukti secara

in vivo

mampu menghambat proliferasi sel

kanker payudara. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan simulasi penambatan

molekuler daidzein pada RE

_{α dan melihat interaksi}

nya dalam kantung ikatan RE

_α

secara

in silico

.

Penelitian ini memanfaatkan perkembangan kimia komputasi (metode

in

silico

)

yang mempunyai berbagai keuntungan dalam menemukan obat baru.

Metode yang digunakan adalah identifikasi

sidik jari interaksi dengan perangkat

lunak

Python-based Protein-Ligand Interaction Fingerprint

(PyPLIF) yang telah

terbukti dapat meningkatkan kualitas Penapisan Virtual Berbasis Struktur (PVBS)

dalam proses validasi retrospektif untuk identifikasi ligan bagi RE

_α.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa protokol yang dikembangkan Radifar

et al.

(2013) tidak dapat mengenali daidzein sebagai ligan RE

α dan

protokol

tersebut tidak dapat digunakan untuk elusidasi moda ikatan daidzein karena tidak

mampu mereproduksi moda ikatan ligan kokristal yang digunakan. Dalam

elusidasi moda ikatan yang menggunakan protokol PVBS tanpa identifikasi sidik

jari interaksi, ditemukan setidaknya dua pose ikatan daidzein pada RE

α.

Kata Kunci

: Penapisan virtual berbasis struktur (PVBS), daidzein, reseptor

estrogen alfa (RE

α

), elusidasi moda ikatan

xvii

ABSTRACT

Breast cancer is cancer which happened in breast cells and about 60% of

breast cancers are detected as estrogen reseptor

_{alpha (ERα) positive cancer.}

There are active natural compounds that have bee

n reported as ERα

antagonist.

Daidzein, one of phytoestrogen that has been proven in

in vivo studies could

inhibit breast cancer cells proliferation. The purposes of this study are to simulate

molecular docking of daidzein in ERα

and examine how daidzein interact in

binding pocket of the receptor.

This study utilized computational chemistry (in silico

method) to find new

drugs with various benefits. This study utilized one of advanced methods which is

interaction fingerprint identification using Python-based Protein-Ligand

Interaction Fingerprint (PyPLIF) software that can improve Structure Based

Virtual Screening (SBVS) method quality in retrospective validation for

identification ligand of ER

α

.

The results of this study showed that protocol developed by Radifar

et al.

(2013) could not recognize daidzei

n as ligand for ERα

and could not be employed

to elucidate daidzein binding mode since it could not reproduce co-crystal

reference binding mode. Therefore, another SBVS protocol validated here was

used to elucidate daidzein binding mode. The protocol identified at least two

binding poses of daidzein in ERα.

Keywords

: Structure Based Virtual Screening (SBVS), daidzein, estrogen

receptor alpha (ER

α

), elucidation binding mode

1

BAB I

PENDAHULUAN

A.

Latar Belakang

Kanker payudara adalah tumor ganas yang berasal dari sel-sel yang

terdapat pada payudara (Price, 2006). Menurut WHO, kanker payudara adalah

jenis kanker yang paling umum diderita oleh wanita dan berdasarkan data

statistiknya, 508.000 orang wanita dari seluruh wanita di dunia meninggal karena

kanker payudara pada tahun 2011 (WHO, 2013). Di Indonesia, kanker payudara

diperkirakan mengakibatkan kematian terhadap 12.352 orang pada tahun 2005

(Ramli, 2003).

Dengan pemikiran bahwa

60% kanker payudara terdeteksi sebagai kanker

dengan

reseptor estrogen alfa (REα) positif

(Dhanajaya, Sibi, Mallesha,

Ravikumar, dan Awatshi, 2013) dan dalam rangka menemukan obat baru secara

efisien, para peneliti menggunakan metode pemodelan yakni simulasi dengan

bantuan teknologi komputasi atau secara

in silico

(Pelkonen, Turpeinen, dan

Raunio, 2011) yang menggunakan RE

_α

sebagai protein target. Metode ini telah

dikembangkan di negara maju dan berkembang menggunakan protokol yang

tervalidasi untuk identifikasi senyawa-senyawa antagonis RE

α

(Istyastono, 2013).

Saat ini, penggunaan obat tradisional secara umum dinilai lebih aman

daripada penggunaan obat modern. Hal ini disebabkan karena obat tradisional

memiliki efek samping yang relatif lebih sedikit daripada obat modern sehingga

penemuan obat dari senyawa-senyawa alam sedang banyak dilakukan (Sari,

2006). Salah satu senyawa alam yang terbukti aktif sebagai penghambat RE

α

adalah senyawa kelompok fitoestrogen, yakni: isoflavon, lignan, dan koumestan.

Daidzein yang merupakan bagian dari isoflavon ini secara

in vivo

mampu

menghambat proliferasi sel kanker dengan meningkatkan apoptosis (Liu, Suzuki,

Santosh, Okamoto, dan Shibutani, 2012). Namun, penelusuran mekanisme

molekuler terhadap kanker payudara perlu diteliti lebih lanjut.

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan simulasi penambatan molekuler

secara

in silico

terhadap daidzein pada RE

α menggunakan protokol penapisan

yang dikembangkan oleh Radifar,Yuniarti, dan Istyastono (2013).

1.

Perumusan Masalah

Berdasarkan uraian-uraian di atas, maka dapat dirumuskan permasalahan

sebagai berikut:

a.

Apakah protokol penapisan yang dikembangkan Radifar

et al.

(2013)

dapat mengenali daidzein sebagai ligan RE

α secara

in silico

?

b.

Bagaimanakah pose daidzein di dalam kantung ikatan RE

α?

2.

Keaslian Penelitian

Penelitian berbasis virtual skrining belum banyak dilakukan. Anita,

Radifar, Kardono, Hanafi, dan Istyastono (2012) melakukan penelitian

tentang aktivitas eugenol dan turunannya terhadap RE

α dengan

menggunakan senyawa pembanding ZINC01914469 yang diukur dengan

Docking Score Ligand Efficiency

(DSLE). Istyastono

(2013) melakukan

penelusuran senyawa antagonis RE

α baru pada ZINC

Drug Database

Sepanjang pengetahuan penulis, penelitian ini berbeda dengan

penelitian sebelumnya karena penelitian ini menggunakan daidzein

sebagai senyawa pembanding dan

Python-based Protein-Ligand

Interaction Fingerprint

(PyPLIF) sebagai salah satu aplikasinya.

3.

Manfaat Penelitian

a.

Manfaat Teoretis

Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi perkembangan ilmu

pengetahuan khususnya ilmu kefarmasian mengenai senyawa daidzein

pada

RE

α

.

b.

Manfaat Praktis

Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan senyawa pembanding

yang dapat dipakai pada penelitian berikutnya terkait senyawa yang

berpotensi sebagai ligan antagonis pada

RE

α

.

B.

Tujuan Penelitian

1.

Tujuan Umum

Secara umum penelitian ini bertujuan untuk

mengetahui dan menguji

apakah protokol penapisan

in silico

yang dikembangkan oleh Radifar

et

al.

(2013) mampu mengenali daidzein sebagai ligan RE

α.

2.

Tujuan Khusus

Secara khusus penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pose daidzein di

dalam kantung ikatan RE

_α.

4

BAB II

PENELAAHAN PUSTAKA

A.

Kanker

Kanker merupakan suatu penyakit sel yang ditandai dengan hilangnya

fungsi kontrol sel terhadap pertumbuhan sel. Akibatnya, sel akan berproliferasi

terus-menerus sehingga menimbulkan pertumbuhan jaringan yang abnormal yang

dapat menyebar dan menghancurkan organ-organ lain dan jaringan tubuh.

Apoptosis tidak lagi terjadi pada sel-sel abnormal ini (Macdonald, Ford, dan

Casson, 2004).

Patogenesis terjadinya kanker yang sering disebut karsinogenesis dapat

dibagi dalam tiga fase utama yaitu fase inisiasi (perubahan histologis dan

biokimiawi belum terlihat, hanya terlihat nekrosis sel dengan meningkatnya

proliferasi sel), fase promosi (gambaran histologis dan biokimiawi terlihat

abnormal), dan fase progresi (gambaran histologis dan biokimiawi menunjukkan

keganasan) (Kartawiguna, 2001). Pada fase inisiasi, terjadi perubahan pada

material genetik sel normal sehingga sel kanker teraktivasi. Setelah itu,

pembelahan terus menerus terjadi (fase promosi) sampai sel kanker menyebar ke

jaringan di sekitarnya atau dapat juga ke jaringan lain di tubuh (metastasis)

(Chabner dan Thompson, 2013).

Beberapa pengobatan atau terapi untuk pengidap kanker dapat diberikan

secara pembedahan, terapi radiasi, kemoterapi, dan imunoterapi (Corwin, 2007).

Sementara itu, penemuan suatu agen pencegah kanker yang berasal dari alam kian

diminati oleh masyarakat karena bahan alam tidak berbahaya bagi tubuh

mengingat terapi kanker yang selama ini ada memiliki efek samping yang sangat

berbahaya terhadap tubuh kita (Darma, Pratama, dan Sukamdi , 2008).

B.

Kanker Payudara

Kanker payudara adalah penyakit kanker yang terjadi pada sel-sel

payudara (Purba, 2004). Kanker ini berasal dari kelenjar, saluran, dan jaringan

penunjang payudara, namun tidak termasuk kulit payudara (Purwantaka, 2010).

Berdasarkan penemuan terakhir kaum pria pun bisa terkena kanker payudara,

walaupun masih jarang terjadi (Purwoastuti, 2008).

Penyebab kanker masih belum diketahui dengan pasti. Namun, ada

beberapa faktor yang diduga meningkatkan risiko terjadinya kanker payudara ini,

yakni: (i) mendapat haid pertama pada usia muda; (ii) tidak menikah atau tidak

pernah melahirkan anak; (iii) tidak pernah menyusui anak; (iv) salah satu anggota

keluarga ada yang menderita kanker payudara; (v) pernah melakukan program

KB; (x) kelebihan berat badan; (xi) sering minum minuman beralkohol; dan (xii)

perokok aktif atau pasif (Purwantaka, 2010).

Di Amerika Serikat, satu dari empat kematian disebabkan oleh kanker

dan dilaporkan bahwa kanker payudara menempati peringkat pertama bagi wanita

(Siegel, Naishadham, dan Jemal, 2012). Di Indonesia, kanker payudara

merupakan kanker kedua paling banyak diderita kaum wanita, setelah kanker

mulut/leher rahim (Purwoastuti, 2008). Sementara itu, Purnomosari (2006)

melaporkan data penelitian dari tahun 1998-2004 bahwa kanker payudara di

Yogyakarta merupakan kanker dengan angka kejadian tertinggi. Oleh karena itu,

kanker payudara adalah jenis kanker yang mendesak dan penting untuk diteliti dan

dikembangkan terkait terapi dan deteksi dininya (Istyastono, 2013).

Kanker payudara yang bersifat invasif dapat dibedakan menjadi dua

subti

_{pe berdasarkan ekspresi REα dari sel tumor yakni REα}

-positif (kanker

payudara yang melibatkan REα) dan REα

-negatif (kanker payudara yang tidak

melibatkan REα).

Sekitar 75% dari kan

_{ker payudara adalah REα}

-positif dan 25%

lainnya adalah REα

-

negatif. Kanker payudara dengan REα

-negatif ini lebih

mematikan karena

sel terus menerus membelah tanpa ada ekspresi REα. K

anker

payudara dengan REα

-negatif dapat terjadi karena adanya perubahan struktur

kromosom dengan tahapan metilasi DNA. Pengobatan pada kanker payudara

dengan REα

-negatif tidak dapat dilakukan dengan terapi hormon seperti yang

sering dilakukan pada kanker payudara dengan REα

-positif. Pengobatan untuk

kanker payudara dengan REα

-negatif dapat dilakukan dengan cara menghambat

metilasi sehingga mereaktivasi ekspresi dari

REα dan merubahnya menjadi kanker

payudara dengan REα

-positif untuk diobati dengan terapi hormonal seperti pada

kanker payudara dengan REα

-positif (Allred, Brown, dan Medina, 2004). Selain

itu,

kanker payudara dengan REα

-negatif dapat diobati dengan obat-obatan yang

mempunyai target pada reseptor androgen (RA) seperti bikalutamid. Hal ini

dikarenakan ka

nker payudara dengan REα

-positif memicu ekspresi RA yang

berperan s

ebagai antagonis REα

. Oleh karena itu, penghambatan ekspresi RA juga

dapat mereaktivasi ekpresi RE

α

(Ni, 2011) untuk kemudian dilanjutkan dengan

pengobatan terapi hormon seperti pada ka

_{nker payudara dengan REα}

-positif.

C.

Reseptor Estrogen (RE)

RE yang terdiri dari protein

twelve helix

(helix 12) ini terletak di inti sel

atau sitoplasma sel sehingga RE mempunyai efek langsung dalam transkripsi

DNA dan hanya dapat dipengaruhi oleh molekul kecil yang dapat melewati

membran sel (Lund, 2005). RE memiliki tiga tempat ikatan spesifik, yaitu

terhadap ligan (

ligand binding domain

(AF-2)), terhadap

growth factor

(AF-1),

dan terhadap DNA (

DNA-binding domain

) (Shiau

et al.

, 1998).

Ada dua subtipe RE dan beberapa isoform serta sambungan varian dari

setiap subtipe. Subtipe pertama, RE

α, pertama kali diklon tahun 1986 dan su

btipe

kedua, reseptor estrogen beta (RE

β) ditemukan paling terkini. Kedua subtipe

reseptor ini bervariasi dalam struktur dan gen-gen pengkode di dalam

kromosom-kromosom yang berbeda pula (Gruber, Tschuggei, Schneebeger, dan Huber,

2002). Pada RE

α

, jika ligan agonisnya (estrogen) berikatan, kemudian terjadi

perubahan konformasi reseptor yang memungkinkan terjadinya ikatan dengan

koaktivator dan mengaktifkan faktor transkripsi serta mempengaruhi berbagai

fungsi sel tergantung macam dan targetnya (Putra

et al.

, 2008), sedangkan jika

REα berikatan dengan ligan antagonisnya (tamoxifen), maka perubahan

konformasi yang terjadi adalah memblok koaktivator yang berikatan (Shiau,

1998) atau berikatan dengan korepresor (Deroo dan Korach, 2006). Sementara itu,

jika agonis (estrogen) berikatan dengan RE

β

, helix 12 tidak melapisi

Ligand

Binding Domain

seperti yang terjadi pada RE

α dan posisinya terlihat seperti

RE

α

Menurut Dhanajaya

et al.

(2012) lebih dari 60% kanker payudara

terdeteksi sebagai kanker payudara dengan

_REα

positif

dan pengobatan dilakukan

dengan

REα sebagai target terapinya

.Kemudian

Shiau

et al.

(1998) berhasil

memecahkan

truktur kristal REα dengan 4

-hidroksi-tamoxifen (metabolit

tamoxifen yang memiliki afinitas 30-100 kali lipat lebih kuat terhadap RE

_α)

sebagai ligan kokristal dan disimpan serta dapat diakses publik di situs

Protein

Data Bank

(PDB) dengan kode 3ERT (Istyastono, 2013). Inspeksi visual 3ERT

menunjukkan 70 residu asam amino yang membentuk kantung ikatan dan dua

jejaring ikatan hidrogen yang diduga berperan penting dalam menentukan

interaksi ligan d

an REα: (i) interaksi bagian 4

-hidroksi dari 4-hidroksi-tamoxifen

dengan molekul air yang

conserved

dan residu asam amino Glu353 dan Arg394

dan interaksi bagian (2-hidroksi-etil)-dimetilazanium dari 4-hidroksi-tamoxifen

dengan residu asam amino Thr347 dan Asp351 (Shiau

et al.

, 1998; Anita

et al

.

,

2012).

Gambar 1.

REα

(PhospoSite, 2013)

Kanker jenis RE

dependent

dapat terjadi melalui 2 tahap: (i) estrogen yang

target di jaringan, dan meningkatnya jumlah sel dapat menyebabkan replikasi

menjadi eror sehingga terjadi mutasi yang akan berpengaruh pada apoptosis,

proliferasi sel, dan DNA

repair

; (ii) hasil dari metabolisme estrogen mengarah

pada sifat

genotoxic

yang dapat menyebabkan kerusakan DNA sehingga terjadi

mutasi (Deroo dan Korach, 2006).

D.

Daidzein

Daidzein (Gambar 2) adalah salah satu senyawa kelompok fitoestrogen

(isoflavon) yang banyak terdapat pada kacang kedelai dan produk olahannya

seperti tahu dan miso (Barlow, 2007). Senyawa golongan isoflavon menunjukkan

supresi terhadap angiogenesis serta dilaporkan dapat menghambat lipoksigenase

dan hemolisis peroksidase dari eritrosit kambing percobaan (Biben, 2012).

Daidzein dapat berikatan dengan RE (

REα dan REβ) pada beberapa jaringan

terutama jaringan yang terdapat di payudara (Manjanatha, Shelton, Bishop, Cook,

dan Aidoo, 2006) dengan aktivitas agonis, parsial agonis atau antagonis (Barlow,

2007) tergantung waktu pemejanan, konsentrasi yang diberikan, bentuk konsumsi,

bahan makanan, dan status RE (Dhanajaya

et al.

, 2012). Daidzein banyak

digunakan oleh wanita

postmenopausal

untuk terapi hormon sebagai pengganti

hormon estrogen karena beberapa penelitian menunjukkan bahwa terapi dengan

hormon estrogen dapat meningkatkan potensi kanker payudara dan endometrium

(Aidoo

et al.

, 2009).

Daidzein mempunyai kemampuan sebagai agen kemopreventif pada

beberapa tipe kanker (terutama payudara dan prostat), mencegah osteoporosis dan

penyakit jantung (Aidoo

et al.

, 2009). Secara

in vivo

, Liu

et al.

(2012)

membuktikan bahwa daidzein dapat menekan pertumbuhan kanker payudara

melalui proses peningkatan apoptosis pada tikus yang terinduksi

7,12-dimethylbenz

(a)

anthracene

(DMBA) dengan konsentrasi 1,0 mg (2,7

µmol)/KgBB.

Gambar 2. Struktur senyawa daidzein.

E.

Kimia Komputasi

Kimia komputasi adalah disiplin ilmu yang berkembang dengan

penggunaan perangkat lunak komputer sebagai sarana untuk mendapatkan

informasi tentang proses kimia yang terjadi dalam suatu sistem (Dearing, 1988).

Biaya rata-rata yang dibutuhkan untuk penemuan dan pengembangan

sebuah obat hingga mencapai pasar adalah sebesar 802 juta dolar US (DiMasi,

Hansen, dan Grabowski, 2003). Angka ini belum mewakili biaya terkait dampak

lingkungan

yang

ditimbulkan

(Istyastono,

2013).

Sejalan

dengan

perkembangannya, simulasi yang dilakukan dengan komputer menjadi sangat

berguna, bukan hanya karena biayanya yang minim dan dapat

menginterpretasikan data eksperimen dalam tingkat mikroskopik, tetapi juga dapat

mengkaji bagian yang tidak dapat dijangkau skala penelitian laboratorium

sehingga hasil perhitungan kimia komputasi dapat dibandingkan secara langsung

dengan hasil skala laboratorium, seperti reaksi pada kondisi tekanan yang sangat

tinggi atau melibatkan gas berbahaya (Pranowo, 2004).

Keunggulan dari studi kimia komputasi dalam menemukan obat baru

adalah kimia komputasi medisinal ini menawarkan metode

in silico

yang dapat

menggambarkan senyawa obat secara tiga dimensi (3D) dan melakukan

komparasi atas dasar kemiripan struktur dan energi dengan senyawa lain yang

sudah diketahui memiliki aktivitas tinggi sehingga senyawa dengan aktivitas

rendah dapat langsung dieliminasi tanpa harus diujicobakan lebih lanjut (Pranowo

dan Hetadi, 2010).

F.

Penapisan Virtual (PV)

PV secara umum dapat dibagi menjadi dua: Penapisan Virtual Berbasis

Struktur (PVBS) dan Penapisan Virtual Berbasis Ligan (PVBL) (Cramp

et al.

,

2010). PVBS memiliki fokus utama pada prediksi geometrik kompleks

protein-ligan dan afinitas ikatannya (

Schlosser, 2010

) yang membutuhkan keberadaan

struktur protein target (De Graaf

et al.

, 2011). Sementara itu PVBL merupakan

penapisan yang tidak membutuhkan struktur protein target dan metode ini dapat

dimulai dengan memprofilkan senyawa-senyawa yang sudah terbukti aktif

(Cramp

et al.

, 2010). Penapisan yang digunakan dalam penelitian ini adalah

PVBS atau biasa dikenal dengan

Structure Based Virtual Screening

(SBVS).

Walaupun PVBS menggunakan waktu yang lebih lama daripada PVBL karena

harus memperhitungkan struktur protein, namun PVBS dapat menghasilkan pose

senyawa di dalam kantung ikatan yang membantu untuk optimasi selanjutnya

(Istyastono, 2013).

Protokol penapisan yang dikembangkan Anita

et al.

(2012) divalidasi

secara retrospektif dengan menggunakan antagonis RE

α

dan

decoys

(diambil dari

website

DUD (http://dud.docking.org/r2/)) yang dinilai berdasarkan nilai

Enrichment Factor

1% (EF

1%

) (dengan cara membandingkan prosentase senyawa

aktif (

true positives

) dan

decoys

yang diidentifikasi sebagai senyawa aktif (

false

positives

)

sejumlah 1% (semakin besar nilainya berarti semakin baik protokol

tersebut)). Nilai EF

1%

protokol yang dikembangkan oleh Anita

et al.

(2012),

mengalami peningkatan dari protokol sebelumnya dari 12.7 menjadi 15.9 dan

mengalami peningkatan lagi menjadi 21.2 setelah ditambahkan molekul air yang

bersifat

conserved

(Anita

et al.

, 2012).

Protokol juga divalidasi secara internal dengan menggunakan cara yang

objektif yakni ukuran nilai

Root Mean Square Distance

(RMSD) dengan tujuan

dapat mengetahui apakah simulasi penambatan yang dilakukan menghasilkan

pose ligan yang sesuai pose struktur kokristal (Anita

et al.

, 2012). Nilai RMSD

yang lebih besar dari 2

Ǻ

menunjukkan bahwa senyawa yang diteliti memiliki

keakuratan pose ligan yang buruk dan tidak diikutsertakan dalam proses

selanjutnya, kemudian nilai RMSD antara 1.5-2

Ǻ

menunjukkan bahwa biasanya

pose ligan sudah akurat walaupun masih terdapat perbedaan, sedangkan nilai

RMSD yang lebih kecil dari 1.5

Ǻ

menunjukkan bahwa pose ligan yang dihasilkan

sudah baik. Kemudian jika nilai RMSD lebih kecil dari 1.0

Ǻ,

maka pose ligan

yang dihasilkan sangat memiliki kecocokan dengan pose struktur ligan kokristal

(

Schlosser, 2010

).

Hasil dari penambatan molekul dengan aplikasi PLANTS 1.2 (Korb,

Stutzle, dan Exner, 2009) menghasilkan luaran berupa pose penambatan dan nilai

ChemPLP yang akan digunakan sebagai masukkan untuk aplikasi PyPLIF

(Radifar

et al.

, 2013). ChemPLP merupakan

scoring function

dari hasil

penambatan molekular yang bekerja dengan menilai interaksi yang ada

berdasarkan gaya tarik-menarik dan tolak-menolak antara protein dan ligan (Korb

et al.

, 2009). Nilai ini telah terbukti lebih efektif daripada

scoring function

lainnya

untuk memprediksi pose dan penapisan virtual (Liebeschuetz, Cole, dan Korb,

2012).

G.

Sidik Jari Interaksi

Sidik jari interaksi (SJI) adalah metode yang dapat mengubah interaksi

molekular dari ligan-protein (3D) menjadi susunan bit (1D) berdasarkan senyawa

yang dianalisa dan tipe interaksinya, yakni tipe non polar (

van der waals

),

interaksi aromatik (

face to face

), interaksi aromatik (

face to edge

), ikatan hidrogen

(protein sebagai donor ikatan hidrogen), ikatan hidrogen (protein sebagai akseptor

ikatan hidrogen), interaksi elektrostatik (protein positif), dan interaksi

elektrostatik (protein negatif) dengan hasil 1 (senyawa yang dianalisa memiliki

tipe interaksi yang sama dengan ligan kokristal) dan 0 (senyawa yang dianalisa

tidak memiliki tipe interaksi yang sama dengan ligan kokristal) (Radifar, 2013).

Susunan bit ligan daidzein maupun ligan standar yang telah didapat dari

SJI, selanjutnya dapat dianalisa menggunakan perhitungan

Tanimoto Coefficient

(Tc). Tc merupakan sebuah perhitungan sederhana yang menunjukkan ukuran

kemiripan aktivitas senyawa-senyawa kimia (Ahmed, 2011). Dalam perhitungan

ini dihasilkan nilai dengan rentang 0,000 yang berarti tidak ada kemiripan sampai

1,000 yang berarti keduanya memiliki kemiripan (Radifar, 2013).

Protokol yang dikembangkan oleh Anita

et al.

(2012) telah ditingkatkan

kualitas penapisannya dengan penilaian ulang menggunakan nilai

Tanimoto

Coefficient-Protein Ligand Interaction Finger Print

(Tc-PLIF) yang merupakan

hasil identifikasi SJI protein-ligan dan penyaringan pada ikatan hidrogen dengan

Asp351 dengan aplikasi

Python-based Protein Ligand Interaction Finger Print

(

PyPLIF) oleh Radifar

et al.

(2013). Protokol ini melakukan penyaringan pada

ikatan hidrogen dengan Asp351 karena asam amino ini merupakan jangkar dari

ligan-ligan RE

α

dengan kata lain semua ligan bagi RE

α

pasti mempunyai ikatan

hidrogen dengan Asp351. Selain itu, dengan disaring ikatan hydrogen dengan

Asp351, nilai EF

1%

meningkat secara signifikan menjadi 53,8 (Radifar

et al.

,

2013). Suatu senyawa dapat dikatakan sebagai ligan dari RE

_{α jika}

memiliki nilai

Tc-PLIF yang lebih besar atau sama dengan 0,600 (nilai standar)

(Rognan dan

Marcou, 2007).

H.

Landasan Teori

Kanker adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh pertumbuhan sel yang

tidak normal sedangkan kanker payudara adalah kanker yang terjadi pada sel-sel

payudara. Salah satu titik tangkap pengobatan kanker payudara ini adalah

penghambatan RE

_{α yang merupakan reseptor faktor transkripsi yang terdapat}

pada inti sel payudara.

Belakangan ini pencegahan menggunakan bahan-bahan alami sedang

banyak dikembangkan daripada pengobatannya. Daidzein, senyawa fitoestrogen

yang banyak terdapat dalam kacang kedelai, telah terbukti secara

in vivo

dapat

menghambat pertumbuhan sel kanker payudara. Dengan menggunakan protokol

PyPLIF yang telah divalidasi retrospektif dengan EF

1%

lebih besar daripada

protokol sebelumnya dan validasi internal dengan RMSD < 2 Å, akan dilakukan

simulasi penambatan daidzein pada RE

α

dan melihat pose daidzein pada RE

α

tersebut secara

in silico

.

I.

Hipotesis

1.

Daidzein dapat dik

enali sebagai ligan REα secara

in silico

berdasarkan

protokol penapisan yang dikembangkan Radifar

et al.

(2013).

16

BAB III

METODE PENELITIAN

A.

Jenis dan Rancangan Penelitian

Penelitian ini termasuk jenis penelitian eksperimental komputasi dimana

terdapat intervensi terhadap variabel yang dilakukan berbantukan komputer

dengan rancangan penelitian studi dokumentasi yakni pengumpulan data lewat

berbagai dokumen yang telah ada.

B.

Variabel dan Definisi Operasional

1.

Variabel Penelitian

a.

Variabel Utama

1)

Variabel bebas: Protokol penapisan

2)

Variabel tergantung: Nilai Tc-PLIF, ChemPLP, dan Pose daidzein

b.

Variabel Pengacau

1)

Variabel pengacau terkendali: Perangkat lunak dan peralatan

komputasi.

2)

Variabel pengacau tak terkendali: Sifat algoritma yang stokastik

(kebolehjadian).

2.

Definisi Operasional

a.

Protokol penelitian: Algoritma yang digunakan oleh Anita

et al.

(2012)

dan telah direvalidasi oleh Radifar

et al.

(2013).

b.

Pose daidzein: Pose daidzein dalam kantung ikatan yang dipilih secara

obyektif kuantitatif berdasarkan nilai Tc-PLIF dan atau ChemPLP.

C.

Kelengkapan Penelitian

1.

Bahan visualisasi didapatkan dari

PDB (www.rcsb.org) dan

ZDD berupa struktur

3 dimensi (3D) (Irwin dan Schoichet, 2005; Irwin, Sterling, Mysinger, Bolstad,

dan Coleman, 2012).

2.

Berkas konfigurasi water_plantsconfig didapatkan dari hasil penelitian Anita

et

al.

(2012) dan config.txt didapatkan dari hasil penelitian Radifar

et al.

(2013)

3.

Penelitian

ini

menggunakan

seperangkat

alat

kimia

komputasi

@pharmacomp.usd di Laboratorium Virtual Universitas Sanata Dharma HP

Proliant ML1|0-67 dengan spesifikasi prosesor Intel Xeon® E31220 @3.10

GHz dan

random acess memory

(RAM) 8GB terinstal sistem operasi Ubuntu

12.04, versi kernel 3.5.0-23-genetic dan aplikasi-aplikasi berikut: Open Babel

2.2.3 (O’Boyle

et al.

, 2011), SPORES (Ten Brink dan Exner, 2009), PLANTS

1.2 (Korb

et al.

, 2009), PyPLIF (Radifar

et al.

, 2013), PyMOL1.2rl (Lill dan

Danielson, 2011), dan R 2.14.0 (R Development Core Team, 2008).

D.

Tata Cara Penelitian

1.

Penambatan Ulang 4-Hidroksi-tamoxifen

Ligan 4-hidroksi-tamoxifen ditambatkan pada RE

α

sebanyak 1000 kali

dengan tiga replikasi. Setelah itu, hasil penambatan dilakukan identifikasi sidik

jari interaksi menggunakan aplikasi PyPLIF (Radifar

et al.

, 2013) dilanjutkan

penyaringan pada ikatan hidrogen dengan Asp351 (Radifar

et al.

, 2013) dan

pengurutan nilai yang didapatkan. Luaran yang didapat terbagi menjadi empat

bagian: (i) nilai PLIF disaring ikatan hidrogen dengan Asp351, (ii) nilai

Tc-PLIF tidak disaring ikatan hidrogen dengan Asp351, (iii) nilai ChemPLP

disaring ikatan hidrogen dengan Asp351, dan (iv) nilai ChemPLP tidak

disaring ikatan hidrogen dengan Asp351.

2.

Analisis Hasil Penambatan Ulang 4-Hidroksi-tamoxifen

Pose dengan nilai terbaik dari masing-masing bagian luaran dipilih

sebagai pose standar untuk menghitung nilai RMSD di masing-masing bagian

tersebut secara berurutan dimulai dari nomor i sampai poin iv.

Pengambilankeputusan ditampilkan pada Gambar 3.

Simulasi yang dilakukan pada daidzein disesuaikan dengan bagian data yang

dinyatakan valid dari Gambar 3 di atas.

3.

Persiapan Perlakuan Daidzein

Dilakukan pengunduhan senyawa daidzein dari ZDD (Irwin dan

Schoichet, 2005; Irwin

et al.

, 2012) dengan kode ZINC18847034 dan

disiapkan dengan menggunakan Open Babel (O’Boyle

et al.

, 2011) dan

SPORES (Ten Brink dan Exner, 2009).

4.

Penambatan Daidzein

Daidzein ditambatkan pada RE

α

sebanyak 1000 kali dengan tiga

replikasi. Setelah itu, hasil penambatan dilakukan identifikasi sidik jari

interaksi menggunakan aplikasi PyPLIF (Radifar

et al.

, 2013) dilanjutkan

penyaringan pada ikatan hidrogen dengan Asp351 (Radifar

et al.

, 2013) dan

pengurutan dari nilai yang didapatkan. Pengurutan hanya dilakukan pada

bagian data yang telah dinyatakan valid dari Gambar 3.

5.

Analisa Statistik

Nilai Tc-PLIF disaring ikatan hidrogen dengan Asp351 yang didapat

kemudian dianalisa secara statistik (taraf kepercayaan 95%) dengan

menggunakan uji normalitas tidak berpasangan Shapiro-Wilk, uji Variansi,

T-test bila didapatkan sebaran data normal dan Wilcoxon T-test bila didapatkan

sebaran data tidak normal pada R 2.14.0 (R Development Core Team, 2008).

Daidzein dapat dikatakan sebagai ligan dari R

Eα jika nilai Tc

-PLIF-nya lebih

besar atau sama dengan nilai standar (0,600)

(Rognan dan Marcou, 2007).

.

6.

Elusidasi Pose Ikatan Daidzein pada RE

α

Pose penambatan dengan nilai ChemPLP terbaik dipilih (jika dalam

penambatan terdapat lebih dari satu nilai ChemPLP terbaik, maka diambil nilai

yang mempunyai nilai Tc-PLIF yang lebih baik) sebagai pose standar dalam

memeriksa nilai RMSD. Jika nilai RMSD < 2 Å yang didapat lebih dari 95%

data, maka pose yang divisualisasikan adalah pose standar. Namun, jika nilai

RMSD < 2 Å yang didapat tidak lebih dari 95% data, maka data

dikelompokkan menggunakan metode pengelompokkan

k

-

means clustering

pada R 2.14.0 (R Development Core Team, 2008) dan pose yang memiliki nilai

median dari masing-masing kelompok dipilih sebagai pose yang akan

divisualisasikan dengan PyMOL1.2rl (Lill dan Danielson, 2011).

21

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A.

Penambatan Ulang 4-Hidroksi-tamoxifen

Tahap penambatan ulang 4-hidroksi-tamoxifen ini bertujuan untuk

melakukan validasi internal terhadap protokol yang digunakan. Hasil awal

yang diperoleh adalah pose hasil penambatan molekul, nilai ChemPLP, dan

nilai Tc-PLIF. Hasil awal yang didapatkan diproses lebih lanjut dengan

melakukan pengurutan nilai ChemPLP dan Tc-PLIF yang disaring ikatan

hidrogen dengan Asp351 maupun yang tidak disaring ikatan hidrogen dengan

Asp351. Penyaringan pada interaksi ikatan hidrogen dengan Asp351

dilakukan karena dipercaya mampu meningkatkan kualitas penapisan virtual

yang dilakukan (Radifar

et al.,

2013). Hasil akhir yang didapatkan dari tahap

ini terbagi menjadi empat bagian: (i) nilai Tc-PLIF disaring ikatan hidrogen

dengan Asp351, (ii) nilai Tc-PLIF tidak disaring ikatan hidrogen dengan

Asp351, (iii) nilai ChemPLP disaring ikatan hidrogen dengan Asp351, dan

(iv) nilai ChemPLP tidak disaring ikatan hidrogen dengan Asp351 yang

masing-masing bagiannya berisi 3000 data.

B.

Analisis Hasil Penambatan Ulang 4-Hidroksi-tamoxifen

Analisis hasil yang dilakukan pada tahap ini adalah berupa penghitungan

nilai RMSD dari masing-masing bagian yang didapatkan. Perbandingan

dilakukan antara pose dengan nilai terbaik dari setiap penambatan terhadap

pose dengan nilai terbaik dari setiap bagian (pose standar). Hasil nilai RMSD

ditampilkan pada Tabel I, II, III, dan IV.

Tabel I. Nilai RMSD 4-hidroksi-tamoxifen dari Tc-PLIF yang disaring

ikatan hidrogen dengan Asp351

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 1 1,827 1,726 1,263 2 5,293 1,426 1,446 3 1,639 1,183 1,149 4 1,71 1,726 1,263 5 1,174 1,426 1,446 6 1,487 1,183 1,149 7 1,705 1,644 1,592 8 1,875 1,218 1,133 9 1,977 1,423 1,768 10 1,178 0,912 1,471 11 1,596 5,363 1,458 12 1,662 1,358 1,547 13 1,596 1,742 1,731 14 1,14 1,419 1,591 15 1,891 1,656 1,808 16 1,395 1,464 1,438 17 2,027 1,146 1,452 18 1,448 1,452 5,42 19 0,808 1,79 1,681 20 1,679 1,187 1,691 21 1,147 5,306 0,797 22 1,182 1,586 1,441 23 1,155 5,204 1,626 24 1,215 1,387 1,281 25 1,896 1,139 1,16 26 5,446 1,153 1,597 27 5,422 0,814 5,362 28 1,536 1,638 5,418 29 0,757 1,409 1,445 30 1,139 1,316 1,435 31 1,491 1,486 0,789

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 32 1,232 1,226 1,169 33 1,141 1,421 1,14 34 1,165 1,979 0,741 35 1,431 1,705 1,706 36 1,074 1,18 1,231 37 1,709 1,439 1,141 38 1,076 1,126 1,704 39 1,596 1,642 1,183 40 1,155 1,06 1,439 41 1,828 1,591 1,817 42 0,63 1,857 1,076 43 0,813 0,873 1,429 44 0,749 1,692 1,072 45 1,377 1,139 1,668 46 1,807 1,323 1,878 47 1,861 5,402 1,52 48 0,749 1,511 1,596 49 1,825 1,653 1,655 50 1,827 1,591 1,384 51 5,42 1,142 1,45 52 1,439 5,436 1,18 53 1,919 1,701 1,423 54 5,446 1,54 0,789 55 1,579 1,155 1,588 56 5,401 2,031 0,817 57 1,579 1,467 0,71 58 1,143 5,439 1,745 59 1,817 0,989 0,855 60 1,434 1,146 1,572 61 5,442 1,295 5,451 62 1,914 1,107 1,163

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 63 1,471 1,811 5,44 64 1,764 1,704 1,178 65 1,489 0,802 5,401 66 1,433 5,412 1,862 67 1,909 1,696 1,572 68 0,853 1,788 1,128 69 0,784 0,87 1,422 70 1,954 0,904 1,144 71 1,415 1,792 1,145 72 1,788 1,563 1,672 73 1,479 5,392 1,38 74 1,526 1,199 1,914 75 1,671 1,629 1,486 76 1,436 1,81 1,271 77 1,436 1,119 1,14 78 1,188 1,147 1,42 79 1,373 1,483 1,897 80 0,794 1,17 1,147 81 1,828 1,384 1,178 82 1,129 1,641 1,896 83 1,718 5,387 1,525 84 5,358 1,438 1,447 85 0,784 1,834 1,61 86 1,65 1,591 1,601 87 1,138 1,906 1,135 88 5,333 1,662 1,663 89 1,138 1,456 1,382 90 1,404 1,695 0,86 91 1,493 5,396 5,313 92 1,136 1,189 5,416 93 1,187 1,151 1,551

No. Rep1 (Å) Rep2 (Å) Rep3 (Å) 94 1,525 1,851 1,837 95 0,789 1,828 1,728 96 1,519 5,447 1,38 97 1,412 1,587 1,436 98 1,124 1,578 1,48 99 1,695 1,16 1,139 100 1,264 1,195 1,906 101 5,292 1,444 1,146 102 5,385 1,629 2,018 103 1,875 0,783 1,765 104 1,887 1,81 1,462 105 1,128 1,767 1,926 106 1,43 1,111 1,607 107 1,412 1,141 1,143 108 1,227 1,17 1,655 109 1,844 1,185 1,91 110 0,677 1,449 1,424 111 1,631 1,471 1,676 112 1,172 1,469 1,168 113 1,625 5,27 1,14 114 1,967 1,836 1,137 115 1,15 1,818 1,697 116 1,594 1,141 0,816 117 1,405 1,148 1,453 118 1,141 0,733 0,767 119 1,695 1,154 5,237 120 0,96 2,021 5,448 121 1,46 1,911 1,461 122 1,454 1,142 1,652 123 1,819 1,331 1,44 124 0,947 1,139 5,372 125 1,596 1,14 1,142 126 1,203 1,079 1,107 127 1,329 1,415 1,496 128 1,852 1,706 1,679 129 1,449 1,141 1,655 130 1,685 1,726 1,127 131 1,449 1,439 1,471 132 1,707 1,802 1,144 133 5,415 1,163 1,15

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 134 1,729 1,129 1,475 135 0,865 1,159 1,963 136 1,821 1,13 0,658 137 5,434 1,142 1,147 138 1,847 1,831 1,61 139 1,954 1,141 1,632 140 1,154 1,46 1,438 141 1,746 1,149 1,698 142 1,082 1,915 1,758 143 1,565 1,914 1,447 144 1,974 1,944 0,781 145 1,758 0,798 1,964 146 0,876 1,137 1,912 147 1,439 1,145 1,779 148 0,754 1,346 1,164 149 0,762 1,827 0,811 150 1,533 1,14 1,438 151 1,616 5,367 1,754 152 1,883 1,75 1,598 153 1,137 1,139 1,565 154 1,942 1,617 1,6 155 1,613 0,8 1,164 156 1,146 1,422 1,161 157 1,437 1,642 1,122 158 1,48 1,819 1,16 159 1,14 1,152 1,72 160 1,592 5,41 1,451 161 1,61 1,14 1,18 162 1,451 1,443 1,155 163 1,439 1,7 1,174 164 1,138 1,119 1,44 165 1,476 1,64 5,362 166 1,458 1,42 1,471 167 1,166 1,659 1,767 168 1,18 5,445 1,145 169 1,515 1,908 1,678 170 1,422 1,081 1,716 171 1,711 1,439 1,423 172 1,397 1,169 1,186 173 1,435 1,702 1,789

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 174 1,238 5,357 5,417 175 1,44 1,438 1,147 176 1,138 1,908 1,867 177 5,348 1,56 5,448 178 1,125 1,661 0,639 179 1,081 1,709 1,747 180 1,838 1,902 1,14 181 1,607 1,652 1,144 182 1,397 1,148 1,426 183 1,596 5,425 0,656 184 1,146 1,882 1,418 185 1,18 1,166 1,597 186 1,225 1,404 1,695 187 1,114 1,441 1,233 188 1,407 1,823 1,123 189 1,497 1,587 1,581 190 1,44 1,439 1,143 191 1,852 1,448 1,727 192 1,899 1,895 1,981 193 1,463 1,898 1,823 194 1,429 1,439 1,601 195 1,322 1,918 1,441 196 1,142 5,478 1,136 197 1,341 1,144 1,594 198 2,05 0,823 1,688 199 1,148 1,179 5,413 200 1,696 1,505 1,138 201 1,439 1,425 1,135 202 1,44 1,97 1,431 203 1,145 1,419 1,376 204 5,426 1,691 1,997 205 1,144 1,927 1,595 206 1,19 1,437 1,187 207 1,271 2,007 1,831 208 1,849 1,722 1,437 209 1,421 1,713 1,147 210 1,424 1,467 1,549 211 1,875 1,477 1,475 212 1,586 1,156 1,369 213 1,146 1,6 1,461

No. Rep1 (Å) Rep2 (Å) Rep3 (Å) 214 1,758 1,914 1,427 215 2,006 1,196 1,135 216 1,859 1,046 1,44 217 1,356 1,16 5,406 218 1,166 1,146 1,388 219 1,68 0,87 1,664 220 1,143 1,184 1,084 221 5,409 0,584 1,596 222 1,689 1,174 1,14 223 1,638 1,432 1,899 224 1,941 0,782 1,139 225 1,33 1,149 1,593 226 5,211 1,136 1,816 227 1,138 1,142 2,086 228 1,145 1,166 2,08 229 1,507 1,804 1,198 230 1,437 5,454 1,617 231 1,585 1,422 1,435 232 1,702 1,144 1,592 233 5,354 1,915 1,932 234 1,645 1,821 1,44 235 1,72 1,47 1,472 236 1,815 1,558 1,778 237 1,487 5,266 1,622 238 1,614 5,41 1,137 239 1,139 1,326 1,052 240 1,588 1,605 0,751 241 1,422 0,798 5,271 242 5,414 1,21 1,808 243 1,731 1,788 0,859 244 1,14 1,437 1,609 245 1,435 1,428 1,141 246 1,656 1,891 1,438 247 1,057 0,762 1,454 248 1,148 0,718 1,707 249 1,144 1,689 5,311 250 1,819 1,911 1,179 251 5,4 0,796 1,808 252 1,425 1,541 1,15 253 1,731 1,508 1,713

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 254 1,183 1,142 1,72 255 1,441 1,27 1,691 256 1,608 1,729 1,672 257 1,773 2,033 5,369 258 0,793 1,689 0,88 259 1,198 1,188 1,473 260 1,4 1,17 1,428 261 1,595 1,438 1,144 262 2,011 1,139 1,65 263 1,915 0,943 1,528 264 5,347 5,444 1,14 265 1,842 1,413 1,218 266 1,146 1,598 1,609 267 1,308 1,175 0,983 268 1,801 1,15 1,485 269 1,68 1,371 1,41 270 1,614 1,147 1,427 271 1,224 1,807 0,878 272 1,921 1,589 1,808 273 1,177 0,802 1,429 274 1,474 1,702 1,711 275 0,671 0,862 1,791 276 1,823 1,143 1,146 277 1,424 1,886 5,328 278 1,139 0,814 1,142 279 1,482 1,618 1,915 280 1,174 1,686 1,301 281 1,808 1,621 1,437 282 1,735 5,325 1,138 283 1,15 5,391 1,594 284 1,133 1,57 1,77 285 1,196 1,477 1,819 286 0,748 1,144 1,913 287 1,694 5,447 1,134 288 1,083 1,143 1,68 289 1,481 1,526 1,122 290 2,051 1,644 1,537 291 1,594 5,405 1,356 292 1,691 1,072 1,741 293 1,607 5,195 1,816

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 294 1,46 1,651 1,783 295 1,29 1,921 1,394 296 1,442 1,146 1,438 297 1,908 1,164 1,141 298 1,81 1,872 1,145 299 1,306 1,629 1,341 300 1,148 1,687 1,103 301 1,219 1,415 5,42 302 1,766 1,134 1,342 303 1,586 1,146 1,167 304 1,548 1,642 1,644 305 1,141 1,468 5,356 306 5,432 5,46 1,589 307 1,594 1,151 1,909 308 1,447 1,813 5,398 309 1,139 1,441 0,805 310 1,506 1,445 1,595 311 1,593 1,694 5,406 312 0,804 1,415 1,409 313 1,824 1,141 1,423 314 1,132 1,416 1,516 315 1,414 1,907 1,861 316 1,832 1,178 1,442 317 1,662 1,192 1,432 318 1,169 1,429 1,321 319 1,692 1,93 1,359 320 0,788 0,801 1,448 321 1,124 1,141 1,486 322 1,818 1,135 1,636 323 1,44 1,638 1,599 324 5,436 1,916 1,144 325 1,144 1,44 1,157 326 5,428 2,055 1,884 327 0,792 1,69 5,251 328 1,142 1,795 1,821 329 1,62 1,963 1,678 330 1,183 1,766 1,892 331 0,765 1,898 1,73 332 1,921 1,419 1,711 333 1,485 1,42 1,506

No. Rep1 (Å) Rep2 (Å) Rep3 (Å) 334 5,4 1,137 1,604 335 1,434 1,816 1,197 336 1,86 1,465 1,436 337 1,419 1,44 1,909 338 1,147 1,138 1,167 339 1,529 1,573 1,169 340 1,147 1,138 5,372 341 1,164 1,439 1,457 342 1,665 1,127 5,264 343 1,971 5,408 1,753 344 1,561 1,437 1,479 345 1,989 1,476 1,424 346 1,391 1,188 1,456 347 1,334 1,47 1,595 348 1,883 1,78 1,439 349 1,087 1,139 1,163 350 1,146 1,478 1,908 351 1,171 1,7 1,14 352 1,9 1,545 0,717 353 1,906 1,594 1,153 354 1,628 1,81 1,436 355 0,982 1,14 5,461 356 1,619 5,439 1,169 357 1,143 1,166 1,569 358 1,591 5,417 1,951 359 1,911 1,467 1,443 360 1,438 1,506 0,813 361 1,704 1,467 1,589 362 1,591 1,672 1,63 363 1,128 1,579 1,412 364 0,794 1,692 1,435 365 1,566 1,811 1,139 366 1,439 1,145 1,144 367 1,135 1,354 1,657 368 1,377 1,607 0,837 369 1,76 1,822 1,837 370 1,809 1,144 1,437 371 1,142 1,412 1,604 372 1,146 1,679 1,667 373 1,84 1,797 1,326

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 374 1,611 1,44 1,491 375 1,933 1,295 1,178 376 1,791 5,419 1,669 377 5,388 1,99 1,899 378 1,151 1,777 1,471 379 1,188 1,742 5,405 380 1,926 5,453 1,122 381 1,915 1,484 1,406 382 1,144 1,141 1,175 383 1,375 1,467 0,581 384 5,422 2,015 1,595 385 1,592 1,981 1,911 386 1,727 5,344 1,466 387 1,085 1,808 1,169 388 1,741 1,14 1,154 389 1,891 1,129 1,708 390 1,457 1,552 1,722 391 1,884 1,167 1,898 392 0,81 1,871 1,475 393 0,823 1,144 1,902 394 1,171 0,782 1,434 395 5,427 1,617 1,439 396 5,406 1,971 1,461 397 1,434 1,141 1,399 398 1,139 1,163 5,324 399 1,656 1,674 1,112 400 1,829 1,682 5,394 401 1,235 1,689 1,181 402 1,745 5,412 1,744 403 1,098 1,807 2,051 404 5,46 1,759 1,439 405 1,156 1,392 1,93 406 1,444 0,795 1,424 407 1,148 1,435 1,776 408 1,698 1,381 1,522 409 1,453 1,112 1,388 410 1,135 1,748 1,438 411 0,81 1,461 1,078 412 1,454 1,562 1,15 413 1,437 1,846 0,757

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 414 5,42 5,404 1,14 415 1,479 1,599 1,143 416 0,676 1,727 1,143 417 5,392 1,168 1,426 418 0,809 2,029 1,594 419 1,125 1,397 1,515 420 1,666 1,764 5,418 421 1,146 1,698 1,164 422 1,14 1,932 1,14 423 1,781 1,366 5,404 424 1,382 1,442 1,596 425 1,837 1,614 0,86 426 1,217 1,507 1,579 427 1,487 1,656 1,261 428 5,3 1,61 1,365 429 1,138 5,427 1,573 430 1,136 1,276 1,448 431 5,459 1,772 1,235 432 1,438 1,68 0,782 433 1,138 1,29 1,686 434 0,755 1,18 0,735 435 1,794 2,006 1,807 436 0,757 1,733 1,909 437 1,143 1,282 1,158 438 1,24 1,168 2,098 439 1,15 1,619 1,908 440 0,851 1,148 5,442 441 1,429 0,839 1,172 442 1,472 1,454 1,593 443 1,135 1,874 1,884 444 1,596 1,565 1,32 445 1,437 0,652 2,02 446 1,695 1,809 1,145 447 1,75 1,76 1,137 448 0,725 1,291 1,153 449 1,146 1,937 1,929 450 1,542 1,185 1,506 451 1,418 1,179 1,659 452 1,695 1,384 1,417 453 1,43 1,605 1,705

No. Rep1 (Å) Rep2 (Å) Rep3 (Å) 454 1,145 1,441 1,137 455 0,778 1,231 1,705 456 5,408 1,081 1,382 457 1,473 1,142 1,14 458 1,437 1,456 1,142 459 1,862 1,458 5,39 460 1,169 1,145 1,59 461 1,575 5,461 5,399 462 1,718 1,464 1,143 463 1,64 1,435 1,315 464 0,794 1,705 1,103 465 1,908 1,907 2,123 466 1,195 1,748 1,243 467 1,427 1,535 0,825 468 1,455 1,699 1,142 469 1,988 0,786 1,437 470 1,115 1,587 1,446 471 1,441 1,418 1,138 472 1,447 1,135 1,144 473 1,441 2,038 1,808 474 1,957 2,065 1,858 475 1,139 1,314 2,039 476 1,735 1,474 1,18 477 1,675 1,678 1,145 478 1,606 1,18 1,394 479 1,479 1,294 1,606 480 1,393 1,652 1,615 481 1,44 1,719 0,863 482 1,142 1,955 1,543 483 1,705 1,906 1,7 484 1,703 1,504 1,454 485 1,151 1,14 1,149 486 1,458 5,405 1,421 487 1,275 0,807 1,606 488 1,744 1,704 5,369 489 1,442 1,434 1,141 490 1,687 5,423 1,515 491 1,877 1,439 1,581 492 1,476 1,183 0,889 493 1,147 1,14 1,819

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 494 1,71 1,241 1,652 495 1,442 1,694 1,694 496 1,854 1,824 5,381 497 1,279 1,293 1,694 498 5,391 1,14 1,696 499 1,136 1,556 1,457 500 2,012 0,774 1,137 501 1,153 5,43 1,855 502 1,156 1,18 1,905 503 1,913 1,825 1,899 504 1,63 1,134 1,69 505 1,479 1,702 1,715 506 5,417 5,444 1,144 507 1,137 1,62 1,825 508 1,433 1,674 1,151 509 1,434 0,793 1,451 510 1,14 1,14 1,882 511 5,436 1,709 1,607 512 1,138 2,014 1,374 513 1,441 0,952 1,141 514 1,907 1,796 1,71 515 1,44 1,424 0,729 516 1,894 1,705 1,174 517 5,352 1,9 1,644 518 1,282 1,432 1,702 519 1,935 1,144 1,59 520 1,83 1,275 1,471 521 5,443 1,903 1,803 522 1,459 1,769 1,148 523 1,551 1,47 1,144 524 1,6 1,695 2,017 525 1,152 1,743 1,88 526 1,849 1,757 1,722 527 1,591 1,387 1,131 528 1,135 0,779 1,186 529 1,572 1,248 1,426 530 1,697 1,984 1,72 531 1,148 1,454 1,928 532 1,321 1,817 1,452 533 1,637 1,437 1,967

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 534 1,156 1,968 1,669 535 1,464 1,156 1,435 536 1,729 5,332 1,765 537 1,88 1,154 1,891 538 1,156 1,151 1,141 539 1,275 1,159 1,577 540 1,478 1,54 1,144 541 1,939 1,609 0,749 542 1,473 1,785 1,142 543 5,265 1,45 1,148 544 5,384 1,64 1,125 545 5,433 2,065 1,574 546 1,805 1,456 1,424 547 0,732 1,736 1,466 548 1,123 1,301 1,447 549 1,604 1,433 1,624 550 1,608 1,146 1,204 551 1,956 5,464 1,39 552 1,661 1,914 1,437 553 1,146 1,443 0,786 554 1,335 1,428 1,458 555 1,442 2,011 1,32 556 2,033 0,595 1,483 557 1,411 1,454 1,696 558 1,431 1,146 1,518 559 1,152 1,816 1,444 560 1,591 1,159 1,36 561 1,504 1,679 1,907 562 1,592 1,887 1,689 563 1,591 1,457 1,472 564 1,144 1,716 1,75 565 1,168 1,685 1,146 566 0,847 1,179 1,423 567 1,767 1,247 1,139 568 1,066 1,202 1,911 569 1,141 1,148 1,148 570 1,703 1,469 1,149 571 1,163 1,151 1,444 572 1,134 1,592 0,782 573 1,804 1,567 1,515

No. Rep1 (Å) Rep2 (Å) Rep3 (Å) 574 0,794 1,383 5,444 575 1,554 5,417 1,698 576 1,593 1,819 1,37 577 0,697 1,59 1,453 578 1,524 1,934 1,592 579 1,143 1,119 1,474 580 0,754 1,331 0,724 581 5,43 1,815 1,91 582 1,152 1,942 1,187 583 1,857 1,149 1,373 584 0,778 1,748 0,79 585 1,743 1,259 1,446 586 1,431 1,799 1,121 587 1,457 2,086 1,542 588 5,415 1,438 1,902 589 1,455 1,883 1,519 590 1,688 1,438 1,147 591 1,137 1,648 0,747 592 5,415 1,225 1,388 593 1,14 1,709 1,429 594 1,118 1,364 1,205 595 1,153 1,831 1,219 596 2,077 0,766 5,353 597 0,763 1,15 1,144 598 1,884 1,756 1,895 599 1,808 1,891 1,769 600 1,565 1,693 1,725 601 1,187 1,818 5,424 602 1,899 1,697 1,141 603 1,708 1,119 1,144 604 0,805 1,568 1,432 605 1,72 1,146 0,799 606 1,873 1,481 1,456 607 5,424 1,611 1,593 608 1,148 0,631 0,79 609 1,133 1,064 1,142 610 1,138 1,128 1,49 611 1,44 1,384 1,6 612 1,133 1,144 1,437 613 1,692 1,7 1,142

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 614 1,907 1,697 1,651 615 1,686 1,73 1,774 616 1,479 1,727 1,592 617 1,925 1,875 0,77 618 1,421 5,417 1,077 619 0,81 1,424 1,599 620 1,573 1,221 1,653 621 1,81 1,523 1,702 622 5,441 5,425 1,444 623 1,672 1,283 2,009 624 1,66 1,612 5,307 625 1,628 5,377 5,421 626 1,324 5,458 1,337 627 1,756 1,44 1,44 628 1,472 1,266 1,189 629 1,882 5,405 5,461 630 1,16 1,418 5,454 631 1,166 1,34 1,651 632 1,144 1,104 1,121 633 1,953 5,392 1,135 634 1,223 0,795 0,914 635 1,342 1,123 1,329 636 1,32 1,129 1,169 637 1,773 1,829 1,643 638 1,883 1,803 1,478 639 1,146 1,807 1,421 640 1,598 0,722 1,808 641 1,489 1,776 1,863 642 1,169 1,146 1,695 643 1,663 1,72 1,628 644 1,511 1,871 1,86 645 1,592 1,502 1,061 646 0,81 0,983 1,636 647 1,915 1,138 1,997 648 1,913 5,423 1,809 649 1,138 0,961 1,92 650 0,756 1,592 1,814 651 1,464 5,42 1,432 652 1,436 1,593 1,138 653 1,433 1,443 1,449

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 654 1,595 1,436 1,788 655 1,189 1,174 1,141 656 1,489 1,591 1,129 657 1,624 1,347 1,615 658 1,44 0,793 1,232 659 1,143 1,143 1,653 660 5,386 1,693 1,189 661 1,189 1,737 1,892 662 1,656 1,884 1,14 663 1,184 1,827 1,144 664 0,774 1,687 1,42 665 1,838 1,729 1,904 666 1,589 1,805 1,844 667 1,136 5,36 1,143 668 1,271 1,459 1,14 669 1,438 5,266 5,427 670 1,134 0,783 1,652 671 1,496 1,129 1,144 672 1,689 1,726 1,648 673 1,298 1,505 1,139 674 1,463 1,621 0,773 675 1,135 1,899 1,699 676 1,217 1,957 1,799 677 1,633 1,687 1,178 678 1,868 1,138 1,124 679 1,139 1,126 1,534 680 1,453 5,429 1,155 681 1,483 1,142 1,242 682 1,59 1,145 0,745 683 1,621 1,144 0,811 684 1,146 1,851 1,904 685 1,37 1,147 1,83 686 1,233 1,139 1,44 687 1,613 1,543 1,181 688 1,421 1,901 1,209 689 1,815 1,484 1,414 690 5,423 1,141 1,37 691 1,692 0,763 1,726 692 1,608 1,224 1,411 693 1,156 5,241 5,394

No. Rep1 (Å) Rep2 (Å) Rep3 (Å) 694 1,588 5,406 0,799 695 5,422 1,12 1,806 696 1,763 1,31 1,808 697 5,409 1,148 1,46 698 1,156 1,777 1,81 699 0,666 1,749 1,595 700 1,877 1,87 1,109 701 1,881 1,411 1,457 702 0,76 1,48 1,273 703 1,477 1,362 1,666 704 1,138 1,145 1,732 705 1,192 1,144 1,541 706 5,285 1,999 1,482 707 1,874 1,396 1,755 708 1,101 1,359 5,409 709 5,415 1,143 1,143 710 1,143 1,414 1,177 711 0,727 1,433 1,139 712 1,448 1,679 1,438 713 1,184 1,447 1,126 714 1,42 1,658 1,813 715 1,44 5,288 1,686 716 1,149 0,797 5,402 717 5,429 0,79 1,649 718 1,492 1,7 1,923 719 1,098 1,937 1,426 720 1,684 1,919 1,139 721 1,756 1,105 1,38 722 1,149 0,783 1,237 723 1,17 1,522 1,126 724 1,428 1,486 1,674 725 5,391 1,711 1,671 726 1,673 1,432 1,131 727 1,904 1,537 0,786 728 0,789 1,168 1,138 729 5,403 1,631 1,571 730 1,151 1,14 1,436 731 0,8 1,518 1,689 732 5,37 1,803 1,178 733 1,157 1,833 1,141

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 734 1,477 1,182 1,809 735 1,661 1,152 1,299 736 1,436 1,045 1,083 737 1,352 5,406 1,998 738 1,151 0,742 1,147 739 1,182 1,151 1,562 740 1,362 1,046 1,163 741 1,804 1,831 5,332 742 1,148 1,15 1,698 743 0,889 1,475 1,425 744 1,144 1,229 1,562 745 1,829 1,88 1,439 746 1,933 5,444 1,665 747 1,479 1,789 1,933 748 1,171 1,821 5,422 749 1,141 1,885 1,706 750 1,551 0,817 1,425 751 1,44 1,806 1,102 752 1,231 0,739 1,449 753 1,451 1,682 5,453 754 1,639 1,594 5,455 755 1,509 1,14 1,122 756 1,813 0,762 1,718 757 1,573 1,661 1,456 758 5,397 1,448 1,592 759 1,429 1,183 1,135 760 1,438 1,424 1,42 761 5,42 1,144 1,442 762 1,326 1,819 1,689 763 1,147 1,14 1,143 764 1,165 0,732 1,641 765 1,464 1,139 1,439 766 1,716 1,657 1,354 767 1,95 1,9 1,437 768 1,933 0,788 1,432 769 5,426 1,154 1,429 770 1,14 1,146 5,421 771 1,134 1,746 1,415 772 1,439 1,807 1,928 773 1,136 1,436 1,823

No. Rep1 (Å)

Rep2 (Å)

Rep3 (Å) 774 5,276 5,429 1,15 775 1,464 1,749 1,295 776 1,462 1,184 1,532 777 1,652 1,144 1,142 778 1,197 1,439 1,119 779 1,673 1,555 1,245 780 1,445 1,473 1,155 781 1,436 1,456 1,421 782 1,911 1,009 1,727 783 5,381 1,174 1,751 784 1,44 1,179 1,138 785 5,42 1,03 1,145 786 1,439 1,174 1,745 787 1,145 1,616 1,913 788 0,739 1,432 1,424 789 1,137 1,702 1,816 790 1,767 1,262 1,142 791 1,385 1,765 1,168 792 1,12 1,438 1,461 793 1,362 1,652 1,145 794 1,947 1,415 1,524 795 1,19 1,446 1,679 796 1,145 1,744 1,767 797 1,691 1,654 1,232 798 1,68 1,586 1,129 799 1,5 1,467 1,19 800 5,426 1,074 1,493 801 1,808 1,137 1,156 802 5,468 1,794 1,39 803 1,478 1,67 1,717 804 1,441 1,483 1,263 805 1,393 5,417 0,814 806 1,62 1,638 1,7 807 1,693 1,907 1,203 808 1,167 1,945 1,154 809 1,737 1,713 0,719 810 1,721 1,147 1,178 811 1,662 1,262 1,48 812 2,03 0,727 1,569 813 1,137 1,114 1,38

Lampiran 4. Script untuk melakukan perhitungan RMSD

4-hidroksi-tamoxifen untuk nilai Tc-PLIF yang disaring ikatan hidrogen dengan Asp351

#!/bin/sh

for i in $(seq 1 3);

do mkdir -p Docking/ERa-tamox/analisis_hasil/replication_$i cd Docking/ERa-tamox/analisis_hasil/replication_$i

cp ~/skripsi/rmsd.pml . cp ~/skripsi/ref.pdb . for j in $(seq 1 1000);

do cp ../../../ERa-tamox/replication_$i/dock_$j/nohead.csv .

awk '{if (substr($4,103,1)==1) print $0}' nohead.csv | awk '{print $1","$2","$3}' | sort -t, -k3rn -k2n | head -n1 > filter_tc.csv

awk -F, '{print "babel -d -imol2 dock"$1" -opdb filtered.tcplif.pdb"}' filter_tc.csv > temp.sh

sed "s/dock/..\/..\/..\/ERa-tamox\/replication_$i\/dock_$j\//g" temp.sh > convert.sh

chmod u+x convert.sh ./convert.sh

rm temp* filter_tc.csv convert.sh

mv filtered.tcplif.pdb filter_tcplif_$j.pdb cp filter_tcplif_$j.pdb ligand.pdb

pymol -c rmsd.pml | grep "Executive" | awk '{print $4}' > tmp echo "$j `cat tmp`" >> rmsd.filter_tc.csv

rm tmp ligand.pdb done

rm rmsd.pml ref.pdb cd ../../../../

Lampiran 5. Script untuk melakukan perhitungan RMSD

4-hidroksi-tamoxifen untuk nilai Tc-PLIF yang tidak disaring ikatan hidrogen dengan Asp351

#!/bin/sh

for i in $(seq 1 3);

do mkdir -p Docking/ERa-tamox/analisis_hasil/replication_$i cd Docking/ERa-tamox/analisis_hasil/replication_$i

cp ~/skripsi/rmsd.pml . cp ~/skripsi/ref.pdb . for j in $(seq 1 3);

do cp ../../../ERa-tamox/replication_$i/dock_$j/nohead.csv .

awk '{print $1","$2","$3}' nohead.csv | sort -t, -k3rn -k2n | head -n1 > nonfilter_tc.csv

awk -F, '{print "babel -d -imol2 dock"$1" -opdb selected.tcplif.pdb"}' nonfilter_tc.csv > temp.sh

sed "s/dock/..\/..\/..\/ERa-tamox\/replication_$i\/dock_$j\//g" temp.sh > convert.sh

chmod u+x convert.sh ./convert.sh

rm temp* nohead.csv nonfilter_tc.csv convert.sh mv selected.tcplif.pdb nonfilter_tcplif_$j.pdb cp nonfilter_tcplif_$j.pdb ligand.pdb

pymol -c rmsd.pml | grep "Executive" | awk '{print $4}' > tmp echo "$j `cat tmp`" >> rmsd.nonfilter_tc.csv

rm tmp ligand.pdb done

rm rmsd.pml ref.pdb cd ../../../../

Lampiran 6. Script untuk melakukan perhitungan RMSD daidzein untuk

nilai ChemPLP yang disaring ikatan hidrogen dengan Asp351

#!/bin/sh

for i in $(seq 1 3);

do mkdir -p Docking/ERa-daidzein/analisis_hasil/replication_$i cd Docking/ERa-daidzein/analisis_hasil/replication_$i

cp ~/skripsi/rmsd.pml . cp ~/skripsi/ref.pdb . for j in $(seq 1 3);

do cp ../../../ERa-daidzein/replication_$i/dock_$j/nohead.csv .

awk '{print $1","$2","$3}' nohead.csv | sort -t, -k3rn -k2n | head -n1 > nonfilter_tc.csv

awk -F, '{print "babel -d -imol2 dock"$1" -opdb selected.tcplif.pdb"}' nonfilter_tc.csv > temp.sh

sed "s/dock/..\/..\/..\/ERa-daidzein\/replication_$i\/dock_$j\//g" temp.sh > convert.sh

chmod u+x convert.sh ./convert.sh

rm temp* nohead.csv nonfilter_tc.csv convert.sh mv selected.tcplif.pdb nonfilter_tcplif_$j.pdb cp nonfilter_tcplif_$j.pdb ligand.pdb

pymol -c rmsd.pml | grep "Executive" | awk '{print $4}' > tmp echo "$j `cat tmp`" >> rmsd.nonfilter_tc.csv

rm tmp ligand.pdb done

rm rmsd.pml ref.pdb cd ../../../../

Lampiran 7. Hasil analisa statistik

a. Menentukan nilai mean > mean(Data$Tc.PLIF) [1] 0.37647

b. Menentukan nilai median > median(Data$Tc.PLIF) [1] 0.375

c. Menentukan nilai SEM

> SD(Data$Tc.PLIF)/(n^0.5) [1] 0.0025

d. Uji normalitas data Tc-PLIF dengan Ho: sebaran data Tc-PLIF normal memberikan hasil Ho ditolak.

> shapiro.test(Data$Tc.PLIF) Shapiro-Wilk normality test data: Data$Tc.PLIF

W = 0.7888, p-value < 2.2e-16 > a=rep(c(1:2244))

e. Uji variansi dengan Ho: variansi kedua data sama memberikan hasil Ho ditolak.

> var.test(Data$Tc.PLIF,a)

F test to compare two variances data: oy$a and oy1$b

F = Inf, num df = 2243, denom df = 2243, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval:

Inf Inf

sample estimates: ratio of variances Inf

f. Uji Wilcoxon dua arah dengan Ho: Tc-PLIF sama dengan 0,600 memberikan hasil Ho ditolak

> wilcox.test(Data$Tc.PLIF,a,alternative="two.sided") Wilcoxon rank sum test with continuity correction data: Data$Tc.PLIF and a

W = 0, p-value < 2.2e-16

alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

g. Uji Wilcoxon dengan Ho: Tc-PLIF lebih kecil atau sama dengan 0,600 memberikan hasil Ho diterima.

> wilcox.test(Data$Tc.PLIF,a,alternative="greater") Wilcoxon rank sum test with continuity correction data: Data$Tc.PLIF and a

W = 0, p-value = 1

alternative hypothesis: true location shift is greater than 0

h. Uji Wilcoxon dengan Ho: Tc-PLIF lebih besar atau sama dengan 0,600 memberikan hasil Ho ditolak.

> wilcox.test(Data$Tc.PLIF,a,alternative="less")

Wilcoxon rank sum test with continuity correction data: Data$Tc.PLIF and a

W = 0, p-value < 2.2e-16

BIOGRAFI PENULIS

Astuti Malyawati Soesanto lahir di Karawang pada tanggal 15 Desember 1992. Riwayat pendidikan penulis yakni TK Bahtera Kasih, Harapan Indah pada tahun 1996 selama dua tahun, SD Tunas Harapan Nusantara, Harapan Indah pada tahun 1998 selama 6 tahun, SMP Tunas Harapan Nusantara, Harapan Indah pada tahun 2004 selama 3 tahun, dan SMA Marsudirini, Bekasi pada tahun 2007 selama 3 tahun. Setelah itu, barulah penulis skripsi berjudul “Simulasi Penambatan Molekuler Daidzein pada Reseptor Estrogen Alfa” ini melanjutkan pendidikan di Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

Selama melaksanakan kegiatan perkuliahan, penulis pernah berperan dalam berbagai kegiatan, seperti acara penerimaan mahasiswa baru, pameran prodi, malam keakraban, donor darah, hari HIV/AIDS, dan bakti sosial. Selain itu, penulis juga ambil bagian sebagai asisten dosen pada mata praktikum Bentuk Sediaan Farmasi dan Kimia Organik serta sebagai narasumber dalam acara KKN.