Uji in silico senyawa quinocide sebagai ligan pada reseptor estrogen alfa

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Farmasi (S.Farm.)

Program Studi Farmasi

Oleh:

Fenny Marisza Sihaloho

NIM: 138114128

FAKULTAS FARMASI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA

i

UJI IN SILICO SENYAWA QUINOCIDE SEBAGAI LIGAN PADA RESEPTOR ESTROGEN ALFA

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Farmasi (S.Farm.)

Program Studi Farmasi

Oleh:

Fenny Marisza Sihaloho

NIM: 138114128

FAKULTAS FARMASI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA

Persetujuan Pembimbing

UJI IIY SILICO SENYAWA _QUIIVOCIDE SEBAGAI LIGAI{

PADA RESEPTOR ESTROGEN ALFA

Skripsi yang diajukan oleh:

Fenny Marisza Sihaloho

NIM: l38ll4l28

Telah disetujui oleh:

Pembimbing Utama

Pengesahan Skripsi Berjudul

UJIJtr

SIilCO

SENYAWA _SUTN$CIDE $EBAGAILISAN

PAI}A RESEPTOR ESTROGEN ALFA

Oleh:

Fenny Marisza Sihaloho NIM: 138114128

Ilipertahankan di hadapan Panitia Penguji Skripsi Fakultas Farmasi

Universitas $anata Dharrna pada tanggal:02 Maret 2*I7

Mengetahui Fakultas Farmasi

Aris Widayati, M.Si., Ph.I)., Apt.

Panitia Penguji

Enade Perdana Istyastoilo, Ph.D., Apt.

Maywan Harioilo, Ph.D., Apt.

Damiana Sapta Candrasari, S.Si., M.Sc.

ffi

Lffi

_l**ffi

iv

HALAMAN PERSEMBAHAN

“

See what great love the Father has given us in naming

us the children of God; and such we are. For this

reason the world does not see who we are, because it

did not see who he was.

”

-

1 John 3:1

KARYA INI KUPERSEMBAHKAN UNTUK TUHAN YESUS, KEDUA ORANG TUA, SANAK SAUDARA KELUARGA SIHALOHO

DAN GURNING,

?ERNYATAAI\ KEASLIAN KARYA

Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi yang saya tulis ini tidak memuat karya atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan dalam kutipan dan daftarpustaka, sebagaimana layaknya karya ilmiab.

Apabila di kemudian hari ditemukan indikasi plagiarisme dalam naskah ini, maka saya bersedia menanggung segala sanksi sesuai peraturan perundang-tmdangan yang berlaku

Yogy a?,arta, 20 Februa n 2017

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN

PUBLIKASI ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma:

Nama

: Fenny Marisza Sihaloho

Ncimor Mahasiswa : 138114128

Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul ulJji In Silico senyawa Quinocide sebagai Ligan pada Reseptor Estrogen

Alfa'

beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan kepada Perpustakaan universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan dalam bentuk lain, mengelolanya dalam bentuk pangkalan data, mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikannya

di

internet atau media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta ijin saya atau member royolty kepada saya selama tetap mencanfumkan nama saya sebagai penulis.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya

Dibuat di Yogyakarta

Pada tangg al 2A F ebraari 2Ol7 Yang menyatakan,

Marisza Sihaloho

vii PRAKATA

Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, Karena atas berkat, rahmat, dan cinta kasih-Nya, penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Uji In Silico Senyawa Quinocide sebagai Ligan pada Reseptor Estrogen

Alfa” sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Farmasi (S.Farm.) di Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

Pada penyusunan naskah, penulis hendak menyampaikan ungkapan terimakasih kepada banyak pihak yang telah membantu dalam penyusunan naskah penelitian ini. Ungkapan terimakasih ini disampaikan kepada:

1. Enade Perdana Istyastono, Ph.D., Apt. selaku dosen pembimbing yang tiada henti membimbing, memberikan saran, dan motivasi selama penelitian. 2. Maywan Hariono, Ph.D., Apt. selaku dosen penguji yang memberikan

masukan dan saran pada penelitian ini.

3. Damiana Sapta Candrasari, S.Si., M.Sc. selaku dosen penguji yang memberikan masukan dan saran pada penelitian ini.

4. Pak Dwi, Pak Sarwanto, dan Pak Narto, selaku karyawan bagian Sekretariat Fakultas Farmasi yang telah mempermudah dalam urusan berkas-berkas. 5. Kakak Felicia Frauline, S.Farm. (yang sebentar lagi Apt.), yang sudah sangat

sabar memberikan pelajaran dan bantuan selama penelitian berlangsung. 6. Almarhum papah tercinta Bentua Sihaloho yang meskipun sudah tidak ada di

dunia ini, tetapi selalu menjadi sosok yang menginsiprasi dan memotivasi penyusunan skripsi ini.

7. Untuk mamah terkuat didunia yang sabar memberikan motivasi dan mengurus segala sesuatu dari saya lahir di dunia hingga saat ini.

8. Keluarga besar tercinta yang selalu memberikan motivasi dan bantuan materil selama penelitian.

9. Rekan penelitian, Evo, Indra, Donny, Lala, Rency yang senantiasa membantu menyelesaikan penelitian ini.

10.Sahabat terbaik yang selalu ada dalam suka maupun duka Elwy, Dipta, Herna, Rere, Eva, dan Kage.

ll.untuk

Dwina Rara Nugratreni, Gayatri Agustin, dan Maulidya yang sudah rner&berikan tawq $emangatn dukungan, serta doa dari awal hingga akhir. 12. sahabat-sahabat tersayang selama di puantauan Ruth, Debby, Reni, vhani,

Kenny; Bagag Puki, yang _{sudah setia menemani dan} memberikan semangat dari awal hingga akhir.

13. Teman-ternan FST 2013 dan selumh angkatan

z}n.

14. Serta semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu.

Penulis menyadari bahwa skripsi

ini

masih merniliki banyali kekurangan sehingga penulis berharap kritik dan saran dari semua pihak. Akhir kata, penulis berharap semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak terutama di bidang ilmu farmasi.

(Fenny

enulis

arrsza Sihaloho)

ix ABSTRAK

Kanker payudara merupakan kanker yang menjadi penyebab kematian kedua pada wanita di dunia. Reseptor estrogen alfa (REα) yang berikatan dengan estrogen adalah pemicu proliferasi pada sel kanker payudara, oleh karena itu REα merupakan salah satu target untuk terapi kanker payudara. Penelitian ini bertujuan untuk menguji secara in silico kemampuan senyawa quinocidesebagai ligan REα

dan mengetahui pose ikatan quinocide pada REα. Uji in silico dilakukan menggunakan metode penambatan Penapisan Virtual Berbasis Struktur (PVBS) dengan protokol Setiawati et al. (2014) yang telah dimodifikasi oleh Istyastono (2015) dan divisualisasikan dengan PyMol versi 1.8.4.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa senyawa quinocide bukan merupakan ligan aktif di REα. Tidak terjadi interaksi antara senyawa quinocide dengan GLY521. Perlu dilakukan modifikasi senyawa agar dapat terjadi interaksi antara

quinocide dengan residu GLY521.

Kata Kunci: Quinocide, kanker payudara, PVBS, reseptor estrogen alfa (REα), uji in silico

x ABSTRACT

Breast cancer is the second major cause of women’s death in the world.

Estrogen receptor alpha (ERα) that binds to estrogen is a trigger of proliferation in breast cancer cells. Therefore, ERα was one of targets used in breast cancer therapy. The aim of this study was to carry out in silico test by examining the ability of the quinocide as a ligand for ERα and to determine the binding pose of

quinocide on ERα. The in silico test was performed using Structure Based Virtual Screening (SBVS) method utilizing protocol developed by Setiawati et al. (2014) which had been appended by Istyastono (2015) and visualized by PyMOL version 1.8.4.

The results showed that quinocide inactive ligand for ERα. Quinocide has no interaction with GLY521. Therefore, the quinocide should be modified into new model that can interact with GLY521 residues.

Keywords: Quinocide, breast cancer, SBVS, estrogen receptor alpha (ERα), in silico test

xi DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ...i

HALAMAN PERSETUJUAN ...ii

HALAMAN PENGESAHAN ...iii

HALAMAN PERSEMBAHAN ...iv

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ...v

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI...vi

PRAKATA ...vii

ABSTRAK ...ix

ABSTRACT ...x

DAFTAR ISI ...xi

DAFTAR TABEL ...xii

DAFTAR GAMBAR ...xiii

DAFTAR LAMPIRAN ...xiv

PENDAHULUAN ...1

METODE PENELITIAN ...3

Bahan ...3

Instrumentasi ...3

Metode ...3

Pengunduhan struktur senyawa quinocide ...3

Preparasi senyawa quinocide secara molekuler ...3

Penambatan molekul senyawa quinocide ...3

Analisis hasil ...4

Visualisasi ...4

HASIL DAN PEMBAHASAN ...4

KESIMPULAN DAN SARAN ...8

DAFTAR PUSTAKA ...9

LAMPIRAN ...10

xii

DAFTAR TABEL

Tabel I. Data Jalur Persen Kesesuaian Ligan Berdasarkan Pohon Keputusan ...6

xiii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1. Isomer posisi primaquine dan quinocide ... 2 Gambar 2. Analisis dengan pohon keputusan ... 5 Gambar 3. Visualisasi pose quinocide di REα ... 7

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1. Proposal skripsi ... 11 Lampiran 2. Script untuk melakukan preparasi ligan quinocide dan untuk

melakukan penambatan ligan quinocide. ... 21 Lampiran 3. Konfigurasi protokol penambatan PLANTS ... 24

Lampiran 4. Shell script untuk analisa pasca penambatan dengan mengacu

1

Kanker merupakan penyebab kematian kedua di dunia setelah penyakit kardiovaskular. Diperkirakan 7,5 juta orang meninggal dunia akibat kanker, dan lebih dari 70% kematian terjadi di negara miskin dan berkembang. Berdasarkan hasil estimasi

provider deteksi dini kanker payudara di Indonesia pada tahun 2013, terdapat 61.682 kasus kanker payudara. Dengan persentase tiga tertinggi ditempati provinsi Jawa Tengah dengan 11.511 kasus, Jawa Timur 9.688 kasus, dan Jawa Barat 6.701 kasus (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2013).

Dengan pendalaman yang benar mengenai penyebab kanker payudara, target obat secara molekuler telah dikembangkan dan diujikan sebagai pengobatan dan pencegahan terhadap kanker payudara (Hollander et al., 2013). Pada penelitian ini dilakukan uji in silico yang merupakan salah satu metode efektif dan efisien untuk penemuan obat baru. Selain itu uji ini juga dapat digunakan untuk mengetahui ada tidaknya interaksi antara senyawa dengan molekul target, salah satunya REα (Ekins et al., 2007).

Pada tahun 2012, Anita et al. mengembangkan sebuah protokol penapisan virtual untuk mengidentifikasi senyawa yang berpotensi sebagai ligan pada reseptor estrogen alfa dengan hasil nilai enrichment factor 1% (EF1%) sebesar 21,2. Parameter kualitas penapisan virtual secara obyektif diukur dengan nilai EF1% yang menggambarkan kemampuan protokol pada validasi retrospektif memilah senyawa aktif dari pengecoh (Anita et al., 2012; Istyastono, 2013). Nilai EF1% merupakan persentase senyawa aktif (true positive) yang diidentifikasi saat pengecoh yang teridentifikasi sebagai senyawa aktif (false positives) sejumlah 1%. Kemudian pada tahun 2013, Radifar et al. mengembangkan sebuah perangkat lunak PyPLIF (Python-based Protein-Ligan Interaction Fingerprinting) yang berguna untuk mengetahui interaksi sidik jari antara protein dengan ligan. PyPLIF melaksanakan interaksi sidik jari dengan mengubah interaksi protein-ligan menjadi sekumpulan data bit berdasarkan residu yang dipilih dan jenis interaksi (Radifar et al., 2013). Dalam pengujiannya, validasi PyPLIF menggunakan input protokol penambatan yang telah dikembangkan Anita et al. (2012) dan nilai EF1% meningkat menjadi 53,84.

Laporan hasil penelitian Istyastono (2013) menunjukan telah dilakukan penapisan virtual pada 7240 struktur molekul pada ZINC drug database (ZDD) dengan target virtual dan konfigurasi hasil pengembangan dan validasi Anita et al. (2012) dan Radifar et al. (2013), didapatkan 60 obat yang beredar di pasar dengan berbagai indikasi sebagai ligan estrogen reseptor alfa. Salah satu dari ke 60 senyawa obat yang mempunyai indikasi

2

dan ternyata aktif, artinya ini meningkatkan confidence untuk menguji 59 senyawa obat lainnya (Istyastono et al., 2015). Salah satu senyawa obat yang diuji disini adalah

quinocide (Istyastono, 2013). Quinocide adalah obat 8-aminoquinoline yang memiliki masa molekul relatif sama dengan primaquine karena keduanya merupakan isomer posisi, dimana gugus metil pada rantai samping alifatik senyawa quinocide berada pada posisi empat dan senyawa primaquine pada posisi satu (Gambar 1) (Recht et al., 2014).

Kemudian pada tahun 2014 Setiawati, et al. (2014) mengembangkan protokol penapisan virtual dan menunjukkan nilai EF1% nyaturun drastismenjadi 18,54. Selanjutnya Istyastono (2015) mengembangkan protokol penapisan virtual dengan menggunakan metode recursive partition and regression tree (RPART) dan menghasilkan nilai EF sebesar 247,9. Hal inilah yang menjadi pertimbangan dilakukannya pengujian ulang terhadap quinocide dengan protokol yang telah dikembangkan oleh Istyastono (2015) sebelum dilakukan pengujian di laboratorium yang pasti akan menghabiskan biaya yang tidak sedikit dan waktu yang juga lama.

A B

Gambar 1. Isomer posisi primaquine dan quinocide

3 Bahan

Penelitian ini menggunakan konfigurasi protokol penambatan (Lampiran 4) yang telah dikembangkan dan divalidasi oleh Setiawati, et al. (2014), struktur tiga dimensi

quinocide (diperoleh dari zinc.docking.org dengan kode ZINC01682298), perangkat lunak penambatan PLANTS 1.2 (Korb et al., 2007) untuk simulasi penambatan molekuler, PyPLIF (Radifar, et al., 2013) untuk identifikasi protein-liganinteraction fingerprint, shell script yang mengacu decision tree untuk analisis pasca penambatan (Lampiran 5), Microsoft Excel 2010 untuk mengolah data luaran penambatan dan PyMol 1.8.4 (Lill and Danielson, 2010) untuk visualisasi pose ikatan quinocidedalam kantung REα.

Instrumentasi

Server Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma dengan alamat IP 103.247.10.66 (pharcomp.web.id) dan Asus-PC dengan spesifikasi: Intel® Core™ i5-3317U CPU @1.70 GHz, RAM 4.00 GB, 64-bit Operating System, Linux Ubuntu 16.04 LTS.

Metode

Pengunduhan struktur senyawa quinocide

Struktur quinocide diunduh dari zinc.docking.org dengan kode ZINC01682298 dan disimpan dengan format .mol2. Kemudian nama file diubah menjadi ligand.mol2

(Setiawan dan Istyastono,2015).

Preparasi senyawa quinocide secara molekuler

Struktur quinocide yang telah diunduh dan disimpan dalam format .mol2 dipreparasi dengan menggunakan SPORES (mode: settypes) Setiawati et al. (2014). Selanjutnya didapat luaran berupa file ligand_spores.mol2 dari preparasi ini yang akan ditambatkan pada target virtual menggunakan aplikasi PLANTS 1.2.

Penambatan molekuler senyawa quinocide

Luaran dari SPORES (ligand_spores.mol2) ditambatkan menggunakan aplikasi PLANTS 1.2 dengan konfigurasi mengacu pada protokol (Lampiran 4) yang telah dikembangkan Setiawati et al.(2014). Pada setiap satu kali penambatan (1 run), dilakukan tiga kali iterasi penambatan molekuler yang masing–masing menghasilkan 50 pose. Pada setiap iterasi diambil salah satu pose terbaik dan dilakukan analisis IFP dengan PyPLIF. Luaran dari setiap run adalah 3 pose berupa skor ChemPLP dan data bitstring PLIF yang selanjutnya diambil salah satu pose dengan nilai ChemPLP terkecil. Pada penelitian ini

4

terbaik untuk setiap replikasi yang dilakukan. Data seribu terbaik disimpan dengan nama

all_pyplif.csv. (Setiawati et al., 2014). Analisis Hasil

Analisis hasil dilakukan menggunakan shell script (Lampiran 5) pada Linux Ubuntu 16.04 LTS yang mengacu decision tree yang telah dikembangkan oleh Istyastono (2015). Kemudian dibuat jalur ligan aktif pad.a decision tree tersebut. Setiap jalur yang dibuat pada decision tree menghasilkan skor persen kesesuaian yang menunjukkan perbandingan kesesuaian quinocide sebagai ligan REα. Data hasil analisis menampilkan senyawa quinocide aktif sebagai ligan yang ditunjukkan dengan angka 1 atau tidak aktif sebagai ligan yang ditunjukkan dengan angka 0.

Visualisasi

Visualisasi pose quinocide dilakukan dengan memilih satu pose replikasi sebagai perwakilan yang representatif dengan nilai ChemPLP terkecil. Kemudian dibuat visualisasi pose ikatan antara ligan dan kantung ikatan REα menggunakan perangkat lunak PyMOL 1.8.4.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah senyawa quinocide yang secara alami merupakan kontaminan dalam preparasi primaquine sebagai obat antimalaria adalah

ligan aktif pada REα berdasarkan protokol yang dikembangkan Setiawati et al. (2014), serta mengetahui secara atomik pose ikatan quinocide pada kantung ikatan REα. Analisis pasca penambatan dilakukan dengan menerapkan Recursive Partition and Regression Tree

(RPART). Metode ini merupakan penentu apakah suatu senyawa berperan sebagai ligan atau pengecoh (decoy).

Hasil analisis berdasarkan pohon keputusan yang dikembangkan oleh Istyastono (2015) menunjukkan bahwa dari seribu replikasi penambatan, tidak ditemukan satupun pose yang aktif. Dengan demikian berarti senyawa quinocide tidak berikatan dengan residu-residu yang berperan penting dalam interaksi ligan-protein pada kantung ikatan

REα, sehingga senyawa quinocide tidak dapat dideteksi sebagai ligan. Selanjutnya dilakukan pengelompokan data mengikuti aturan decision tree dimana terdapat tujuh jalur dengan syarat skor ChemPLP dan bitstring penting.

5

Gambar 2. Analisis dengan pohon keputusan

Ket: Garis biru menunjukkan alur pembuatan keputusan apakah senyawa merupakan ligan atau pengecoh. Pose yang digunakan adalah pose yang divisualisasikan

Senyawa uji dapat dikatakan sebagai ligan apabila memenuhi salah satu dari tujuh jalur deskripsi berikut:

1. Senyawa berikatan hidrogen dengan GLY420 dan memiliki skor ChemPLP kurang dari -84,82.

2. Senyawa tidak berikatan hidrogen dengan GLY420, memiliki skor ChemPLP kurang dari -118,40 dan berikatan hidrogen dengan GLU353.

3. Senyawa tidak berikatan hidrogen dengan GLY420 dan GLU353, memiliki skor ChemPLP kurang dari -118,40 dan berikatan hidrogen dengan LEU387.

4. Senyawa tidak berikatan hidrogen dengan GLY420, berikatan hidrogen dengan LEU387 dan ARG394, dan memiliki skor ChemPLP lebih kecil dari -85,23

6

dengan ARG394 dan GLU353, memiliki interaksi non polar dengan MET421, dan memiliki skor ChemPLP lebih kecil dari -85,23

6. Senyawa tidak berikatan hidrogen dengan GLY420 dan ARG394, berikatan hidrogen dengan GLY521 dan ASP351, dan memiliki skor ChemPLP lebih besar dari -118,40. 7. Senyawa tidak berikatan hidrogen dengan GLY420, ARG394, dan GLY521, berikatan

hidrogen dengan CYS530, memiliki interaksi non polar dengan CYS530, berinteraksi aromatis muka-muka dan muka-sisi dengan TRP383 dan memiliki skor ChemPLP lebih besar dari -118,40.

Kemudian hasil dari setiap jalur yang dikelompokkan kemudian dibuat tabel untuk mengetahui nilai persen kesesuaian quinocidesebagai ligan REα berdasarkan decision tree

dan nantinya hasil dari analisis ini di visualisasikan. Nilai persen kesesuaian didapatkan berdasarkan banyaknya aturan yang terpenuhi dibagi jumlah seluruh aturan yang ada pada setiap jalur di decision tree. Berdasarkan persen kesesuaian pada Tabel I, diketahui persen kesesuaian terendah adalah 25% pada jalur ke-4 dengan jumlah pose yang memenuhi syarat adalah 34 dan persen kesesuaian yang tertinggi yaitu sebesar 80% pada jalur ke-6 dengan jumlah 1000 pose yang memenuhi syarat. Dari hasil inilah kemudian dapat diketahui residu-residu penting apa sajakah yang berperan penting dalam interaksi yang terjadi antara quinocide dan REα. Terdapat empat residu asam amino penting yang berinteraksi dalam kantung ikatan REα, yaitu ASP351, GLY420, GLY521, dan ARG394.

Tabel I. Data Jalur Persen Kesesuaian Ligan Berdasarkan Pohon Keputusan

Jalur

% Kesesuaian Jumlah yang Memenuhi Syarat

Terendah Tertinggi Terendah Tertinggi

1 50% 50% 1000 1000

2 33% 33% 1000 1000

3 50% 50% 1000 1000

4 25% 50% 34 966

5 50% 67% 34 966

6 80% 80% 1000 1000

7

Gambar 3. Visualisasi pose quinocide di REα

Pada visualisasi pose quinocide (Gambar 3), senyawa quinocide ditunjukkan oleh struktur berwarna kuning. Interaksi elektrostatik ditunjukkan dengan garis putus-putus berwarna kuning. Rantai utama ditampilkan dalam mode cartoon sementara residu ditampilkan dalam mode stick. Lingkaran merah menunjukkan tidak adanya interaksi hidrogen antara residu GLY521 dengan ligan quinocide, dimana seharusnya menurut

bitstring PLIF yang digunakan dalam pohon keputusan Istyastono (2015), terjadi ikatan hidrogen antara residu GLY521 dengan ligan quinocide.

Visualisasi pose quinocide dilakukan dengan menggunakan pose replikasi ke 881, iterasi ke-3 yang memiliki skor ChemPLP terkecil yaitu -86,7941 pada perangkat lunak PyMOL 1.8.4. Hasil visualisasi menggambarkan interaksi quinocide dengan residu yang

terdapat di kantung ikatan REα, terdapat interaksi elektrostatik antara ligan quinocide

dengan rantai utama protein reseptor (ASP351). Senyawa uji tidak berikatan dengan salah satu residu (GLY521) yang berperan penting interaksi ligan-protein di kantung ikatan REα, sehingga senyawa quinocide tidak dideteksi sebagai ligan.

8 KESIMPULAN DAN SARAN

Senyawa quinocide bukan merupakan ligan aktif dari REα secara in silico

berdasarkan protokol yang dikembangkan oleh Setiawati, et al. (2014) dan analisis pasca penambatan yang dikembangkan oleh Istyastono (2015). Saran untuk penelitian selanjutnya perlu dilakukan modifikasi senyawa quinocide agar dapat berinteraksi dengan residu GLY 521.

9

DAFTAR PUSTAKA

Anita, Y., Radifar, M., Kardono, L.B.S., Hanafi, M., Istyastono, E.P., 2012. Structure-based Design of Eugenol Analogs As Potential Estrogen Receptor Antagonists,

Bioinformation, 8 (19), 901-906.

Ekins, S., Mestres, J., and Testa, B., 2007. In silico Pharmacology For Drug Discovery: Methods For Virtual Ligand Screening And Profiling. British Journal of Pharmacology, 152, 9–20.

Hayashi, S.-I., Eguchi, H., Tanimoto, K., Yoshida, T., Omoto, Y., Inoue, a, Yoshida, N., and Yamaguchi, Y., 2003. The Expression And Function Of Estrogen Receptor Alpha And Beta In Human Breast Cancer And Its Clinical Application. Endocrine-related cancer, 10 (2), 193–202.

Hollander, P.D., Savage, M.I., Brown, P.H., 2013. Targeted Therapy For Breast Cancer Prevention. Departement of Clinical Cancer Prevention, 3 (250), 1-11.

Istyastono, E.P., 2013. Aplikasi Penapisan Virtual Pada ZINC Drug Database Guna Penemuan Senyawa Antagonis Reseptor Estrogen α Baru: Laporan Hasil Penelitian, Lembaga Penelitian dan Pengembangan Masyarakat, Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta.

Istyastono, E.P., 2015. Employing Recursive Partition And Regression Tree Method To Increase The Quality Of Structure-Based Virtual Screening In The Estrogen Receptor Alpha Ligands Identification, Asian Journal of Pharmaceutical and Clinical Research, 8(6), 207-210.

Istyastono, E.P., Riswanto, F.D.O., and Yuliani, S.H., 2015. Computer-Aided Drug Repurposing: A Cyclooxygenase-2 Inhibitor Celecoxib As A Ligand For Estrogen Alpha , Indones. J. Chem, 15 (3), 274 – 280.

Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, 2015. Deteksi Dini Kanker Leher Rahim Dan Kanker Payudara di Indonesia 2007-2014. Buletin Jendela Data & Informasi Kesehatan, 13.

Korb, O., Stützle, T., and Exner, T.E., 2007, An Ant Colony Optimization Approach To Flexible Protein-Ligand Docking, Swarm Intell, 1, 115-134.

Liao, X.H., Lu, D.L., Wang, N., Liu, L.Y., Wang, Y., Li, Y.Q., Yan, T.B., Sun, X.G., Hu, P., and Zhang, T.C., 2014. Estrogen Receptor Alpha Mediates Proliferation Of Breast Cancer MCF-7 Cells Via a p21/PCNA/E2F1-dependent Pathway. Febs J, 281, 927– 942.

Lill, M.A., and Danielson, M.L., 2010, Computer-aided Drug Design Platform Using PyMOL, Journal of Computer-Aided Molecular Design, 25 (1), 13-19.

Radifar, M., Yuniarti, N., and Istyastono, E.P., 2013, PyPLIF: Python-based Protein-Ligand Interaction Fingerprinting, Bioinformation, 9 (6), 325-328.

Recht, J., Ashley, E., and White, N., 2014. Safety of 8-Aminoquinoline Antimalarial Medicines. World Health Organization, (MAY 2014), 1–224.

Setiawan F.F., and Istyastono, E.P., 2015. Uji In Silico Senyawa 2,6-Dihidroksiantraquinon Sebagai Ligan Pada Reseptor Estrogen Alfa. Jurnal Farmasi Sains dan Komunikasi, 12 (2),77-80.

Setiawati, A., Riswanto, F.D.O., Yuliani, S.H., Istyastono, E.P., 2014, Retrospective Validation of A Structure-Based Virtual Screening Protocol To Identify Ligands For Estrogen Receptor Alpha and Its Application To Identify The Alpha-Mangostin Binding Pose, Indo J. Chem, 14(2), 103-108.

10

11 Lampiran 1. Proposal skripsi.

UJI IN SILICO SENYAWA QUINOCIDE SEBAGAI LIGAN PADA RESEPTOR ESTROGEN ALFA

Proposal Skripsi

Diajukan oleh: Fenny Marisza Sihaloho

NIM: 138113128

FAKULTAS FARMASI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA

12

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Kanker merupakan penyebab kematian nomor 2 di dunia setelah penyakit kardiovaskular. Diperkirakan 7,5 juta orang meninggal akibat kanker, dan lebih dari 70% kematian terjadi di negara miskin dan berkembang. Rata-rata jumlah penderita kanker tertinggi pada perempuan di dunia adalah kanker payudara yaitu 38 per 100.000 perempuan dan kanker leher rahim yaitu 16 per 100.000 perempuan. Sedangkan jumlah penderita kanker payudara di Indonesia sebesar 40 per 100.000 perempuan dan kanker leher rahim 17 per 100.000 perempuan. Kanker payudara adalah penyakit di mana sel-sel payudara menjadi tidak normal dan berkembang biak membentuk sebuah tumor ganas (Wahidin 2015).

Salah satu faktor yang mempengaruhi terjadinya kanker payudara adalah reseptor estrogen (RE). Estrogen berfungsi sebagai hormon endokrin yang berdifusi ke dalam jaringan payudara dan beredar secara sistemik dengan berinteraksi dengan reseptor steroid, khususnya reseptor estrogen alfa (REα) dan reseptor estrogen beta (REβ). Kedekatan korelasi antara ekspresi reseptor estrogen alfa dengan proliferasi sel dari kanker payudara menjadikan REα sebagai target yang sangat potensial untuk terapi kanker payudara (Liao

et al. 2014).

Quinocide atau 1-N-(6-methoxyquinolin-8-yl)pentane-1,4-diamine merupakan senyawa 8-aminoquinoline yang memiliki struktur molekul relatif sama dengan primaquine dan digunakan sebagai obat anti malaria. Quinocide adalah kontaminan yang didapatkan pada proses preparasi primaquine. Baru sedikit kelompok penelitian yang mampu memisahkan dan mengukur dua obat ini pada preparasi primaquine (Recht et al.

2014).

Uji in silico merupakan salah satu metode yang efektif dan efisien untuk penemuan obat baru. Selain itu uji ini juga dapat digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya interaksi antara senyawa dengan molekul target, salah satunya reseptor. Interaksi senyawa dengan reseptor dapat divisualisasikan dengan metode komputasi dan dapat digunakan untuk mengetahui pharmacophore dari suatu senyawa (Ekins et al. 2007).

Setiawati et al. (2014) telah mengembangkan sebuah protokol untuk mengidentifikasi pose ikatan alfa mangostin di kantung ikatan reseptor estrogen alfa dan analisis pasca penambatan. Selain itu juga telah dikembangkan metode analisis pasca penambatan untuk menentukan aktif tidaknya suatu senyawa sebagai ligan pada REα dengan menggunakan metode Recursive Partition and Regression Tree (RPART) untuk menentukan apakah suatu senyawa merupakan ligan atau senyawa pengecoh berdasarkan skor penambatan molekuler dan bitstring PLIF.

13

Sebelumnya telah dikembangkan sebuah protokol untuk mengidentifkasi pose ikatan alfa mangostin di kantung ikatan reseptor estrogen alfa (Setiawati et al. 2014) dan analisa pasca penambatan oleh Istyastono (2015). Sejauh pengetahuan penulis, dengan metode yang ada belum pernah dilakukan uji in silico senyawa quinocide terhadap RE-α pada kanker payudara, oleh karena itu akan dilakukan uji in silico senyawa quinocide sebagai ligan pada RE-α dengan menggunakan protokol yang di kembangkan oleh Setiawati et al. (2014) dan analisa pasca penambatan oleh Istyastono (2015).

C. Urgensi Penelitian

Penelitian ini penting untuk memberi informasi terkait uji in silico senyawa quinocide terhadap RE-α untuk selanjutnya dapat dikembangkan dalam pengobatan kanker payudara agar potensi peningkatan penderita kanker payudara di Indonesia dan dunia berkurang.

D. Luaran Penelitian

Luaran berupa naskah untuk publikasi tentang uji in silico senyawa quinocide sebagai ligan terhadap reseptor estrogen alfa.

E. Manfaat Penelitian 1. Manfaat teoretis

Memberikan tambahan pengetahuan mengenai ikatan antara quinocide dan reseptor estrogen alfa, serta kemampuan quinocide sebagai ligan terhadap RE-α sehingga dapat dijadikan acuan untuk penelitian selanjutnya.

2. Manfaat praktis

Hasil penelitian ini diharapkan mampu digunakan sebagai pengaplikasian dan pengembangan protokol penambatan virtual sebagai penemuan obat baru.

F. Tujuan Penelitian 1. Tujuan umum

Tujuan umum penelitian ini adalah untuk menguji senyawa quinocide sebagai ligan pada reseptor estrogen alfa secara in silico menurut protokol yang telah dikembangkan oleh Setiawati et al.,(2014) dan metode analisa pasca penambatan oleh Istyastono (2015).

2. Tujuan khusus

Mengetahui secara atomik pose ikatan quinocide dalam kantung RE-α serta menguji protokol penambatan virtual yang telah dikembangkan oleh Setiawati et al., (2014) dan metode analisa pasca penambatan oleh Istyastono (2015) dalam mengenali quinocide sebagai ligan pada RE-α

14

PENELAAHAN PUSTAKA A. Kanker Payudara

Kanker payudara berasal dari sel payudara yang mengalami proliferasi abnormal. Penyakit ini dapat ditandai oleh munculnya benjolan, penebalan, atau perubahan karakteristik kulit di daerah payudara. Kanker payudara invasif dapat dibedakan menjadi 2 subtipe yaitu kanker yang mengekspresikan reseptor estrogen (RE) atau sel kanker RE positif dan kanker yang tidak mengekspresikan RE atau sel kanker RE negatif (Pinsky et al. 2001).

Faktor yang paling mempengaruhi risiko terkena kanker payudara adalah jenis kelamin. Angka kejadian kanker payudara pada wanita lebih tinggi seratus kali lipat dibandingkan pada pria. Faktor genetik juga memiliki pengaruh yang terbatas tetapi penting terkait risiko kanker payudara. Hanya 5-6% dari kasus kanker payudara yang disebabkan oleh keturunan, tetapi sekitar 80% dari pasien dengan kanker payudara turunan memiliki gen BRCA-1 (BReast CAncer genes 1) dan/atau BRCA-2 (BReast CAncer genes 2) (Pinsky et al. 2001).

Sebagian besar kasus kanker payudara bergantung pada signal yang diterima oleh reseptor estrogen, maka strategi pengobatan sebagian besar difokuskan dengan memblokir sinyal yang melewati reseptor estrogen (Chien et al. 2016).

B. Reseptor Estrogen Alfa

Reseptor estrogen merupakan salah satu reseptor intrasel yang terdiri dari dua

isoform yaitu reseptor estrogen alfa dan reseptor estrogen beta yang merupakan G-protein

coupled receptor. Pada kanker payudara, REα berperan dalam proses pembelahan sel,

peningkatan pertumbuhan tumor dan stres oksidatif. Sedangkan REβ berperan dalam penurunan pembelahan sel yang dipicu oleh REα, dan memicu diferensiasi kelenjar payudara. Peran penting reseptor estrogen alfa dalam regulasi dan ekspresi jaringan

payudara inilah yang dibutuhkan dalam perkembangan payudara dan aktivasi sinyal

proliferasi pada payudara normal dan payudara yang menderita kanker (Caldon 2014, Ma and Gollahon 2016) (Serrano et al. 2012).

Overekspresi dari REα sering diamati pada tahap awal kanker payudara. Promotor

spesifik dari gen REα bertanggung jawab untuk transkripsi gen. Selanjutnya, metilasi promotor gen REα juga berkontribusi terhadap regulasi transkripsi gen. Pada mekanisme ini ekspresi gen REα dapat memberikan informasi yang berguna untuk deteksi dini dan kemoprevensi kanker payudara (Hayashi et al. 2003).

15

Gambar 1. Struktur Senyawa Quinocide

Quinocide adalah isomer posisi dari primaquine yang dikembangkan di bekas Uni Soviet dan memiliki sifat yang sama. Quinocide ini adalah kontaminan dari sediaan primaquine tapi tidak terdeteksi selama beberapa dekade. Saat ini sudah ada kelompok penelitian yang mampu memisahkan dan mengukur kadar quinocide dalam sediaan primaquine. Jumlah quinocide dalam primaquine pada dua produsen tersebut adalah 2,12% dan 2,71% (Recht et al. 2014).

D. Uji In Silico

Uji in silico adalah metode yang dapat membantu dalam mengidentifikasi target obat, mengetahui kemiripan obat dan menganalisis struktur target untuk kemungkinan mengikat sisi yang aktif lalu menghasilkan molekul diinginkan. Selain itu juga mampu memprediksi interaksi antar molekul, mengurutkan molekul senyawa berdasarkan afinitas pengikat, dan lebih mengoptimalkan molekul untuk meningkatkan karakteristik pengikat. Terminologi in silico di antaranya dikenal sebagai penapisan virtual. Untuk melakukan penapisan senyawa biologis terhadap milyaran senyawa masih sangat sulit, oleh karena itu pendekatan secara virtual menjadi alternatif. Karena metode ini relatif lebih cepat bahkan mampu mengetahui ribuan senyawa dalam satu hari dan bergantung pada senyawa yang diuji dan kecepatan computer (Shoichet 2004)

Proses penapisan virtual digunakan untuk membantu menemukan senyawa yang kemungkinan besar berpotensi sebagai obat, dengan membutuhkan waktu yang relatif singkat. Jika target telah diketahui, algoritma docking dapat digunakan untuk menempatkan kandidat obat ke dalam sisi aktif dari target seperti enzim atau reseptor. Interaksi senyawa-senyawa yang telah diikatkan kemudian diurutkan berdasarkan hasil analisis secara komputasi komponen sterik dan elektrostatiknya (Vyas et al. 2008).

E. Protokol Penambatan Molekuler

Uji in silico untuk aktivitas quinocide pada REα didasarkan pada metode penambatan Penapisan Virtual Berbasis Struktur (PVBS). Upaya ini dimasukkan prosedur berulang 1000 kali untuk mengoptimalkan protokol. Modifikasi yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan tiga simulasi penambatan molekuler independen pada setiap

16

untuk masing-masing senyawa. Senyawa dinyatakan sebagi ligan aktif bila memiliki

afinitas di bawah 1μM. Sementara senyawa pengecoh adalah senyawa-senyawa yang tidak memiliki afinitas pada konsentrasi >30 μM. Senyawa yang memiliki afinitas di antara 1-30

μM dinyatakan sebagai senyawa marginal (Mysinger et al. 2012).

Istyastono (2015) telah mengembangkan suatu metode analisis pasca penambatan untuk penentuan aktif tidaknya suatu ligan pada reseptor estrogen alfa. Metode ini dilakukan dengan menerapkan Recursive Partition and Regression Tree (RPART). Metode ini menentukan apakah suatu senyawa berperan sebagai ligan atau sebagai senyawa pengecoh yang didasarkan pada skor penambatan dan bitstring PLIF.

Gambar 2. Pohon keputusan RPART (Istyastono, 2015). Jika jawaban “ya” menuju ke

17

Nomor bitstring Residu Jenis interaksi

320 GLY 420 Ikatan hidrogen (protein sebagai akseptor) 242 ARG 394 Ikatan hidrogen (protein sebagai donor) 117 GLU 353 Ikatan hidrogen (protein sebagai akseptor) 411 GLY 521 Ikatan hidrogen (protein sebagai akseptor) 473 CYS 530 Ikatan hidrogen (protein sebagai donor) 105 ASP 351 Interaksi elektrostatik (protein sebagai anion) 201 LEU 387 Ikatan hidrogen (proein sebagai akseptor)

470 CYS 530 Interaksi non polar

170 TRP 383 Aromatis (face to face)

171 TRP 383 Aromatis (edge to edge)

323 MET 421 Interaksi non-polar

F. Landasan Teori

Kanker payudara berasal dari sel payudara yang mengalami proliferasi abnormal. Penyakit ini dapat ditandai oleh munculnya benjolan, penebalan, atau perubahan karakteristik kulit di daerah payudara. Kanker payudara invasif dapat dibedakan menjadi 2 subtipe yaitu kanker yang mengekspresikan reseptor estrogen (RE) atau sel kanker RE positif dan kanker yang tidak mengekspresikan RE atau sel kanker RE negatif. Aktivitas

REα berkaitan erat dengan kanker payudara. Ekspresi REα yang berlebih dapat menjadi penanda awal terkena kanker payudara.

Quinocide adalah senyawa yang didapatkan dari kontominan sediaan primaquine. Tujuan digunakannya senyawa quinocide agar ditemukan terapi yang baru dari sebuah obat non-anti kanker yang memiliki aktivitas antikanker.

Uji in silico merupakan metode eksperimental yang dilakukan dengan dasar ilmu komputasi. Uji in silico dapat digunakan untuk visualisasi interaksi ligan-reseptor dan untuk mengetahui pharamacophore dari suatu senyawa. Salah satu aplikasi yang dapat digunakan untuk melakukan penambatan molekuler adalah PLANTS (Protein-Ligand ANT System). Pada penelitian ini digunakan protokol penapisan virtual dengan aplikasi PLANTS versi 1.2 yang telah divalidasi pada penelitian sebelumnya oleh Setiawati et al., (2014) dan dilanjutkan dengan analisis pasca penambatan menggunakan protokol yang divalidasi Istyastono (2015). Untuk mengevaluasi struktur quinocide, maka dilakukan penambatan molekuler menggunakan perangkat lunak PLANTS 1.2 dengan konfigurasi berdasarkan Anita et al. (2012).

18

Senyawa quinocide merupakan ligan dari reseptor estrogen alfa secara in silico

berdasarkan protokol penambatan yang telah dikembangkan oleh Setiawati et al. (2014) dan analisis pasca penambatan oleh Istyastono (2015).

19

METODOLOGI PENELITIAN A. Bahan

Pada penelitian ini menggunakan protokol yang telah dikembangkan dan divalidasi oleh Setiawati, et al. (2014), struktur tiga dimensi Quinocide (diperoleh dari zinc.docking.org dengan kode ZINC01682298), perangkat lunak penambatan PLANTS 1.2 (Korb et al. 2006) untuk simulasi penambatan molekuler, PyPLIF (Radifar, et al., 2013) untuk identifikasi protein-ligan interaction fingerprint, R 3.0.1 (R Development Core Team 2013) untuk perhitungan dan analisis statistik dan PyMol 1.2rl (Lill dan Danielson, 2010) untuk visualisasi pose ikatan quinocide.

B. Alat

Server Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma dengan alamat IP 6103.247.10.66 dengan sistem operasi Ubuntu 12.04 LTS, ASUS Intel® Atom™ CPU 2600 @1.60 GHz, RAM 2.00 GB, 64-bit Operating system, dan sistem operasi Linux Ubuntu 16.04 LTS.

C. Prosedur penelitian 1. Pengunduhan struktur senyawa quinocide

Struktur quinocide diunduh dari zinc.docking.org dengan kode ZINC01682298 dan disimpan dengan format .mol2.

2. Preparasi senyawa quinocide secara molekuler

Struktur quinocide yang telah diunduh dan disimpan dalam format .mol2, dipreparasi dengan menggunakan aplikasi SPORES (modul : settypes) agar selanjutnya dapat digunakan untuk ditambatkan pada target virtual menggunakan aplikasi PLANTS 1.2.

3. Penambatan molekuler senyawa quinocide

Luaran dari SPORES ditambatkan menggunakan aplikasi PLANTS 1.2 dengan konfigurasi mengacu pada protokol yang telah dikembangkan Setiawati et al (2014) . Pada setiap satu kali penambatan (1 run), dilakukan tiga kali iterasi penambatan molekuler yang masing -masing menghasilkan 50 pose. Pada setiap iterasi diambil salah satu pose terbaik dan dilakukan analisis IFP dengan PyPLIF. Luaran dari setiap

run adalah 3 pose berupa skor ChemPLP dan data bitstring PLIF yang selanjutnya diambil salah satu pose dengan nilai ChemPLP terbaik. Pada penelitian ini dilakukan seribu kali run yang bertujuan untuk memperoleh data seribu pose terbaik untuk setiap replikasi yang dilakukan (Fraulein 2015).

20

Analisis hasil dilakukan menggunakan perangkat lunak statistik R versi 3.0.2 (R Development Team, 2015) dan dengan protokol analisis yang telah dikembangan oleh Istyastono (2015). Hasil penambatan berupa skor ChemPLP dan PLIF bitstring

yang selanjutnya dimasukkan pada decision tree melalui metode RPART dengan aplikasi statistik R 3.0.2 (R Development Team, 2015). Data dari hasil analisis akan menampilkan senyawa quinocide aktif sebagai ligan yang ditunjukkan dengan angka 1 atau tidak aktif sebagai ligan yang ditunjukkan dengan angka 0.

Selanjutnya visualisasi pose senyawa quinocide pada reseptor estrogen alfa menggunakan PyMOL 1.2 (Lill dan Danielson, 2011) dilakukan dengan memilih pose ikatan dengan kriteria :

1. Pose dengan bitstring 320 aktif dan skor ChemPLP terkecil. 2. Pose dengan skor ChemPLP terkecil.

3. Jika tidak ada pose ikatan yang aktif pada bitstring 320, dipilih pose ikatan dengan skor ChemPLP terkecil

21 penambatan ligan quinocide.

#!/bin/sh

> /home/enade/program/PLANTS/SPORES --mode settypes ligan.mol2 ligan_spores.mol2

> mkdir data_skripsi > cd data_skripsi

> for i in $(seq 1 1000); > do

> mkdir replikasi_$i > cd replikasi_$i

> for j in $(seq 1 3); > do

> mkdir iterasi_$j > cd iterasi_$j

>cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Anita2012_ER-ANT/validated/WAT/VS/protein.mol2 . >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Anita2012_ER-ANT/validated/WAT/VS/water.mol2 . >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Anita2012_ER-ANT/validated/WAT/VS/plants.config .

> cp ../../../ligan_spores.mol2 ligand_input.mol2 /home/enade/program/PLANTS/PLANTS1.2 --mode screen

plants.config >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Radifar2013_P yPLIF/SI/config.txt . >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Radifar2013_P yPLIF/SI/OHT.mol2 . >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Radifar2013_P yPLIF/SI/ER_site.mol2 . > /home/enade/.pyplif/pyplif.py

> rm protein.mol2 water.mol2 plants.config ligand_input.mol2 config.txt OHT.mol2 ER_site.mol2

22

> echo "iterasi_$j `cat iterasi_$j.pyplif.tmp`" > iterasi_$j.pyplif.csv

> cd .. > done

> cat iterasi_1/iterasi_1.pyplif.csv iterasi_2/iterasi_2.pyplif.csv

iterasi_3/iterasi_3.pyplif.csv > pyplif.tmp > sort -k3,3n pyplif.tmp | head -1 > pyplif.csv > cat pyplif.csv >> ../all_pyplif.csv

> cd ..

> tar -zcf replikasi_$i.tar.gz replikasi_$i > rm -rf replikasi_$i

> done

> for l in $(seq 1 1000) > do echo $l >> data.lst > done

> paste data.lst all_pyplif.csv > data_list_pyplif.csv

> sed "s/results\///g" data_list_pyplif.csv > tmp1.csv

> awk '{print $1","$2","$3","$4","$5}' tmp1.csv > col1_5.csv > awk '{print $6}' tmp1.csv | sed "s/0/0,/g" | sed "s/1/1,/g"

> bitstring.csv

> paste -d, col1_5.csv bitstring.csv > data.csv

> awk -F, 'BEGIN {OFS=","};{if($4<-84.82 && $325==1) hasil="aktif";

> else if($4<-118.40 && $325==0 && $122==1) hasil="aktif"; > else if($4<-118.40 && $325==0 && $122==0 && $206==1)

hasil="aktif";

> else if($4<-85.23 && $325==0 && $247==1 && $206==1) hasil="aktif";

> else if($4<-85.23 && $325==0 && $247==1 && $206==0 && $122==1 && $328==1) hasil="aktif";

23 $110==1) hasil="aktif";

> else if($4>=-118.40 && $325==0 && $247==0 && $416==0 && $478==1 && $475==0 && $175==1 && $176==1) hasil="aktif"; > else hasil="inaktif"} {print $1,hasil}' data.csv >

analisis_dectree.csv

> rm data.lst all_pyplif.csv data_list_pyplif.csv tmp1.csv col1_5.csv bitstring.csv

> cd ..

> tar -zcf data_skripsi.tar.gz data_skripsi > rm -rf data_skripsi

24

# scoring function and search settings > scoring_function chemplp

> search_speed speed2 # input

> protein_file protein.mol2 > ligand_file ligand_input.mol2 # output

> output_dir results

# write single mol2 files (e.g., for RMSD calculation) > write_multi_mol2 0

# cluster algorithm > cluster_structures 50 > cluster_rmsd 1.0

# binding site definition

> bindingsite_center 31.5746 -1.59038 25.5995 > bindingsite_radius 12.8348

# water

> water_molecule 22.565 -0.072 25.818 1 0 1 > water_molecule_definition water.mol2

25 #!/bin/sh

> awk -F, 'BEGIN {OFS=","};{if($4<-84.82 && $325==1) hasil="aktif";

> else if($4<-118.40 && $325==0 && $122==1) hasil="aktif"; > else if($4<-118.40 && $325==0 && $122==0 && $206==1)

hasil="aktif";

> else if($4<-85.23 && $325==0 && $247==1 && $206==1) hasil="aktif";

> else if($4<-85.23 && $325==0 && $247==1 && $206==0 && $122==1 && $328==1) hasil="aktif";

> else if($4>=-118.40 && $325==0 && $247==0 && $416==1 && $110==1) hasil="aktif";

> else if($4>=-118.40 && $325==0 && $247==0 && $416==0 && $478==1 && $475==0 && $175==1 && $176==1) hasil="aktif"; > else hasil="inaktif"} {print $1,hasil}' data.csv >

26

Fenny Marisza Sihaloho lahir di Pekalongan pada tanggal 20 Mei 1995. Riwayat pendidikan formal yang telah ditempuh oleh penulis adalah TK Katolik Santo Yoseph, Pekalongan (2000-2001), SDN Medono 7, Pekalongan (2001-2007), SMPN 01 Pekalongan (2007-2010), SMAN 03 Pekalongan (2010-2013). Setamat dari pendidikan SMA, penulis melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi di Fakultas Farmasi Sanata Dharma Yogyakarta. Selama menjalani perkuliahan, penulis mengikuti kegiatan organisasi kemahasiswaan seperti DPMF sebagai Anggota Publikasi & Informasi (PI) tahun 2014-2015 dan kegiatan kemahasiswaan seperti Anggota Publikasi, Dekorasi, dan Dokumentasi TITRASI tahun 2014 dan 2015, Koordinasi Publikasi, Dekorasi, dan Dokumentasi Pelepasan Wisuda 2013, dan kegiatan kepanitiaan lainnya.

21

Lampiran 2. Script untuk melakukan preparasi ligan quinocide dan untuk melakukan penambatan ligan quinocide.

#!/bin/sh

> /home/enade/program/PLANTS/SPORES --mode settypes ligan.mol2 ligan_spores.mol2

> mkdir data_skripsi > cd data_skripsi

> for i in $(seq 1 1000); > do

> mkdir replikasi_$i > cd replikasi_$i

> for j in $(seq 1 3); > do

> mkdir iterasi_$j > cd iterasi_$j

>cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Anita2012_ER-ANT/validated/WAT/VS/protein.mol2 . >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Anita2012_ER-ANT/validated/WAT/VS/water.mol2 . >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Anita2012_ER-ANT/validated/WAT/VS/plants.config .

> cp ../../../ligan_spores.mol2 ligand_input.mol2 /home/enade/program/PLANTS/PLANTS1.2 --mode screen

plants.config >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Radifar2013_P yPLIF/SI/config.txt . >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Radifar2013_P yPLIF/SI/OHT.mol2 . >cp/home/enade/program/master_ER/Bioinformation_Radifar2013_P yPLIF/SI/ER_site.mol2 . > /home/enade/.pyplif/pyplif.py

> rm protein.mol2 water.mol2 plants.config ligand_input.mol2 config.txt OHT.mol2 ER_site.mol2

22

> grep "conf_01.mol2" pyplif.csv > iterasi_$j.pyplif.tmp > echo "iterasi_$j `cat iterasi_$j.pyplif.tmp`" >

iterasi_$j.pyplif.csv > cd ..

> done

> cat iterasi_1/iterasi_1.pyplif.csv iterasi_2/iterasi_2.pyplif.csv

iterasi_3/iterasi_3.pyplif.csv > pyplif.tmp > sort -k3,3n pyplif.tmp | head -1 > pyplif.csv > cat pyplif.csv >> ../all_pyplif.csv

> cd ..

> tar -zcf replikasi_$i.tar.gz replikasi_$i > rm -rf replikasi_$i

> done

> for l in $(seq 1 1000) > do echo $l >> data.lst > done

> paste data.lst all_pyplif.csv > data_list_pyplif.csv > sed "s/results\///g" data_list_pyplif.csv > tmp1.csv

> awk '{print $1","$2","$3","$4","$5}' tmp1.csv > col1_5.csv > awk '{print $6}' tmp1.csv | sed "s/0/0,/g" | sed "s/1/1,/g"

> bitstring.csv

> paste -d, col1_5.csv bitstring.csv > data.csv

> awk -F, 'BEGIN {OFS=","};{if($4<-84.82 && $325==1) hasil="aktif";

> else if($4<-118.40 && $325==0 && $122==1) hasil="aktif"; > else if($4<-118.40 && $325==0 && $122==0 && $206==1)

hasil="aktif";

> else if($4<-85.23 && $325==0 && $247==1 && $206==1) hasil="aktif";

> else if($4<-85.23 && $325==0 && $247==1 && $206==0 && $122==1 && $328==1) hasil="aktif";

23

> else if($4>=-118.40 && $325==0 && $247==0 && $416==1 && $110==1) hasil="aktif";

> else if($4>=-118.40 && $325==0 && $247==0 && $416==0 && $478==1 && $475==0 && $175==1 && $176==1) hasil="aktif"; > else hasil="inaktif"} {print $1,hasil}' data.csv >

analisis_dectree.csv

> rm data.lst all_pyplif.csv data_list_pyplif.csv tmp1.csv col1_5.csv bitstring.csv

> cd ..

> tar -zcf data_skripsi.tar.gz data_skripsi > rm -rf data_skripsi

24

Lampiran 3. Konfigurasi protokol penambatan PLANTS

# scoring function and search settings > scoring_function chemplp

> search_speed speed2 # input

> protein_file protein.mol2 > ligand_file ligand_input.mol2 # output

> output_dir results

# write single mol2 files (e.g., for RMSD calculation) > write_multi_mol2 0

# cluster algorithm > cluster_structures 50 > cluster_rmsd 1.0

# binding site definition

> bindingsite_center 31.5746 -1.59038 25.5995 > bindingsite_radius 12.8348

# water

> water_molecule 22.565 -0.072 25.818 1 0 1 > water_molecule_definition water.mol2

25

Lampiran 4. Shell script untuk analisa pasca penambatan dengan mengacu decision tree.

#!/bin/sh

> awk -F, 'BEGIN {OFS=","};{if($4<-84.82 && $325==1) hasil="aktif";

> else if($4<-118.40 && $325==0 && $122==1) hasil="aktif"; > else if($4<-118.40 && $325==0 && $122==0 && $206==1)

hasil="aktif";

> else if($4<-85.23 && $325==0 && $247==1 && $206==1) hasil="aktif";

> else if($4<-85.23 && $325==0 && $247==1 && $206==0 && $122==1 && $328==1) hasil="aktif";

> else if($4>=-118.40 && $325==0 && $247==0 && $416==1 && $110==1) hasil="aktif";

> else if($4>=-118.40 && $325==0 && $247==0 && $416==0 && $478==1 && $475==0 && $175==1 && $176==1) hasil="aktif"; > else hasil="inaktif"} {print $1,hasil}' data.csv >

26

BIOGRAFI PENULIS

Fenny Marisza Sihaloho lahir di Pekalongan pada tanggal 20 Mei 1995. Riwayat pendidikan formal yang telah ditempuh oleh penulis adalah TK Katolik Santo Yoseph, Pekalongan (2000-2001), SDN Medono 7, Pekalongan (2001-2007), SMPN 01 Pekalongan (2007-2010), SMAN 03 Pekalongan (2010-2013). Setamat dari pendidikan SMA, penulis melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi di Fakultas Farmasi Sanata Dharma Yogyakarta. Selama menjalani perkuliahan, penulis mengikuti kegiatan organisasi kemahasiswaan seperti DPMF sebagai Anggota Publikasi & Informasi (PI) tahun 2014-2015 dan kegiatan kemahasiswaan seperti Anggota Publikasi, Dekorasi, dan Dokumentasi TITRASI tahun 2014 dan 2015, Koordinasi Publikasi, Dekorasi, dan Dokumentasi Pelepasan Wisuda 2013, dan kegiatan kepanitiaan lainnya.