Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Telah dilakukan penelitian imt-uk mencari suatu metoda ana-li-r^.sa kualitatif yang sederhana untuk memkedakan enam antibiotik turu>nan tetrasiklin yaitu oksitetrasiklin,khlortetrasiklin,tetrasiklin,doksisiklin,minosiklin dan demetilkhlortetrasiklin.Metoda yang dilakukan adalah reaksi KTarna,fluoresensi,reaksi mikrokristal,kromatografifcQrtaSjkroinatografi lapisan tipis dan spektrofotometri.Dari hasil percoba-an didapatkan bahwa tidak ada- catupun pereaksiwarim yang dapa,t membedakan sekaligus keenam antibiotik tersebutjtetapidapat dengan menggunakan korabinasi asam sulfat pekat dan,asam nitrat pekat,Reaksi mikrokristal aseton-air maupun etanol-airdapat dipakai untuk membedakan keenam antibiotik tersebut.Hasil kromatografikertas yang terbaik diberikan oleh sistim dengan eluenbutil asetat-metil isobutilketon-butanol-air (5:15s2:22) denga.n pen^deteksi sinar ultraviolet jje.da p8,njang gelomba,ng 366 nm.Percobaankromatografi lapisan tipis tidak memberikan hasil yang memuaskan.Spektrofotometri ultraviolet dari larutan zat dalam asam khlorrda0,1N dan natrium hidroksida 0,1N memberikan puncak maksimum padapanjang gelombang yang berdekatan."

"ABSTRAKTelah dilakukan penelitian untuk mencari metoda analisa kualitatif yang sederhana untuk membedakan tiga belas antibiotik turunan penisilina yaitu ampisilina, amoksisilina, bekampisilina, pivampisilina, natrium kloksasilina, natrium dlkloksasilina, natrium flukloksasilina, prokaina ben zil penisilina, benzathina penisilina G, kalium fenoksi metil penisilina, natrium sulbenisilina, kalium hetasilina dan sikiasilina. Metoda yang dilakukan adalah reaksi warna, kromatografi kertas, kromatografi lapisan tipis, reaksi mikro kristal, dan spektroskopi. Untuk percobaan krornatografi, percobaan dilakukan secara bertahap. Eluen-eluen yang digunakan dipilih yang mudah didapat, yang banyak digunakan dan yang didalam literatur disebutkan dapat memberikan hasil yang balk. Percobaan pendahuluan untuk krornatografi dilakukan terhadap sebagian zat. Eluen yang memberikan pemisahan yang cukup balk dan bentuk bercak yang cukup baik, dipakai untuk percobaan selanjutnya, yang dilakukan untuk semua zat. Dari hasil percobaan didapatkan bahwa tidak ada satu cara identifikasi tunggal yang dapat membedakan sekaligus ketiga belas antibiotik turunan penishlina yang dicoba. Reaksi yang dapat digunakan sebagai reaksi pengenal golongan untuk antibiotik turunan penisilina adalah reaksi warna dengan natnium kromatropat .- asam sulfat pekat dan reaksi dengan ninhidrin. Ada beberapa peraksi yang memberikan warna yang khusus untuk zat tertentu, sehingga dapat dipakal untuk membedakannya dari zat lainnya. Hasil kromatografi kertas dengan sistem : dapar fosfat pH : 4,5/butil asetat-butanol-asam asetat-air ( 80:15: 40:24 ) dengan penampak noda larutan ninhidrin dan larutan AgNO 3 - NaOH, dan kromatografi lapisan tipis dengan sistem butanol dijenuhkan dengan dapar fosfat-sitrat pH : 4,6 dengan penampak noda sinar ultraviolet pada panjang gelombang 366 nm, dan larutan ninhidnin, memberikan pemisahan yang cu kup baik, walaupun beberapa zat memberikan nilai Rf yang berdekatan. Percobaan rnikro knistal dengan menggunakan pereaksi tertentu memberikan bentuk yang spesifik untuk beberapa zat. Spektroskopi ultraviolet larutan zat dalam air dengan pereaksi dapar tembaga (II) sulfat pH : 5,2 membenikan serapan rnaksimum pada panjang gelombang yang berdekatan."

"Telah dilakukan penelitian untuk mencari suatu metoda analisis kualitatif yang sederhana untuk inembedakan enam antibiotik golongan arninoglikosida ysitu aminosidin,, geritamisin, kanamisin, neomisin, sisomisin dan. streptomisin. Netoda yang dilakukan adaish reaksi warna, reaksi mikro kristal, kromatografi kertas, krornatografi. lapisan. tipis dan spektrofotometri. Dari hasil percobaan didapatkan bahwa tidak ada cara identifikasi tunggal yang dapat membedakan sekaligus keenam antibiotik golongan arninoglikosida tersebut. Salah satu reaksi pengenal antibiotik golongan aminoglikosida adalah reaksi warna dengan ninhidrin. Ada beberapa pereaksi yang membenikan warna yang khusus untuk zat tertentu sehingga dapat dipakai untuk rnembedakan dari zat lainnya. Kromatografi kertas dengan sistem :propanol-pinidinasam asetat glasial-air (15:10:3:12), kromatografi kertas dua dimensi dengan sis-tem : propanol-pinidin-asarn asetat glasi al-air (15:10:3:12) dan dengan sistérn : metiletilketon-butafbi tersier-metanol-amonia pekat (16:3:1:6), dan krornatogra11 lapisan tipis dengan sistem : amonia pekat-.air- aseton (16:144:40), memakai penampak nods nirthidnin dan natnium nitroprusid teroksidasi, mernbenikan hasil cukup baik, wa1pun beberapa zat membenikan niiai Rf yang berdekatan. Percobaan mikro knistal dengan mikrosubiimasi memberi kan bentuk cukup spesifik untuk arninosidiri, neomisin dan streptornisin, dan dengan metanol dan asam suifat encer sarna banyak membe±ikan bentuk cukup spesifik untuk streptomisin. Spektrofotometri tampak darilarutan zat dalam air dengan pereaksi ninhidrin 0,2 % b/v dalam butanol memberikan serapan maksinium dengan dus puncak pads panjang gelombang 385 dan 564 mn untuk aminosid in,. 350 dan 406 nm untuk. neomisin, 355 dan 398 nm untuk sisomisin; dengan satu puncak pada panjang gelombang 568 nm unt.uk gentamisin dan kana misin masing-masing."

"Pada penelitian ini telah berhasil disintesis nanokomposit berupa gabungan dari graphene oxide (GO)−Kitosan dan modifikasi dengan nanopartikel Fe3O4 menggunakan teknik kopresipitasi untuk aplikasi adsorpsi tetrasiklin, yang mana antibiotik ini dapat menyebabkan peningkatan resistensi antibiotik (ARG) pada lingkungan ekosistem perairan. Nanokomposit yang telah disintesis dikarakterisai dengan FTIR, XRD, SEM, BET, dan TEM dan diperoleh luas permukaan nanokomposit 76,644 m²/g (BET) dan ukuran partikel 12,112 nm (TEM). Nanokomposit yang berhasil diperoleh diaplikasikan sebagai adsorben dan dilakukan studi adsorpsi dan pengukuran absorbansi tetrasiklin dilakukan dengan spektrofotometer UV-Vis untuk mendapatkan nilai kapasitas adsorpsi dan persen adsorpsi. Kondisi optimum diperoleh pada pH 6, dengan variasi molar nanokomposit Fe3O4 NP 0,2 M : 0,1 M)/GO−Kitosan, massa 30 mg, waktu 90 menit, dan konsentrasi awal tetrasiklin 25 mg/L pada suhu 25 oC. Kapasitas adsorpsi dan persen adsorpsi yang terbaik masing-masing sebesar 38,1540 mg/g dan 91,57%. Hasil studi kinetika didapat bahwa proses adsorpsi ini mengikuti model kinetika pseudo orde dua, sedangkan untuk hasil studi isoterm adsorpsi didapat bahwa reaksi mengikuti model isoterm Langmuir. Usulan mekanisme adsorpsi tetrasiklin menggunakan nanokomposit Fe3O4/ GO−Kitosan adalah dengan interaksi elektrostatik, ikatan hidrogen, dan interaksi π-π. Oleh karena itu, pengembangan nanokomposit berbasis GO−Kitosan yang ramah lingkungan menjanjikan untuk adsorben dan fotokatalis di masa depan.

---

In this study, nanocomposites were successfully synthesized in the form of a combination of graphene oxide (GO)−Chitosan and modification with Fe3O4 nanoparticles using coprecipitation techniques for tetracycline adsorption applications, in which this antibiotic can cause an increase in antibiotic resistance genes (ARG) in aquatic ecosystems. The synthesized nanocomposites were characterized by FTIR, XRD, SEM, BET, and TEM and obtained a surface area of the nanocomposite of 76,644 m²/g (BET) and a particle size of 12,112 nm (TEM). The obtained nanocomposites were applied as adsorbents and adsorption studies were carried out and tetracycline absorbance measurements were carried out with a UV-Vis spectrophotometer to obtain adsorption capacity values and adsorption percentages. Optimum conditions were obtained at pH 6, with molar variation of Fe3O4 NP 0,2 M : 0,1 M)/GO−Chitosan, mass 30 mg, time 90 minutes, and initial concentration of tetracycline 25 mg/L at 25 oC. The best adsorption capacity and adsorption percentage were 38.1540 mg/g and 91.57%, respectively. The results of the kinetic study found that the adsorption process followed the pseudo second order kinetic model, while the results of the adsorption isotherm study found that the reaction followed the Langmuir isotherm model. The proposed tetracycline adsorption mechanism using the Fe3O4/GO−Chitosan nanocomposite is by electrostatic interactions, hydrogen bonds, and π-π interactions. Therefore, the development of environmentally friendly GO-Chitosan-based nanocomposites is promising for adsorbents and photocatalysts in the future."

"ELISA merupakan metode alternatif untuk mendeteksi residu tetrasiklin pada produk hewan. Síntesis imunogen tetrasiklin dan produksi antibodi anti tetrasiklin merupakan dua tahapan penting yang harus dilakukan jika ingin melakukan analisis residu tetrasiklin dengan metode ELISA. Metode tolidin dan metode NCS dapat digunakan untuk mensintesis imunogen tetrasiklin. Imunogen TC-Tolidin-BSA berwarna ungu dan menyerap pada dua λ maks yaitu 277 nm dan 491 nm, sedangkan imunogen TC-NCS-BSA berwarna kuning kecoklatan dan menyerap pada dua λ maks yaitu 278 nm dan 322 nm. Hasil KLT dan HPLC menunjukan bahwa kedua imunogen yang dihasilkan cukup murni. Dari hasil SDS-PAGE dapat diperkirakan BM dari TC-Tolidin-BSA adalah sebesar 71.219 Da sedangkan BM TC-NCS-BSA sebesar 70.501 Da. Nilai BM dari kedua imunogen tetrasiklin lebih besar dibandingkan BM dari BSA (berbanding terbalik dengan Rf), hal ini menunjukkan bahwa imunogen sudah terbentuk. Produksi antibodi anti tetrasiklin dilakukan dengan cara imunisasi imunogen TC-Tolidin-BSA dan TC-NCS-BSA pada perbandingan 1:75 terhadap kelinci white New Zealand berkelamin jantan. Purifikasi antibodi dilakukan dengan protein A sepharose yang spesifik mengikat IgG. Konsentrasi IgG tertinggi dari kedua imunogen terdapat pada fraksi 1, yaitu sebesar 10.93 mg/mL untuk imunogen TC-Tolidin-BSA dan 10.61 mg/ mLuntuk TC-NCS-BSA. Hasil SDS-PAGE terhadap antibodi menunjukkan bahwa IgG terurai menjadi 2 pita (rantai ringan dan rantai berat).

---

ELISA is an alternative method for detecting tetracycline residues in animal products. This method has been known as rapid, sensitive, specific, and cost-effective analysis. Synthesis of tetracycline immunogen and production of anti-tetracycline antibody are two important steps which must be done if we like to analysis of tetracycline residues with ELISA. Tolidine and NCS methods applicable to synthesis of tetracycline immunogens. Tolidine method produce a purple immunogen (TC-Tolidine-BSA) and absorb at two maximum wavelength (277 nm and 491 nm), while NCS method produce a yellowish-brown immunogen (TC-NCS-BSA) and absorb at two maximum wavelength (278 nm and 322 nm). TLC and HPLC result show that both of immunogens have good purity because have not contain free tetracycline and residue of reagent. From result of SDS-PAGE can be estimated molecular weight (MW) of TC-TOLIDINBSA equal to 71.219 Da while MW of TC-NCS-BSA equal to 70.501 Da. The value of MW from both of immunogens is higher than BSA (smaller Rf), this fact indicate that immunogen have been formed. Anti-tetracycline antibody produced by immunizing of immunogens at comparison of the same concentration BSA and Tetrasiklin ( 1:75) to male white New Zealand rabbit. The antibody purified by protein A sepharose that specific coating IgG. The highest concentration of IgG from both immunogen list on fraction 1 (10.93 mg/mL for TC-Tolidin-BSA dan 10.61 mg/ mL for TC-NCS-BSA). SDS-PAGE result show that IgG has been divided into two band (heavy chains and light chains)."

"ABSTRAKDalam beberapa tahun terakhir, new psychoacytive substances NPS telah berkembang cepat dalam pasaran sebagai alternatif legal obat yang diatur oleh dunia internasional dengan potensi resiko kesehatan serius. Pada tahun 2016, sebanyak 21 senyawa diantara 56 jenis NPS yang beredar di Indonesia telah teridentifikasi merupakan turunan kanabinoid. Namun, hanya 43 dari 56 NPS yang sudah diatur dalam Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 2 tahun 2017. Kemudian diperkirakan NPS akan terus bertambah. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh metode yang paling baik untuk mengklasifikasi senyawa baru golongan kanabinoid dengan menggunakan deep learning untuk meningkatkan performa analisis in silico. Penelitian ini membandingkan metode deep learning dan pemodelan farmakofor. fingerprint dua dimensi dan deskriptor sifat fisikokimia digunakan sebagai bahan pembelajaran metode deep learning. Kedua model yang dihasilkan oleh dua metode akan digunakan untuk mengklasifikasikan golongan senyawa kanabinoid baru. Didapatkan deep learning menggunakan fingerprint dua dimensi sebagai metode terbaik. Metode ini memberikan hasil akurasi dan Kohen Kappa dengan nilai 0,9904 dan 0,9876 secara berurutan. Namun, metode deep learning menggunakan deskriptor dan pemodelan farmakofor memberikan nilai akurasi 0.8958 dan 0,68 dan Kohen Kappa 0,8622 dan 0,396 . Dapat disimpulkan dari nilai akurasi dan Kohen Kappa bahwa metode deep learning fingerprint memiliki potensi untuk digunakan sebagai instrumen untuk mengklasifikasi NPS.

---

ABSTRACTIn recent years, new psychoactive substances NPS have rapidly emerged in market purportedly as legal alternatives to internationally controlled drugs, with potential to pose serious health risks. In 2016, from 56 substances which were found in Indonesia, 21 among them were found as cannabinoid derivates. However, there only 43 out of 56 NPS which have been regulated by Ministry of Health Republic of Indonesia, yet NPS expected to increase. The purpose of this study was to gain the best method to classify new cannabinoid class substances using deep learning to enhance performance of in silico analysis. This study will compared deep learning and pharmacophore modeling methods. Two dimentional fingerprint and physicochemical properties descriptor will be used as learning parameters for deep learning method. The two models produced by two methods will be used to classify new cannabinoid substances class. Deep learning with two dimentional fingerprint was found as the best method. This method shows the highest accuracy and Cohen Kappa scores, with values of 0.9904 and 0.9876 consecutively. However, deep learning method with descriptor and pharmacophore modeling method gave accuracy 0.8958 and 0.68 and Cohen Kappa 0.8622 and 0.396 . These results conclude that deep learning method with two dimentional fingerprint gives an alternative method to be used as an instrument for NPS classification. "

"ABSTRACTSaat ini new psychoacytive substances NPS telah menjadi fenomena yang perlu diperhatikan karena perkembangannya yang cepat untuk menghindari hukum yang berlaku dalam suatu negara. Perkembangan senyawa katinon pada tahun 2013 tercatat sebanyak 30 senyawa katinon sintetik kemudian terjadi peningkatan pada tahun 2018 menjadi 89 senyawa katinon sintetik. Artificial intelegence AI telah menjadi menjadi alat bantu manusia dalam melakukan pengolahan data, perkembangan AI menjadi machine learning dan deep learning penggunaannya meliputi pengenalan objek, klasifikasi gambar dan pengenalan pose manusia. Struktur suatu senyawa diubah menjadi bentuk pemodelan fingerprint sebagai informasi yang akan digunakan oleh metode clustering machine learning dan deep learning untuk melakukan klasifikasi senyawa. Sedangkan metode pemodelan farmakofor akan dijadikan pembanding dengan kedua metode diatas. Metode deep learning dengan pemodelan fingerprint mampu memberikan hasil akurasi dan Kohen Kappa dengan nilai 99,32 dan 0,992. Hasil ini menunjukan bahwa metode deep learning dengan pemodelan fingerprint memiliki potensi sebagai instrumen untuk mencegah perkembangan new psychoacytive substances dengan cara menegakan hukum yang berlaku di indonesia.

---

ABSTRACTNowadays new psychoactive substances NPS have become a phenomenon that needs to be noticed because of its rapid development in order to avoid applicable law within a country. Development of the compound katinon in the year 2013 recorded as many as 30 synthetic katinon compounds then increased in 2018 to 89 synthetic katinon compounds. Artificial intelligence AI has become a tool of human being in doing data processing, AI development become machine learning and deep learning its use include object recognition, image classification and human pose recognition. The structure of a compound was transformed into a form of fingerprint modeling as the information that will be used by the clustering method machine learning and deep learning to classify the compound. While the method of modeling pharmacophore will be used as a comparison with both methods above. Deep learning method with fingerprint modeling can give accuracy and Cohen Kappa with 99.32 and 0.992. This result shows that deep learning method with fingerprint modeling has potential as an instrument to prevent expansion of new psychoactive substances by enforcing applicable law in Indonesia."