Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penyakit dengue merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus dengue dengan empat serotipenya yaitu DENV-1, 2, 3, dan 4. Untuk mengurangi terjadinya penyakit dengue dari keempat serotipe yang ada, maka perlu dirancang vaksin peptida yang bersifat tetravalen dan mencegah infeksi semua serotipe dengue menggunakan protein E (envelope) DENV-3 sebagai backbone. Prediksi epitope sel T protein E DENV1-4 menggunakan server MULTIPRED dengan HLA kelas II DR dan algoritma Hidden Markov Model (HMM), dan prediksi epitope sel B protein E DENV-3 menggunakan Conformational Epitope Prediction (CEP) server. Perancangan vaksin dilakukan dengan mensubstitusikan epitope sel T highest binders protein E DENV-1,2, dan 4 ke dalam epitope sel T non binders backbone protein E DENV-3. Dengan memvariasi posisi epitope pensubstitusi maka diperoleh enam rancangan vaksin peptida dengue yang bersifat tetravalen. Hasil BLASTp menunjukkan keenam rancangan vaksin mempunyai 93% identity dengan protein E DENV-3 native. Struktur tersier vaksin diprediksi melalui homology modeling. Dari hasil analisis struktur tersier diperoleh empat rancangan vaksin yang terbaik, yaitu HMM1-2-4, HMM1-4-2, HMM2-1-4, dan HMM4-1-2 dengan persentase residu non glisin pada disallowed region berkisar 2% dan score VAST 61,5. Prediksi sistem ekspresi protein menghasilkan sel serangga sebagai host yang sesuai untuk mengekspresikan keempat vaksin tersebut. Rancangan DNA rekombinan menggunakan plasmid pBlueBac4.5 sebagai vektor transfer baculovirus dan insersi sekuens DNA vaksin menggunakan enzim restriksi BamH1 dan EcoR1. Prediksi modifikasi post translation menunjukkan hanya modifikasi N-glikosilasi yang paling mungkin terjadi terhadap protein vaksin dalam sel serangga."

"Demam Berdarah Dengue (DBD) telah menjadi global pandemik dan menjangkiti lebih dari 25% populasi dunia serta menjadi ancaman bagi Asia yang merupakan area endemik untuk DENV (Dengue Virus) 1, 2, 3, dan 4. Penderita di wilayah tersebut dapat terserang penyakit dengue lebih dari satu kali oleh serotipe virus dengue yang berbeda sehingga dibutuhkan langkah yang efektif untuk menanggulangi keempat serotipe sekaligus. Pada penelitian ini dilakukan perancangan vaksin peptida yang bersifat tetravalen dengan backbone protein capsid DENV-2. Perancangan didasarkan atas prediksi epitope terhadap sel T dan sel B pada sistem imun manusia menggunakan server NetMHCIIpan dengan parameter MHC HLA (Human Leukocyte Antigen) kelas II dan mode algoritma Artificial Neural Network (ANN), serta prediksi epitope terhadap sel B yang dilakukan dengan server Immune Epitope Database (IEDB). Enam sekuens vaksin diperoleh atas dasar variasi posisi epitope DENV-1, 3, dan 4 yang menjadi substituen pada backbone DENV-2. Analisa BLASTp menunjukkan bahwa keenam sekuens vaksin ini mempunyai 73 - 75 % identity dengan sekuens protein capsid DENV-2 native sehingga hasil rancangan vaksin tersebut dapat dilakukan prediksi struktur tersier melalui metode homology modeling. Evaluasi struktur tersier vaksin ditinjau dari Ramachandran Plot, jumlah residu yang tumpang tindih, dan VAST. Dari hasil evaluasi, diperoleh dua rancangan vaksin terbaik yaitu Vaksin 3 dan Vaksin 5 dengan persentase residu non glisin pada disallowed region berkisar 7,50 % dan 8,75 %, tidak ada residu yang tumpang tindih, serta score VAST 6,0. Rancangan vaksin tersebut kemungkinan besar memiliki kesamaan fungsional dengan protein capsid DENV-2 native dalam merangsang respon imun tubuh dan memiliki kualitas struktur protein yang baik.

---

Dengue becomes global pandemic in more than 25% of world population. The patient can be infected in more than once by other serotypes because Asia is endemic area for DENV-1, 2, 3, 4. So, we need the effective way to prevent all serotypes. On this research, tetravalent vaccine with capsid DENV-2 protein as the backbone have been designed based on T-cell and B-cell epitope prediction of human immune system. Epitope prediction servers that were used are NetMHCIIpan server and Immune Epitope Database (IEDB) server with HLA class II and Artificial Neural Network (ANN) algorithm mode. Six sequences of vaccine design are obtained, based on variation of DENV-1, 3, 4 epitope position. BLASTp analysis showed that all of vaccine designs have similarity score about 73 - 75 % thus can be predicted through homology modeling. Evaluation of tertiary structures have been seen on Ramachandran Plot, number of residue making clashes, and VAST similarity searching. Based on the result, Vaccine 3 and Vaccine 5 are the best vaccine designs with percentage of non-glycine residue on disallowed region about 7,50 % and 8,75 %, no residue making clashes, and VAST score about 6,0. The vaccine designs have been optimized that have functional similarity with native capsid DENV-2 protein thus can induced the human immune system and have good qualities."

"ABSTRAKPenyakit dengue yang disebabkan oleh infeksi virus dengue telah menjadi masalah kesehatan masyarakat yang dihadapi oleh dunia, terutama negara-negara tropis dan subtropis. Virus dengue (DENV) memiliki empat serotype (DENV-1, DENV-2, DENV-3, dan DENV-4) dan DENV-3 merupakan virus dengue yang besar penyebarannya di Indonesia. Untuk mengurangi terjadinya insidensi penyakit dengue, diperlukan suatu tindakan pencegahan dengan cara pengembangan vaksin. Pengembangan vaksin yang dilakukan ialah secara in silico, dengan merancang vaksin dengue virus yang bersifat tetravalent menggunakan protein envelope (E) DENV-3 sebagai backbone. Prediksi epitope T cell ditentukan melalui server MULTIPRED dengan metode algoritma HMM dan prediksi epitope B cell dilakukan melalui Conformational Epitope Prediction server (CEP). Epitope T cell dari virus dengue serotype 1, 2, dan 4 disubstitusi ke dalam backbone DENV-3 sehingga didapatkan enam rancangan sekuens peptide vaccine dengue (vaksin HMM1-6). Rancangan sekuens tersebut dicari kesamaan strukturnya melalui program BLAST dan menghasilkan 93% identity. Hasil struktur tiga dimensi protein dari homology modelling dengan server SwissModel, baik First Approach Mode maupun Optimise Mode, kualitasnya sudah baik karena plot residu non glisin yang ada pada disallowed region jumlahnya lebih kecil dari 15% jumlah seluruh residu protein. Vaksin HMM4 (2-4-1) dan vaksin HMM6 (4-2-1) merupakan struktur vaksin yang memiliki similaritas struktur paling besar dengan nilai score-nya 64.5, hasil pembandingan struktur dengan program VAST. Sehingga dapat dikatakan vaksin HMM4 dan vaksin HMM6 adalah rancangan vaksin paling baik, didasarkan similaritasnya dengan struktur protein E DENV-3 native. "

"Penyakit demam berdarah dengue (DBD) merupakan penyakit yang menjadi problem utama kesehatan masyarakat karena sifatnya yang epidemik di daerah tropis dan subtropis. Penyakit demam berdarah dengue disebabkan oleh virus dengue yang memiliki 4 (empat) serotype yaitu DENV-1, DENV-2, DENV-3, dan DENV-4. Untuk mengurangi kasus penyakit demam berdarah dengue, maka perlu dilakukan perancangan vaksin peptida yang bersifat tetravalen. Protein E (envelope) dari keempat serotype DENV digunakan untuk merancang vaksin dengan backbone DENV-2. Epitop T cell diprediksi menggunakan metode algoritma Artificial Neural Network. Epitop T cell highest binder protein E DENV-1, DENV-3, DENV-4 disubsitusikan ke dalam epitop T cell pada sekuens protein E DENV-2 backbone. Rancangan sekuens protein vaksin yang dihasilkan dibandingkan dengan database. Struktur tersier vaksin diprediksi dengan homology modeling menggunakan First Approach Mode dan Optimise Mode. Struktur tersier dibandingan dengan database. Pemilihan host, vektor plasmid, dan enzim restriksi dilakukan untuk membuat rekombinan vaksin peptida melalui perancangan plasmid rekombinan dan analisis modifikasi post translasi. Hasil penelitian in silico didapatkan enam sekuens vaksin yang memiliki 93 % identity. Struktur tersier vaksin peptida memiliki kualitas yang baik, ditunjukkan dengan jumlah residu non glisin pada dissallowed region dari Ramachandran plot sekitar 1,8 % (lebih kecil 15 %). Vaksin peptida ANN1 (1-3-4) dan ANN3 (3-1-4) memiliki similaritas paling tinggi dengan VAST score 64,7 dan nilai RMSD 0,2 Å hasil homology modeling dengan First Approach Mode. Host untuk ekspresi vaksin peptida dengue yang paling sesuai adalah sel serangga. Plasmid rekombinan dihasilkan menggunakan vektor plasmid pBacPAK8 dan enzim restriksi EcoRI dan XhoI. Prediksi modifikasi post translasi pada protein vaksin yang paling memungkinkan adalah N-glikosilasi."

"Kanker mulut rahim merupakan kanker yang menempati urutan kedua di dunia dan pertama di negara berkembang, termasuk di Indonesia. Insidensi kanker ini diketahui memiliki keterkaitan yang erat dengan infeksi Human Papillomavirus (HPV). Tipe HPV berdasarkan kemampuannya dalam menginduksi kanker mulut rahim digolongkan menjadi low-risk dan high-risk HPV. Di Indonesia, tipe HPV yang bersifat high risk adalah tipe 16, 18, dan 52. Untuk menekan insidensi kanker mulut rahim di Indonesia, perlu dirancang vaksin chimeric Virus-like Particle (cVLP) yang bersifat polyvalent dengan cara merancang plasmid dan host berbasis protein kapsid L1 melalui prediksi epitope model algoritma Hidden Markov Model (HMM). Studi in-silico dilakukan untuk menentukan sekuens DNA cVLP HMM1 dan HMM2, kemudian dibuat suatu rancangan DNA rekombinan dengan menggunakan plasmid pUC19 dengan menyisipkan sekuens DNA HMM1 dan HMM2 menggunakan enzim restriksi BamH1, EcoR1 dan HindIII, yang dapat mengekspresikan vaksin cVLP tersebut ke dalam host. Prediksi analisis modifikasi pasca translasi dilakukan agar dapat menentukan host yang sesuai untuk ekspresi cVLP HMM1 dan HMM2. Hasil penelitian secara insilico menunjukkan bahwa hasil modifikasi pasca translasi yang terjadi hanya N-glikosilasi. Persentase host yang diprediksikan sesuai untuk ekspresi HMM1 dan HMM2 yang direkomendasikan SuggestES adalah sel mamalia sebesar 64,66% dan 66,67%, dan sel E.coli sebesar 35,34%, dan 33,33%. "

"Kanker mulut rahim merupakan kanker yang menempati urutan kedua di dunia dan pertama di negara berkembang, termasuk di Indonesia. Insidensi kanker ini diketahui memiliki keterkaitan yang erat dengan infeksi Human Papillomavirus (HPV). Tipe HPV sendiri berdasarkan kemampuannya dalam menginduksi kanker mulut rahim digolongkan menjadi low-risk dan high-risk HPV. Di Indonesia, tipe HPV yang bersifat high-risk adalah tipe 16, 18, dan 52. Untuk menekan insidensi kanker mulut rahim di Indonesia, perlu dirancang vaksin chimeric Virus-Like Particle (cVLP) yang bersifat polyvalent dengan cara mensubstitusikan epitope dari protein L1 HPV-18 dan -52 pada backbone protein L1 HPV-16. Prediksi epitope T-cell dilakukan melalui server MULTIPRED, sedangkan untuk epitope B-cell dilakukan melalui server Conformational Epitope Prediction (CEP). Dari prediksi epitope T-cell dan B-cell, didapatkan empat rancangan sekuen vaksin yang dari pengujian similaritas sekuen terhadap protein L1 HPV-16 native melalui BLAST, keempatnya menghasilkan 96% identity. Keempat sekuen vaksin kemudian diprediksi struktur tersiernya melalui homology modelling dengan menggunakan viewer molekuler DeepView/Swiss-Pdb Viewer 3.7 dan server Swiss-Model. Struktur hasil homology modelling kemudian dievaluasi melalui Ramachandran Plot. Hasil evaluasi menunjukkan kualitas keempat struktur vaksin baik, sehingga kemudian keempat struktur vaksin diuji similaritas struktur tersiernya dengan protein L1 HPV native pada database Protein Data Bank (PDB) melalui VAST. Hasil VAST menunjukkan bahwa keempat vaksin memiliki nilai RMSD yang sama yakni 0,1 ?; sehingga dapat dikatakan keempat vaksin secara struktural sama dengan protein L1 HPV-16 native."

"Demam berdarah, penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus dengue, telah menjadi masalah kesehatan yang utama di negara tropis dan subtropis Hingga saat ini belum tersedia vaksin atau pengobatan yang efektif. Pada penelitian ini dilakukan studi in silico untuk merancang ligan peptida siklis yang dapat berperan sebagai innibitor potensial untuk enzim NS3-NS2B protease virus dengue sehingga diharapkan dapat menghambat replikasi virus tersebut dalam tubuh. Struktur tiga dimensi enzim diperoleh dari Protein Data Bank. Analisis terhadap binding site dan sekuens asam amino substrat pada sisi pemotongan enzim menghasilkan tujun buah rancangan ligan siklopentapeptida yang disiklisasi melalui ikatan disulficia sistein Ialu dimodelkan ke dalam bentuk tiga dimensi. Optimasi geometri dan minimasi energi dilakukan untuk menghilangkan bad contact. Analisis kekuatan afinitas ligan terhadap enzim melalui moleoular docking menunjukkan banwa ketujun ligan tersebut memiliki afinitas dan potensi innibisi yang Iebih baik dari ligan standar Bz-Nle-K-R-R-H. Hasil terbaik ditunjukkan oleh ligan KRK dengan energi ikatan -8,39 kkal/mol dan Ki 0,707 uM. Analisis interaksi kompleks enzim-ligan menunjukkan banwa terdapat 16 Contact residu dan sembilan residu asam amino enzim yang membentuk ikatan nidrogen dengan ligan serta terjadi kesesuaian konformasi ligan terhadap binding site enzim."

"Dengue sebagai salah satu penyakit mematikan dan terlah berevolusi sejak 50 tahun yang lalu. Virus yang menyebabkan penyakit ini, termasuk kedalam kategori B Arthropod Borne Virus (Arboviroses) pada genus Flavivirus, famili Flaviviridae, dan memiliki 5 jenis serotipe, yaitu; Dengue Virus (DENV)-1, Dengue Virus DENV-2, Dengue Virus DENV-3, Dengue Virus DENV-4 dan, Dengue Virus DENV-5. Penyakit ini sering disalah artikan sebagai penyakit flu karena kemiripan gejalanya mampu merenggut nyawa apabila sudah masuk ke tahap yang cukup berat dengan gejala-gejala yang cukup serius. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan senyawa peptida siklis komersil yang berpotensi sebagai kandidat obat untuk memerangi virus dengue. Penelitian ini dilaksanakan melalui metode in silico dengan menggunakan metode virtual screening, molecular docking dan dengan target protein viral dari virus DENV NS5 RNA-Polimerase. Penambatan ligan peptida siklis didapatkan berdasarkan struktur 3D dari virus DENV NS5 RNA-Polimerase yang diperoleh dari Protein Data Bank serta menggunakan perbandingan ligan standar yang merupakan senyawa yang telah diketahui memberi efek inhibisi terhadap DENV NS5 RNA polimerase. Kemudian, dilakukan pemodelan menggunakan perangkat lunak MOE 2014.09. Kemudian hasil yang diperoleh selanjutnya dilakukan proses uji ADMET untuk mengetahui tingkat keamanan dari senyawa tersebut pada makhluk hidup. Dari penelitian ini didapatkan beberapa senyawa inhibitor yang baik untuk menghambat pertumbuhan dan replikasi dari virus dengue. Senyawa seperti N-acyl-Taurine Geodiataurine, Atazanafir, dan Nostoperin dinilai cukup baik dari segi stabilitas, energi ikatan, dan sifat admet.

---

Fever is one of the deadliest disease that spreads through mosquitoes. This disease has claimed many victims since the beginning of its development 30 years ago. It belongs to category B Arthropod Borne Virus (Arboviroses) which belongs to the genus Flavivirus, family Flaviviridae, and has 5 types of serotypes, namely; (Dengue Virus) DENV-1, DENV-2, DENV-3, DENV-4 and, DENV-5. The disease, which is often mistaken for flu because of the similarity in symptoms, can take lives, is quite severe with serious conversations, such as severe stomach problems, persistent, constantly rapid, bleeding gums, due to anxiety. In this study, an updated discovery will be sought which is requested as a drug to release the dengue virus. This research was carried out through a method in silico using pharmacophore, virtual screening, molecular docking and fragment growth with virus target proteins from the DENV NS5 RNA-Polymerase virus. Tethering of commercial cyclic peptide ligand molecules is obtained based on the 3D structure of the DENV NS5 RNA-Polymerase virus obtained from the Protein Data Bank with code (PDB ID: 2J7U) with standard ligands obtained from company data for sale of related peptides and then modeled using the device software MOE 2014.10. Then the results are carried out growing fragments in order to get an updated composition. "