Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tuberkulosis masih menjadi masalah penting kesehatan dunia, merupakan penyebab kematian terbesar ke-13 dan menempati posisi kedua setelah COVID-19 sebagai penyakit menular penyebab kematian terbesar. Tuberkulosis merupakan penyakit yang diakibatkan oleh infeksi bakteri Mycobacterium tuberculosis (Mtb), yang dapat ditularkan melalui udara ketika penderita berbicara, batuk, atau bersin. Penelitian terhadap obat dan vaksin TB telah lama dilakukan, pada penelitian ini telah dilakukan pembuatan vaksin berbasis conserved region epitop secara in silico. Desain vaksin pada penelitian ini didasarkan pada prediksi epitop yang terdiri dari epitop dari sekuens protein Mce2E untuk bakteri Mtb yang terdiri dari epitop sel B dan sel T. Prediksi epitop sel B telah dilakukan menggunakan ABCpred, sedangkan prediksi epitop sel T menggunakan IEDB. Proses penambatan molekul (molecular docking) dilakukan menggunakan MOE2014.09. Kandidat epitop terbaik yang didapat berdasakan nilai ?Gbinding dan juga interaksi antara ikatan epitop dengan molekul HLA. Teridentifikasi dua kandidat epitop terbaik yaitu GTGISGMLR dengan HLA-C*12:03 untuk MHC kelas I dan GTGISGMLRALEQAW dengan HLA-DRB1*11:01 untuk MHC kelas II, dengan nilai ?Gbinding untuk masing-masing epitope secara berurutan yaitu -9,4737 kkal//mol dan -8,2259 kkal/mol. Cakupan populasi yang dimiliki oleh vaksin yang telah didesain pada penelitian ini sebesar 75,68% dari populasi global. ......Tuberculosis is still a critical world health problem, is the 13th most significant cause of death, and ranks second after COVID-19 as an infectious disease that causes the most death. Tuberculosis is a disease caused by infection with the bacterium Mycobacterium tuberculosis (Mtb), which can be transmitted through the air when the patient speaks, coughs, or sneezes. Research on TB drugs and vaccines has been carried out for a long time. This research develops a novel vaccine utilizing in silico method based on conserved region epitopes. The vaccine design in this study was based on epitope prediction from the Mce2E protein sequence for Mtb bacteria consisting of B-cell and T-cell epitopes. B-cell epitope prediction was carried out using ABCpred, while T cell epitope prediction used IEDB. The process of molecular docking was carried out using MOE2014.09. The best epitope candidate was obtained based on the value of ?Gbinding and the interaction between the epitope bond and the HLA molecule. The two best epitope candidates identified were GTGISGMLR with HLA-C*12:03 for class I MHC and GTGISGMLRALEQAW with HLA-DRB1*11:01 for class II MHC, with ?Gbinding values for each epitope respectively -9.4737 kcal/mol and -8.2259 kcal/mol. The population coverage prediction from the obtained epitopes could cover 75.68% of the global population

Abstrak :
Tuberkulosis merupakan salah satu penyebab utama di antara kematian orang dengan HIV/AIDS (ODHA). Orang dengan daya tahan tubuh yang rendah cenderung lebih mudah untuk terinfeksi tuberkulosis daripada orang yang memiliki daya tahan tubuh yang sehat, hal ini membuat ODHA begitu rentan terhadap tuberkulosis. Pada penelitian kali ini telah didesain vaksin berbasis epitop yang dikhususkan untuk penderita HIV, dikarenakan vaksin yang ada saat ini memiliki efek samping yang signifikan bila digunakan pada pasien dengan daya tahan tubuh yang lemah. Epitop akan dipilih dari protein polisakarida bakteri Mycobacterium tuberculosis dan amplop protein Human immunodeficiency virus. Prediksi epitop sel B telah dilakukan menggunakan ABCpred, sementara sel T menggunakan IEDB. Penambatan molekul dilakukan dengan AutoDock Vina dengan data struktur 3D yang didapatkan dari Protein Data Bank (PDB). Hasil yang terbaik akan dipilih berdasarkan nilai ΔGbinding dan interaksi antara ikatan epitop dengan molekul HLA. Penelitian ini menghasilkan 4 kandidat epitop terbaik (AVAGAAYGY, TLFCASDAK, LSVVVFAVAGAAYGY dan ANTTLFCASDAKSYE) dangan cakupan populasi 87,45% dari populasi global.
Tuberculosis is one of the leading causes of death among people living with HIV. It is easier for people with low immune system to be infected by tuberculosis disease than those with healthy immune system, this made people living with HIV vulnerable to tuberculosis. In this research an epitope-based vaccine have been designed specially for people living with HIV, as the current tuberculosis vaccine have a significant side effect to people with poor immune system. The epitopes has been selected from polysaccharide protein of Mycobacterium tuberculosis and protein envelope of Human immunodeficiency virus. B cell epitope have been predicted using ABCpred, while T cell epitope have been predicted IEDB. Molecular docking have been conducted using AutoDock Vina with 3D structure retrieved from Protein Data Bank (PDB). Best result have been selected based on ΔGbinding value and the binding interaction between epitopes and HLA molecules. This research have produced 4 best epitope candidates (AVAGAAYGY, TLFCASDAK, LSVVVFAVAGAAYGY and ANTTLFCASDAKSYE) with population coverage of 87.45% of human population worldwide.

Abstrak :
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.

Abstrak :

Pada Oktober 2019, Sumatera Utara kembali terpapar penyakit kolera babi (hog cholera atau classical swine fever) dan demam babi Afrika. Wabah penyakit ini telah menyebabkan kematian pada ternak babi hingga 29.223 ekor di 17 kabupaten/kota di Sumatera Utara. Sementara pada Februari 2020, Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Provinsi Bali melaporkan sebanyak 1700 ekor babi milik warga mati disebabkan oleh penyakit ASF di 9 kabupaten/ kota. Penelitian ini dilakukan untuk merancang vaksin berbasis epitop secara in siliko untuk mencegah infeksi virus ASF dan CSF pada babi. Vaksin dibuat berbasis epitop dari protein virus karena sangat imunogenik dalam menginduksi produksi antibodi, dan juga merupakan target utama untuk netralisasi antibodi selama infeksi CSFV dan ASFV. Sekuens protein diunduh dari NCBI dan dianalisis secara komputasi. Prediksi afinitas ikatan dilakukan dengan menggunakan IEDB Tepitool dan prediksi epitop untuk CTL dilakukan dengan menggunakan IEDB NetCTLpan. Struktur protein target dapat diunduh dari Protein Database (PDB) maupun secara homology modelling dan struktur ligan peptida nonamer dirancang dengan menggunakan ChemBioDraw Ultra 14.0 untuk kemudian dipreparasi melalui proses optimasi geometri dan minimasi energi. Ikatan antara molekul SLA dan peptida epitope kemudian dianalisis dengan cara molecular docking pada situs asam amino tertentu dengan menggunakan software MOE 2014.09, untuk menghitung energi ikatan dan memverifikasi daerah interaksi epitop dengan reseptor protein.

---

On October 2019, Hog Cholera and African Swine Fever outbreak has struck North Sumatera. As many 29.223 pigs has been killed in 17 districts/ cities in North Sumatera. Meanwhile since February 2020, Bali Agriculture and Food Security Agency reported that over 1700 pigs were killed by ASF in 9 districts/ cities. This study aimed to design epitope-based peptide vaccine in order to prevent further infection of ASFV and CSFV. An epitope-based vaccine is potent in establishing a strong antibody due to its strong immunogenicity, and it is also the main target for inducing neutralizing antibodies during CSFV and ASFV infection. Sequences of ASFV and CSFV protein were collected from NCBI and analyzed through computational method. Peptides binding affinities were predicted using IEDB Tepitool and NetCTLpan was used to predict rhe CTL epitopes. The 3D structures of the protein were obtained either downloading from the Protein Database and homology modelling, and the nonamer peptide structures were drew by using ChemBioDraw Ultra 14.0 and then prepared through geometry optimization and energy minimization. The epitopes were further tested for binding against the SLA molecules using molecular docking technique at any amino acid residues to calculate its binding energy and verify the binding cleft epitope interactions.

Abstrak :
Epidermodysplasia verruciformis merupakan suatu penyakit yang disebabkan oleh virus HPV (Human Papilloma Virus). Penyakit ini membuat penderita dipenuhi oleh kutil yang sangat banyak sehingga bisa menutupi salah satu bagian tubuh manusia pada bagian tertentu. Jumlah kasus penyakit ini sebanyak 501 di seluruh dunia. Salah satu penanganan untuk penyakit ini adalah cryotherapy dan merupakan metode yang paling aman digunakan pada saat ini. Pada penelitian ini telah didesain vaksin berbasis Epitop yang dikhususkan untuk penderita Epidermodysplasia verruciformis, dikarenakan belum ada ditemukan vaksin untuk HPV 5, 8, 10 dan 47 L1. Epitop dipilih dari kapsid Human Papilloma Virus (HPV). Prediksi Epitop menggunakan ABCPred untuk B Cell, sedangkan T Cell menggunakan IEDB. Penelitian ini dilakukan dengan metode molecular docking  dengan menggunakan software Molecular Operating Simulator (MOE) dengan data Struktur 3D yang diambil dari Protein Data Bank (PDB). Dari penelitian ini diperoleh hasil dari prediksi epitope untuk sel T dari HPV 5, 8, 10, dan 47 yaitu GTYKNQFYI 1, GMMKNQYYI 2, FTSPDIVAV 3, dan YIQRTNIYY 2 untuk MHC I secara berurutan, Sedangkan untuk MHC II adalah YKGLHFWDVDLTERL 4, ACRGLEISRGQPLGV 4, GVRSRSAVSVRKRPA 2, dan NINFKALQHSRSDVS 1 secara berurutan. Untuk sel B adalah VARVQSTDEYIQRTNI, KSPPKEKPDPYAKFNF, FVTVVDTTRSTNMCLC, dan KSPPKEKVDPYKGLNF, secara berurutan. Hasil dari cakupan populasi menunjukkan cakupan dengan rata-rata 97,04, PC₉₀ sebesar 2,02, dan avarege_hit sebesar 3,67.

---

Epidermodysplasia verruciformis is a disease caused by the HPV virus (Human Papilloma Virus). This disease makes sufferers filled with warts so much that it can cover one part of the human body in certain parts. One treatment for this disease is cryotherapy where the safest method is used at this time. In this study, Epitop-based vaccines have been designed specifically for patients with Epidermodysplasia verruciformis, because no vaccine has been found for HPV 5, 8, 10 and 47 L1. Epitopes was selected from the capsid of Human Papilloma Virus (HPV). B Cell Epitop Prediction was used with ABCPred, while T Cell was used with IEDB. This research was conducted by the molecular docking method using Molecular Operating Simulator (MOE) software with 3D Structure data taken from the Protein Data Bank (PDB). The results of epitope predictions for T cells from HPV 5, 8, 10, and 47 have been obtained, namely GTYKNQFYI 1, GMMKNQYYI 2, FTSPDIVAV 3, and YIQRTNIYY 2 for MHC I in sequence, while for MHC II are YKGLHFWDVDLTERL 4, ACRGLEISRGQPLGV 4, GVRSRSAVSVRKRPA 2, and NINFKALQHSRSDVS 1 in sequence. For B cells are VARVQSTDEYIQRTNI, KSPPKEKPDPYAKFNF, FVTVVDTTRSTNMCLC, and KSPPKEKVDPYKGLNF, respectively. The results of population coverage show coverage with an average of 97.04, PC90 of 2.02, and avarege_hit of 3.67.