eprintid: 21500
rev_number: 8
eprint_status: archive
userid: 3858
dir: disk0/00/02/15/00
datestamp: 2023-02-20 08:32:24
lastmod: 2023-02-20 08:32:24
status_changed: 2023-02-20 08:32:24
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Santi, Dinda Permata
creators_name: Rachmania, Rizky Arcinthya
creators_name: Hariyanti, Hariyanti
title: MOLECULAR DOCKING DAN MOLECULAR DYNAMIC SENYAWA
DAUN GALOBA MERAH (Alpinia zerumbet) TERHADAP RESEPTOR
SIKLOOKSIGENASE 2 SEBAGAI ANTIINFLAMASI
ispublished: pub
subjects: R
subjects: RS
divisions: 48201
abstract: Daun Galoba Merah merupakan salah satu tanaman yang berkhasiat sebagai
antiinflamasi. Ekstrak metanol daun Galoba Merah menunjukkan efek
antiinflamasi menghambat COX-2. Penelitian bertujuan untuk mengetahui
kandidat senyawa pada daun Galoba Merah yang memiliki potensi sebagai
antiinflamasi secara molecular docking dan molecular dynamics. Molecular
docking dilakukan dengan menggunakan software Autodock4.2 sedangkan
molecular dynamic menggunakan software GROMACS. Hasil molecular docking
menunjukkan senyawa dengan binding energy terbaik adalah Diosmetin dengan
binding energy -7,53 kkal/mol, Ki 1,41 µM, dan cluster 35 sedangkan senyawa
dengan cluster terbaik adalah Chrysoeriol dengan binding energy 7,53 kcal/mol,
KI 3,01 µM, dan cluster 48. Hasil penelitian molecular dynamic ligan uji
memiliki kestabilan sebanding dengan pembanding selektif Celecoxib
berdasarkan parameter analisis molecular dynamic seperti RMSF, RMSD, jari-jari
girasi, dan energi potensial, sedangkan berdasarkan parameter MM-PBSA,
Celecoxib sebagai pembanding memiliki afinitas yang lebih baik dibandingkan
ligan uji. Kesimpulan dari penelitian ini senyawa pembanding Celecoxib lebih
berpotensi sebagai inhibitor COX-2 jika dibandingkan dengan senyawa uji
Diosmetin dan Chrysoeriol.
Kata kunci: Inflamasi, COX-2, Alpinia zerumbet, Molecular Docking, Molecular
Dynamic.
date: 2020
date_type: completed
full_text_status: public
institution: Universitas Muhammadiyah Prof. DR. HAMKA
department: Fakultas Farmasi dan Sains
thesis_type: bachelor
thesis_name: bphil
referencetext: Arba, M. (2019). Buku Ajar Farmasi Komputasi. Jakarta: Deepublish.
Albert, C. A. (2019). Nonsteroidal Anti-Inflammatory Drugs. Abd-Elsayed A.
(Eds) Pain. Springer, Cham, 261–265.
Astuti, A. D., Refianti, R., & Mutiara, A. B. (2011). Molecular Dynamics
Simulation on Protein Using Gromacs. Journal of Computer Science, 9(2),
16–20.
Burtt, B. L., & Smith, R. M. (1972). Alpinia zerumbet. Plant Resources of SouthEast Asia, 31(2), 75-80.
Cosconati, S., Forli, S., Perryman, A. L., Harris, R., Goodsell, D. S., & Olson, A.
J. (2010). Virtual Screening with AutoDock: Theory and Practice. Expert
Opinion on Drug Discovery, 5(6), 597–607.
Coussens, L. M., & Werb, Z. (2002). Inflammation and Cancer. Nature,
420(6917), 860–867.
Dermawan, D., Sumirtanurdin, R., & Dewantisari, D. (2019). Molecular
Dynamics Simulation Estrogen Receptor Alpha againts Andrographolide
as Anti Breast Cancer. Indonesian Journal of Pharmaceutical Science and
Technology, 6(2), 65– 76.
Du, X., Li, Y., Xia, Y. L., Ai, S. M., Liang, J., Sang, P., Ji, X. L., & Liu, S. Q.
(2016). Insights Into Protein–Ligand Interactions: Mechanisms, Models,
and Methods.International Journal of Molecular Sciences, 17(2), 1–34.
Ferreira, L. G., Dos Santos, R. N., Oliva, G., & Andricopulo, A. D. (2015).
Molecular Docking and Structure-Based Drug Design Strategies.
Molecules, 20(7), 13384– 13421.
Garna, K., & Rengganis, I. (2012). Imunologi Dasar (edisi ke-1, hlm. 257).
Jakarta: Badan Penerbit FKUI.
Ghareeb, M. A., Sobeh, M., Rezq, S., El-Shazly, A. M., Mahmoud, M. F., &
Wink, M. (2018). HPLC-ESI-MS/MS profiling of polyphenolics of a leaf
extract from Alpinia zerumbet (Zingiberaceae) and its anti-inflammatory,
anti-nociceptive, and antipyretic activities in vivo. Molecules, 23(12), 1–
14.
Gilman, E. F. (1999). Alpinia zerumbet. University of Florida, 21(5), 35–37.
Hospital, A., Goñi, J. R., Orozco, M., & Gelpí, J. L. (2015). Molecular
Dynamics
Simulations: Advances and Applications. Advances and Applications in
Bioinformatics and Chemistry, 8(1), 37–47.
Kapetanovic, I. M. (2008). Computer-Aided Drug Discovery and Development
(CADDD): In Silico-Chemico-Biological Approach. Chemico-Biological
Interactions, 171(2), 165–176. 
Katzung, B. G. (2004). Farmakologi Dasar dan Klinik. Edisi XIII. Buku 3.
Translation of Basic and Clinical Pharmacology Eight Edition Alih
bahasa oleh Bagian Farmakologi Fakultas Kedokteran Universitas
Airlangga (Eight). Jakarta: Salemba Medika.
Kellenberger, E., Springael, J. Y., Parmentier, M., Hachet-Haas, M., Galzi, J. L.,
& Rognan, D. (2007). Identification of Nonpeptide CCR5 Receptor
Agonists by Structure-Based Virtual Screening. Journal of Medicinal
Chemistry, 50(6), 1294– 1303.
Kellogg, A., Pop-Busui, R., & Cheng, H. T. (2008). Cyclooxygenase-2 Pathway
as a Potential Therapeutic Target in Diabetic Peripheral Neuropathy.
Current Drug Targets, 9(1), 68–76.
Kusumastuti, E., Handajani, J., & Susilowati, H. (2014). Ekspresi COX-2 dan
Jumlah Neutrofil Fase Inflamasi pada Proses Penyembuhan Luka Setelah
Pemberian Sistemik Ekstrak Etanolik Rosela (Hibiscus sabdariffa) (Studi
In Vivo Pada Tikus Wistar). Majalah Kedokteran Gigi Indonesia, 21(1),
13–19.
Libby, P. (2006). Inflammation and Cardiovascular Disease Clinical, Mechanisms.
The American Journal of Nutrition, 83(2), 456S-460.
Libby, Peter. (2012). Inflammation in Atherosclerosis. Arteriosclerosis,
Thrombosis, and Vascular Biology, 32(9), 2045–2051.
Lipinski, C. ., Lombardo, F., Dominy, B., & Feeney, P. (1997). Experimental and
Computational Approaches To Estimate Solubility and Permeability in
Drug Discovery and Development Settings. Advanced Drug Delivery
Review, 23, 3–25.
Marsico, F., Paolillo, S., & Filardi, P. P. (2017). NSAIDs and Cardiovascular
Risk. Journal of Cardiovascular Medicine, 18, 40–43.
Mishra, S., Ojha, K. K., Pandey, P. N., & Shukla, A. (2018). In Silico Studies for
Potential Natural Inhibitors for Isocitrate Dehydrogenase Type II of
Mycobacterium tuberculosis (H37Rv). Trends in Bioinformatics, 11(1), 7–
16.
Morris, G., Huey, R., Lindstrom, W., & SAN. (2009). AutoDock4 and
AutoDockTools4: Automated Docking with Selective Receptor
Flexibility. Journal of Computational Chemistry, 30(16), 174–182.
Muchtaridi, M., Bing, C. S., Abdurrahim, A. S., & Wahab, H. A. (2014).
Evidence of Combining Pharmacophore Modeling-Docking Simulation
for Screening on Neuraminidase Inhibitors Activity of Natural Product
Compounds. Asian Journal of Chemistry, 26(January), 59–63.
Muctaridi, M., & Lestari, K. (2014). In Silico Evaluation Of Potent For PPARGamma Agonist Of Lignan Derivatives From Myristica fragrans HOUTT
Seeds. Int Pharm Pharmac Sci, 6, 795.
Murniasih, T. (2003). Metabolit Sekunder dari Spons sebagai Bahan Obat
Obatan. Jurnal Oseana, 28(3), 27–33.
Mustarichie, R., Levitas, J., & Arpina, J. (2014). In Silico Study of Curcumol,
Curcumenol, Isocurcumenol, and β-sitosterol as Potential Inhibitors of
Estrogen Receptor Alpha of Breast Cancer. Medical Journal of Indonesia,
23(1), 15–24.
Muttaqin, F. Z. (2019). Molecular Docking and Molecular Dynamic Studies of
Stilbene Derivative Compounds as Sirtuin-3 (Sirt3) Histone Deacetylase
Inhibitor on Melanoma Skin Cancer and Their Toxicities Prediction.
Journal of Pharmacopolium, 2(2), 112–121.
Orlando, B. J., & Malkowski, M. G. (2016). Substrate-Selective Inhibition of
Cyclooxygeanse-2 by Fenamic Acid Derivatives is Dependent on
Peroxide Tone. Journal of Biological Chemistry, 291(29), 15069–15081.
Prianto, B. (2007). Pemodelan Kimia Komputasi. Berita Dirgantara, 8(1), 7–9.
Priyanto. (2008). Farmakologi Dasar untuk Mahasiswa Farmasi dan
Keperawatan (II). Jakarta: Leskonfi.
Purnomo, H. (2013). Kimia Komputasi Untuk Farmasi Dan Ilmu Terkait. Jakarta:
Pustaka Pelajar.
Purwanto, & Hardjono, S. (2016). Hubungan Struktur, Ikatan Kimia Dan
Aktivitas Biologis Obat. Dalam Kimia Medisinal. Jakarta: Airlangga
University Press.
Rachmania, R. A., Hariyanti, H., Zikriah, R., & Sultan, A. (2018). Studi In Silico
Senyawa Alkaloid Herba Bakung Putih (Crinum asiaticum L.) pada
Penghambatan Enzim Siklooksigenase (COX). Jurnal Kimia VALENSI,
4(2), 124–136.
Ramadhani, N., & Sumiwi, S. A. (2015). Aktivitas Antiinflamasi Berbagai
Tanaman Diduga Berasal Dari Flavonoid. Farmaka, 14(2), 111–123.
Ricciotti, E., & Fitzgerald, G. A. (2011). Prostaglandins and Inflammation.
Jounal of American Heart Association, 31(5), 986–1000.
Sianturi, M., & Danianty, N. (2014). Simulasi Dinamika Molekul Enzim Xilanase
Aspergillus niger untuk Meningkatkan Kestabilan Termal. 978-602-
72216-0–4, 158–162.
Siswandono & Soekardjo, B. (2017). Kimia Medisinal. Jakarta: Erlangga.
Syahputra, G., Ambarsari, L., & Sumaryada, T. (2014). Simulasi Docking
Kurkumin Enol, Bismetoksikurkumin, dan Analognya Sebagai Inhibitor
Enzim 12- Lipoksigenase. Jurnal Biofisika, 10(1), 55–67.
Taylor, N. R., & von Itzstein, M. (1994). Molecular Modeling Studies on Ligand
Binding to Sialidase from Influenza Virus and the Mechanism of
Catalysis. Journal of Medicinal Chemistry, 37(5), 616–624.
White, W. B., & Cruz, C. (2011). Impact of NSAIDs on Cardiovascular Risk and
Hypertension. Italian Journal of Medicine, 5(3), 175–183.
citation:   Santi, Dinda Permata dan Rachmania, Rizky Arcinthya dan Hariyanti, Hariyanti  (2020) MOLECULAR DOCKING DAN MOLECULAR DYNAMIC SENYAWA DAUN GALOBA MERAH (Alpinia zerumbet) TERHADAP RESEPTOR SIKLOOKSIGENASE 2 SEBAGAI ANTIINFLAMASI.  Bachelor thesis, Universitas Muhammadiyah Prof. DR. HAMKA.   
document_url: http://repository.uhamka.ac.id/id/eprint/21500/1/FS03-210207.pdf