## Studi Penambatan Molekuler Senyawa Tectoquinone Terhadap Enzim α-Glukosidase
Ahmad Najib 1* , Rais Razak 2 , Izzatul Fikril Mujtahid 2
1 Laboratorium Farmakognosi-Fitokimia, Fakultas Farmasi, Universitas Muslim Indonesia
2 Laboratorium Kimia Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Muslim Indonesia
Article info Abstrak History Submission : 19-01-2023
Review : 22-04-2023 Accepted : 04-07-2023
* Email: ahmad.najib@umi.ac.id
DOI: 10.33096/jffi.v10i2.964
Kata Kunci: tectoquinone; Syzygium oblanceolatum ( C.B.Rob ); α- glucosidase; autodock vina
Investigasi difokuskan pada skrining in silico terhadap senyawa kimia yang diisolasi  dari  Syzygium  oblanceolatum  ( C.B.Rob )  untuk  mengidentifikasi potensi  senyawa  bioaktif  yang  dapat  bertindak  sebagai  inhibitor  α- Glucosidase.  Skrining  ini  melibatkan  tectoquinone  sebagai  inhibitor potensial α-Glukosidase dan menggunakan proses Docking Autodock Vina. Enzim target, α-Glukosidase, digunakan sebagai reseptor dengan 20 situs pengikatan  pada  reseptor  enzim  1LWJ  dan  program  Autodock  Vina digunakan untuk tujuan ini. Nilai ∆Gbind dan RMSD terendah ditentukan untuk  masing-masing  dari  20  situs  pengikatan  yang  ditargetkan  pada 1LWJ, yang mewakili perubahan energi bebas (∆G) yang dihasilkan dari docking. Hasil docking menunjukkan perubahan energi bebas (∆G) untuk 20 situs pengikatan target berkisar antara -6,346 kkal/mol hingga -9,720 kkal/mol.  Perubahan  energi  bebas  (∆G)  paling  menguntungkan  terjadi pada  situs  pengikatan  ke-16  dengan  nilai  -9,720  kkal/mol,  sedangkan perubahan energi bebas (∆G) tertinggi terjadi pada situs pengikatan ke-18 dengan nilai -6,346 kkal/mol. Abstract
Keywords: tectoquinone; Syzygium oblanceolatum ( C.B.Rob ); α- glucosidase; autodock vina
The investigation focused on conducting an in silico screening of chemical compounds  isolated  from  Syzygium  oblanceolatum  ( C.B.Rob )  to  identify potential bioactive compounds that could act as inhibitors of α-Glucosidase. This  screening  involved  tectoquinone  as  the  potential  inhibitor  for  α- Glucosidase and employed the Autodock Vina Docking process. The target enzyme, α-Glucosidase, was used as the receptor with 20 binding sites on the enzyme receptor 1LWJ and the Autodock Vina program was utilized for this purpose. The values of ∆Gbind and the lowest RMSD were determined for  each  of  the  20  targeted  binding  sites  on  1LWJ,  representing  the  free energy  change  (∆G)  resulting  from  the  docking.  The  docking  results demonstrated that the free energy change (∆G) for the 20 targeted binding sites ranged from -6.346 kcal/mol to -9.720 kcal/mol. The most favorable free energy change (∆G) was observed at the 16th binding site with a value of -9.720 kcal/mol, while the highest was recorded at the 18th binding site with a value of -6.346 kcal/mol.

## I. Pendahuluan
Molekular docking adalah teknik komputasi  yang  digunakan  untuk  menyelidiki interaksi pengikatan antara molekul kecil (Jakhar et al. ,  2020),  seperti  senyawa  yang  ditemukan  dalam Syzygium  oblanceolatum (C.B.Rob),  dan  protein target  khusus,  dalam  hal  ini,  α-glukosidase.  α- glukosidase  adalah  enzim  yang  ditemukan  dalam sistem  pencernaan  yang  membantu  memecah karbohidrat  kompleks,  seperti  pati,  menjadi  gula sederhana  seperti  glukosa  (Dirir et  al. ,  2022).
Aktivitas enzimatik ini terutama terjadi di usus kecil, membantu  dalam  pencernaan  dan  penyerapan karbohidrat  (Wahyurianto,  2022).  Penghambat  α- glukosidase digunakan sebagai obat untuk
mengontrol  kadar  gula  darah,  terutama  pada individu  dengan  diabetes  (Hasan et  al. ,  2023), karena mereka dapat memperlambat pencernaan dan penyerapan  karbohidrat,  yang  menghasilkan  kadar gula  darah  yang  lebih  stabil  setelah  makan  (Nosa, Karnila and Diharmi, 2020).
Tectoquinone adalah  salah  satu  senyawa bioaktif  dalam S.  oblanceolatum (C.B.Rob).  Ini adalah  senyawa  antaquinone  yang  telah  terbukti tectoquinone  adalah  senyawa  alami  yang  sedang diselidiki  untuk  potensi  efek  farmakologisnya (Wanschura,  2020).  Ini  telah  menunjukkan potensi dalam beberapa area seperti antioksidan, antiinflamasi  (Winiewski et  al. ,  2023),  antikanker (Ekiert and Szopa, 2020), antimikroba (Mansour et
al. ,  2023),  antidiabetes  (Kouamé et  al. ,  2019)  dan neuroproteksi (Ekiert and Szopa, 2020). Oleh karena itu,  upaya  penelitian  dilakukan,  menggunakan metode in  silico ,  untuk  mengeksplorasi  potensi tectoquinone sebagai penghambat α-glukosidase.
Penelitian in  silico melibatkan  simulasi berbasis komputer dan pemodelan komputasi untuk menganalisis  dan  memprediksi  interaksi  antara berbagai  molekul  (Jabeen et  al. ,  2020),  termasuk tectoquinone yang  ditemukan  dalam  daun S. oblanceolatum (C.B.Rob),  dan  protein  targetnya, seperti α-glukosidase. Pendekatan ini memungkinkan  peneliti  untuk  dengan  efisien menguji  berbagai  senyawa  dan  menilai  potensi mereka  sebagai  penghambat  α-glukosidase  tanpa perlu eksperimen laboratorium yang luas  (Wang et al. , 2023).
Dengan  menggunakan  teknik in  silico seperti  molecular docking dan  simulasi  dinamika molekuler, ilmuwan dapat mengidentifikasi senyawa  kandidat  yang  menjanjikan  dalam tectoquinone atau  bahkan  menyaring  senyawa potensial  dalam  sumber  alam  lain  yang  mungkin memiliki  efek  penghambatan  serupa  pada  α- glukosidase (Donyapour, 2022). Penelitian in silico memainkan peran penting dalam eksplorasi potensi pada  daun S.  oblanceolatum (C.B.Rob)  dan penemuan  senyawa  baru  yang  mungkin  memiliki efek  penghambatan  α-glukosidase,  yang  lebih memahami sifat obat tanaman ini. Tujuannya adalah untuk mempercepat penemuan agen terapeutik atau obat  alami  potensial  untuk  DM  tipe  2  dan kondisi terkait lainnya.

## II. Metode Penelitian
Penelitian
ini dilakukan melalui pendekatan eksploratif dengan menggunakan metode in  silico dengan  melakukan docking menggunakan  program Autodock  Vina™ .  Materi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah tectoquinone.  Sampel  yang  digunakan  adalah  data senyawa tectoquinone yang  dikembangkan  dan digambar  dalam  bentuk  2D  dan  3D  menggunakan ACD/Chemsketch , Discovery  Studio  2.2.1 , Ligplot 2.2.8 , PyMOL  2.5.5 , Autodock  Vina  1.2.3 ,  dan Autodock  Tools  1.5.7 ,  semuanya  dengan  lisensi freeware.  Penggunaan  sistem  operasi Windows  11 pada laptop DKKS6A00 dengan spesifikasi prosesor 11th Gen Intel (R) Core(TM) i3-1115G4 , RAM 8,00 GB ,  dan  sistem  operasi  64-bit,  serta  prosesor berbasis x64.
Persiapan sampel melibatkan pengambilan struktur  protein  1LWJ  dari Protein  Data  Bank (PDB). Selanjutnya, reseptor dalam bentuk makromolekul  dipisahkan  dari  molekul  lain  yang tidak  diperlukan  menggunakan Discovery  Studio . Pengoptimasian  dilakukan  dengan  penambahan atom hidrogen dan perhitungan Gasteiger menggunakan Autodock  Tools .  Preparasi  ligan  asli α-Glukosidase  melibatkan  pemisahan  ligan  dari
molekul lain seperti air dan reseptornya, menggunakan Discovery Studio .
Ligan yang digunakan dalam penelitian ini direkonstruksi  menggunakan  perangkat  lunak ACD/ChemSketch dan  disimpan  dalam  format *MOL . Struktur ini kemudian dibuka menggunakan perangkat  lunak Discovery  Studio  2021  Client dan disimpan dalam format *PDB. Struktur ligan dalam format *PDB kemudian dioptimasi dengan penambahan  atom  hidrogen  polar  dan  muatan Gasteiger, serta pengaturan jumlah torsion aktif, dan disimpan  dalam  format *PDBQT untuk  digunakan dalam  simulasi  molecular docking (Hamid,  Razak and Najib, 2021), (Haerul and Ruhiat, 2021).
Validasi  ini  dilakukan  dengan re-docking menggunakan  ligan  alami.  Proses redocking dilakukan menggunakan dengan mengatur grid box dengan Autodock  Tools .  Penentuan grid  box pada reseptor menggunakan Autodock tools dengan   cara membuka makromolekul 1LWJ yang telah dipreparasi  dan  dioptimasi.  Kemudian  membuka native  ligan . Grid  box ditengahkan  posisinya  pada ligan. Ukur peta grid box dan dengan memasukkan titik  pencarian  posisi  kotak  (x,  y,  dan  z)  yang mencakupi daerah pengikatan ligan dan sesudahnya disimpan (Prasetiawati et al. , 2019)
Analisis molecular docking dalam penelitian  ini  mencakup  perhitungan  energi  bebas pengikatan (∆G bind ), Root Mean Square Deviation (RMSD),  dan  interaksi  antara  ligan  dan  residu protein. Konformasi dari setiap ligan yang didokkan diurutkan  berdasarkan  nilai  ∆G bind ,  dari  yang terkecil  hingga  terbesar.  Nilai  ∆G bind yang  lebih rendah  menunjukkan konformasi  yang  lebih  stabil, sedangkan  nilai  ∆G bind yang  lebih  tinggi menunjukkan kurangnya stabilitas dalam kompleks yang terbentuk.
RMSD digunakan untuk mengukur keberhasilan  prediksi  mode  pengikatan  dan  sangat penting  untuk  memvalidasi  program docking (Hamid,  Razak  and  Najib,  2021).  Biasanya,  nilai RMSD yang baik adalah ≤ 2 Å (Diyan, Susanti and Sugihartini,  2021).  Deviasi  yang  lebih  besar mengindikasikan kesalahan yang lebih besar dalam memprediksi interaksi ligan-protein. RMSD menggambarkan perbedaan antara konformasi ligan dan  konformasi  referensi.  Biasanya,  nilai  RMSD yang diperoleh untuk konformasi terbaik dari setiap ligan  adalah  0  karena  Vina  membandingkan  setiap konformasi dengan konformasi terbaiknya sendiri.
Selain  memeriksa  nilai  ∆Gbind,  interaksi antara ligan dan residu makromolekul protein juga dianalisis.  Identifikasi  interaksi  ini  dilakukan menggunakan Autodocktools untuk  visualisasi interaksi  ligan-protein  dan PyMOL untuk  menilai kesesuaian  bentuk  dan  volume  antara  ligan  dan makromolekul protein. Residu protein dikategorikan menjadi lima jenis berdasarkan struktur asam amino mereka:  ionik,  polar,  aromatik,  dan  hidrofobik.
Residu ionik memberikan kontribusi terbesar dalam menentukan nilai ∆G bind , diikuti oleh residu polar, aromatik, dan hidrofobik, secara berurutan.

## III. Hasil dan Pembahasan
Data  energi  hasil  docking  pada  α- glukosidase  dengan  tectoquinone  yang  diberikan dalam  Tabel  1  dan  2  menggambarkan  hasil  dari simulasi docking pada  berbagai  situs  pengikatan atau binding sites yang berbeda di dalam protein α- glukosidase. Situs-situs pengikatan ini dipertimbangkan  dalam  rangka  mengevaluasi potensi  interaksi  antara tectoquinone dan  α- glukosidase.  Dalam  analisis  ini,  beberapa  poin penting dapat diidentifikasi.
Pertama, jenis grid dan koordinat pusatnya digunakan untuk menentukan lokasi situs pengikatan  di  dalam  protein  α-glukosidase.  Setiap jenis  grid  mencirikan  potensi  berbagai  lokasi  yang dapat berinteraksi dengan tectoquinone.
Kemudian,  nilai  energi  ikatan  (∆G bind ) diberikan untuk setiap situs pengikatan yang diuji. ∆G bind mengukur  seberapa  kuat  interaksi  antara tectoquinone  dan  α-glukosidase  pada  masing- masing  situs.  Nilai  ∆G bind yang  lebih  negatif menunjukkan  pengikatan  yang  lebih  kuat  dan potensi inhibisi yang lebih besar.
Tabel 1. Hasil rendamen ekstrak etanol daun petikan kebo (Euphorbia hirta) Jenis Grid Koordinat Energi Ikatan (Kcal/Mol) Grid Native Ligand Center_X = 35.12 Center_Y = 24.41 Center_Z = 2.735 -9.112 Grid Uji 1 Center_X = 29.174 Center_Y = 23.343 Center_Z = 16.242 -9.116 Grid Uji 2 Center_X = 28.457 Center_Y = 39.821 Center_Z = 16.242 -9.673 Grid Uji 3 Center_X = 28.457 Center_Y = 47.273 Center_Z = 16.88 -9.661 Grid Uji 4 Center_X = 28.457 Center_Y = 47.273 Center_Z = 40.467 -9.657 Grid Uji 5 Center_X = 28.457 Center_Y = 37.926 Center_Z = 51.668 -6.895 Grid Uji 6 Center_X = 19.559 Center_Y = 58.323 Center_Z = 16.757 -9.704 Grid Uji 7 Center_X = 44.539 Center_Y = 42.34 Center_Z = -14.523 -8.598 Grid Uji 8 Center_X = 10.553 Center_Y = 67.876 Center_Z = 3.044 -8.447 Grid Uji 9 Center_X = 10.632 Center_Y = 67.876 Center_Z = 13.247 -9.668 Grid Uji 10 Center_X = 9.141 Center_Y = 67.468 Center_Z = 29.304 -9.698 Grid Uji 11 Center_X = 21.836 Center_Y = 53.831 Center_Z = 42.084 -9.708 Grid Uji 12 Center_X = 21.836 Center_Y = 53.831 Center_Z = 42.084 -9.677 Grid Uji 13 Center_X = 28.586 Center_Y = 50.217 Center_Z = 56.628 -6.889
Grid Uji 14 Center_X = 16.804 Center_Y = 45.044 Center_Z = 55.576 -6.913 Grid Uji 15 Center_X = 21.499 Center_Y = 30.375 Center_Z = 43.712 -6.937 Grid Uji 16 Center_X = 11.499 Center_Y = 40.375 Center_Z = 28.46 -9.72 Grid Uji 17 Center_X = 3.134 Center_Y = 30.375 Center_Z = 26.345 -6.631 Grid Uji 18 Center_X = -0.014 Center_Y = 30.375 Center_Z = 16.455 -6.346 Grid Uji 19 Center_X = 10.292 Center_Y = 33.319 Center_Z = -2.494 -7.787 Grid Uji 20 Center_X = 26.817 Center_Y = 34.181 Center_Z = -11.938 -9.092
Tabel 2 . Visualisasi hasil docking Pada beberapa Binding Site Grid Uji Visualisasi 3d
Visualisasi 2d Grid Native Ligan
Grid Uji 1
Grid Uji 2
Grid Uji 3
Grid Uji 4
Grid Uji 5
Grid Uji 6
Grid Uji 7
Grid Uji 8
Grid Uji 9
Grid Uji 10
Grid Uji 11
Grid Uji 12
Grid Uji 13
Grid Uji 14
Grid Uji 15
Grid Uji 16
Grid Uji 17
Grid Uji 18
Grid Uji 19
Grid Uji 20
Gambar 2 . Hasil tumpang tindih antara ligan akarbose sebelum (warna biru) dan sesudah (warna jingga)
Dari  hasil  ini,  beberapa  situs  pengikatan, seperti  Grid  Uji  1,  2,  dan  3,  menunjukkan  nilai ∆G bind yang  memiliki  nilai  pada  kisaran  -9 Kcal/mol,  menandakan  adanya  potensi  interaksi yang  kuat  antara tectoquinone dan  α-glukosidase pada situs-situs ini. Hal ini dapat dianggap sebagai
hasil  yang  menggembirakan  dalam  pencarian potensi penghambat α-glukosidase.
Perbandingan antara situs pengikatan juga penting.  Situs  dengan  nilai  ∆G bin d  yang  lebih negatif  dapat  dianggap  sebagai  target  yang  lebih menjanjikan  untuk tectoquinone .  Namun,  semua
situs  pengikatan  memerlukan  analisis  lebih  lanjut untuk  memahami  mekanisme  interaksi  yang mungkin terjadi.
Selanjutnya,  hasil  ini  perlu  divalidasi dengan eksperimen laboratorium atau hasil docking dengan ligan lain untuk meningkatkan kepercayaan terhadap  temuan  ini  (seperti  yang  tampak  pada Gambar  1).  Validasi  merupakan  langkah  penting dalam penelitian ini.
Dalam  keseluruhan,  data  energi  hasil docking ini  menjadi  landasan  awal  yang  penting dalam  mengevaluasi  potensi tectoquinone sebagai penghambat  α-glukosidase.  Hasil  ini  akan membantu  dalam  perencanaan  penelitian  lanjutan dan  pengembangan  terapi  potensial  berbasis tectoquinone untuk pengobatan diabetes tipe 2 atau kondisi terkait lainnya.
Dalam  analisis  docking  ini,  kita  dapat melihat  perbedaan  yang  signifikan  dalam  energi ikatan  (∆G bind )  antara  berbagai  situs  pengikatan tectoquinone  pada  protein  α-glukosidase.  Nilai terendah  tercatat  pada  "Grid  Uji  16"  dengan koordinat pusat X = 11.499, Y = 40.375, Z = 28.46, yang  menunjukkan  nilai  ∆Gbind  sebesar  -9.720 Kcal/mol.  Nilai  ini  sangat  negatif,  menunjukkan adanya potensi pengikatan yang sangat kuat antara tectoquinone dan α-glukosidase pada situs ini. Dari nilai ini, kita dapat menyimpulkan bahwa "Grid Uji 16"  adalah  salah  satu  situs  pengikatan yang paling menjanjikan  untuk tectoquinone ,  dan tectoquinone mungkin  berperan  sebagai  penghambat  α- glukosidase yang kuat pada situs ini.
Di  sisi  lain,  nilai  tertinggi  tercatat  pada "Grid Uji 18" dengan koordinat pusat X = -0.014, Y = 30.375, Z = 16.455, dengan nilai ∆Gbind sebesar -6.346  Kcal/mol.  Nilai  ini  lebih  positif  daripada yang  terendah,  menunjukkan  potensi  pengikatan yang lebih lemah pada situs pengikatan ini. Hal ini mungkin  menandakan  bahwa  "Grid  Uji  18" memiliki  interaksi  yang  kurang  stabil  atau  kuat dengan tectoquinone . Meskipun nilai ∆G bind lebih positif,  situs  pengikatan  ini  masih  menunjukkan potensi  interaksi  antara  tectoquinone  dan  α- glukosidase.
IV. Kesimpulan Secara keseluruhan, hasil docking mengungkapkan bahwa tectoquinone dapat berinteraksi dengan berbagai situs pengikatan di α- glukosidase.  Situs  pengikatan  dengan  ∆G bind sangat  negatif,  seperti  "Grid  Uji  16,"  memiliki potensi terbesar untuk pengembangan tectoquinone sebagai  penghambat  α-glukosidase  yang  kuat.
Meskipun situs dengan ∆G bind lebih positif (seperti
"Grid  Uji  18")  juga  menunjukkan  potensi, kemungkinan  memerlukan  modifikasi  lebih  lanjut. Hasil  ini  memberikan  pandangan  awal  penting dalam  pemilihan  situs  pengikatan  yang  paling menjanjikan  dan  berpotensi  untuk  pengembangan obat terkait diabetes tipe 2 atau kondisi serupa.

## Daftar Pustaka
Dirir,  A.  M. et  al. (2022)  ‘A  review  of  alpha- glucosidase  inhibitors  from  plants  as potential candidates for the  treatment of type-2 diabetes’,
Phytochemistry
Reviews . Springer, 21(4), pp. 1049–1079. Diyan,  D.  S.  P.,  Susanti,  H.  and  Sugihartini,  N.
(2021) ‘Molecular Docking As Potential Anti-Inflammed  Quersetin  of  Moringa Leaves  (Moringa  oleifera  L.)  With Autodock-Vina’, Jurnal Ilmiah Manusia Dan Kesehatan , 4(2), pp. 309–313. Donyapour, N. (2022) Predicting the Properties of Ligands Using Molecular Dynamics and Machine  Learning .  Michigan  State University.
Ekiert,  H.  M.  and  Szopa,  A.  (2020)  ‘Biological activities of natural products’, Molecules . Multidisciplinary  Digital  Publishing Institute  (MDPI),  25(23),  pp.  1–7.  doi: 10.3390/molecules25235769.
Haerul, D. S. and Ruhiat, G. (2021) ‘Studi In Silico Senyawa Fenolik Madu sebagai Kandidat Inhibitor  Mpro  SARS-CoV-2’, Media Penelitian dan Pengembangan Kesehatan , 31(3), pp. 213–232. Hamid, N., Razak, R. and Najib, A. (2021) Virtual Screening Pada Senyawa Kimia Tumbuhan Terap (Artocarpus Elasticus)
Terhadap  Reseptor  Alpha  Estrogen . Penerbit NEM. Hasan,  T. et  al. (2023)  ‘Phytochemicals  from Zingiber  capitatum  rhizome  as  potential α-glucosidase,  α-amylase,  and  glycogen phosphorylase inhibitors for the management of Type-II diabetes mellitus: Inferences from in vitro, in vivo and  in-silico  investigations’, Arabian Journal of Chemistry . Elsevier, 16(10), p.
105128.
Jabeen, F. et al. (2020) ‘Computational modeling for bionanocomposites’,
Bionanocomposites .  Elsevier,  pp.  367– 420. Jakhar,  R. et  al. (2020)  ‘Relevance  of  molecular docking  studies  in  drug  designing’,
Current Bioinformatics . Bentham Science Publishers, 15(4), pp. 270–278.
Kouamé,  B.  K.  F.  P. et  al. (2019)  ‘A  novel anthraquinone  from  Morinda  lucida Benth (Rubiaceae)’, Journal of Pharmacognosy  and  Phytochemistry . AkiNik Publications, 8(4), pp. 11–14.
Mansour, M. M. A. et al. (2023) ‘Long-term fungal inoculation  of  Ficus  sycomorus  and Tectona grandis woods with Aspergillus flavus  and  Penicillium  chrysogenum’, Scientific  Reports .  Nature  Publishing Group UK London, 13(1), p. 10453.
Nosa,  S.  P.,  Karnila,  R.  and  Diharmi,  A.  (2020) ‘Potensi  kappa  karaginan  rumput  laut (Eucheuma cottonii) sebagai antioksidan dan  inhibitor  enzim  α-glukosidase’, Berkala  Perikanan  Terubuk ,  48(2),  pp. 434–449. Prasetiawati,  R. et  al. (2019)  ‘Studi  Penambatan Molekul Senyawa Turunan Xanton Dari
Kulit Buah Manggis (Garcinia mangostana  L.)  Terhadap  Er-Î(Reseptor Estrogen  Alfa)  Dan  Er-Î  (Reseptor
Estrogen  Beta)  Sebagai  Antikanker Payudara’, Jurnal  Ilmiah  Farmako Bahari , 9(1), pp. 45–52. Wahyurianto,  Y.  (2022) Absorpsi  Glukosa:  Studi Kasus  pada  Tikus  Putih  (Rattus Norvegicus) . Penerbit Adab. Wang, H. et al. (2023) ‘Scientific discovery in the age  of  artificial  intelligence’, Nature . Nature  Publishing  Group  UK  London, 620(7972), pp. 47–60. Wanschura, R. V. (2020) Isolation, Separation and Bioactivity of Wood Extracts . Technische Universität München. Winiewski,  V. et  al. (2023)  ‘Three  new naphthoquinones  from  the  tubers  of Sinningia  mauroana’, Natural  Product Research .  Taylor  \&  Francis,  37(2),  pp. 263–268.