Studi  Interaksi  Molekuler  Aktivitas  Antimikroba  Peptida  Bioaktif  terhadap Staphylococcus  aureus Secara In silico
Taufik Muhammad Fakih*, Mentari Luthfika Dewi Program Studi Farmasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Bandung, Bandung, Indonesia
*Corresponding author: taufikmuhammadf@gmail.com
Submitted: 28 Maret 2020 Accepted: 10 Mei 2020 Published: 30 November 2020

## Abstract
Background: Skin  mucus of yellow catfish (Pelteobagrus fulvidraco) contains bioactive peptides and is  widely used in treatment of various diseases because of their biological activity, including antimicrobial agent. Some of these bioactive peptides include pelteobagrin, myxinidin, pleurocidin, and pardaxin-P1 and have been proven to be able to inhibit Penicillin-Binding Protein 3 (PBP3) of  Staphylococcus aureus. Objective: This study aims to identify the antimicrobial activity of bioactive peptide molecules trough in  silico against the Penicillin-Binding Protein  3  (PBP3)  macromolecules  of  Staphylococcus  aureus  and  interactions  of  these  bioactive  peptides  that may be involved in this antimicrobial action. Methods: The sequencing bioactive peptide was firstly performed for modeling in the form of 3D conformation using PEP-FOLD software. The best conformation of the modeling results  was  chosen  and  then  a  molecular  docking  study  was  done  on  the  macromolecule  of  Staphylococcus aureus  using  PatchDock  software.  The  molecular  interactions  product  were  then  identified  using  the  BIOVIA Discovery Studio 2020 software. Results: The results of molecular docking showed that the myxinidin bioactive peptide  has  the  best  affinity  with  an  ACE  score  −2497.26  kJ/mol. Conclusion: The  bioactive  peptide  from yellow catfish (Pelteobagrus fulvidraco) was considerated to be used as a natural antimicrobial candidate.
Keywords :  Pelteobagrus  fulvidraco,  bioactive  peptide,  penicillin-binding  protein  3  (PBP3),  Staphylococcus aureus

## Abstrak
Pendahuluan: Lendir kulit ikan lele kuning ( Pelteobagrus fulvidraco ), mengandung peptida bioaktif dan banyak dimanfaatkan  dalam  pengobatan  berbagai  penyakit  karena  memiliki  aktivitas  biologis,  diantaranya  sebagai antimikroba. Beberapa peptida bioaktif tersebut, antara  lain pelteobagrin, myxinidin, pleurocidin, dan pardaxin- P1  dan  telah  terbukti  mampu  menghambat Penicillin-Binding  Protein  3 (PBP3)  dari Staphylococcus  aureus . Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi aktivitas antimikroba molekul peptida bioaktif secara in silico terhadap  makromolekul Penicillin-Binding  Protein  3 (PBP3)  dari Staphylococcus  aureus dan  interaksi peptida bioaktif tersebut yang terlibat dalam mekanisme aksi antimikroba. Metode: Sekuensing peptida bioaktif terlebih  dahulu  dilakukan  pemodelan  ke  dalam  bentuk  konformasi  3D  menggunakan software PEP-FOLD. Konformasi  terbaik  hasil  pemodelan  dipilih  untuk  kemudian  dilakukan  studi  penambatan  molekuler  terhadap makromolekul  dari Staphylococcus  aureus menggunakan software PatchDock.  Interaksi  molekuler  yang terbentuk selanjutnya diidentifikasi lebih lanjut menggunakan software BIOVIA Discovery Studio 2020. Hasil: Berdasarkan  hasil  penambatan  molekuler  menunjukkan  bahwa  peptida  bioaktif  myxinidin  memiliki  afinitas paling  baik  dengan  ACE score −2497,26  kJ/mol. Kesimpulan: Peptida  bioaktif  lendir  kulit  ikan  lele  kuning ( Pelteobagrus fulvidraco ) dapat dipertimbangkan sebagai kandidat antimikroba alami.
Kata  kunci: Pelteobagrus  fulvidraco ,  peptida  bioaktif ,  Penicillin-Binding  Protein  3 (PBP3), Staphylococcus aureus

## PENDAHULUAN
Pilihan terapi yang efektif untuk mencegah infeksi yang  disebabkan  oleh Staphylococcus  aureus hingga saat  ini  masih  terbatas.  Hal  tersebut  menjadi  dalam pengendalian Staphylococcus  aureus (Boucher  dkk., 2009). Staphylococcus  aureus adalah  bakteri  Gram- positif  komensal  yang  berkoloni  pada  mukosa  hidung manusia  baik  secara  permanen  atau  sementara (Kluytmans  dkk.,  1997)  dan  akhirnya  memperparah bagian  yang  terinfeksi  (Kuehnert  dkk.,  2005;  Klevens dkk.,  2007).  Gejala  klinis  tidak  akan  muncul  sampai sistem kekebalan tubuh terpengaruh (Diefenbeck  dkk., 2011).  Masalah  utama  dalam  mengendalikan  infeksi Staphylococcus  aureus adalah  terjadinya  resistensi multi-obat  yang  disebabkan  karena  penyalahgunaan antibiotika. Di samping itu juga dapat diakibatkan oleh pengobatan infeksi non-bakteri dengan antibiotika atau tingkat  kepatuhan  yang  kurang  terhadap  aturan konsumsi  obat.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  molekul terapi  baru  sebagai  kandidat  antibiotika  dalam pengobatan  infeksi Staphylococcus  aureus .  Beberapa penelitian telah membuktikan bahwa terdapat beberapa molekul  peptida  bioaktif  yang  berpotensi  sebagai alternatif  terbaik  untuk  mengembangkan  terapi  infeksi bakteri  yang  resisten  terhadap  beberapa  obat  (Garo dkk., 2007; Coutinho dkk., 2008; Coutinho dkk., 2009).
Penelitian  terbaru  mengungkapkan  bahwa  lendir permukaan  ikan  lele  kuning  ( Pelteobagrus  fulvidraco ) mengandung molekul peptida bioaktif seperti pelteobagrin,  myxinidin,  pleurocidin,  dan  pardaxin-P1 (Su,  2011).  Lendir  ini  merupakan  perlindungan pertama  terhadap  mikroba  yang  hidup  di  air.  Selain berguna  sebagai  penghalang  fisik  antara  ikan  dan lingkungannya,  lendir  ini  juga  telah  terbukti  memiliki aktivitas antimikroba yang dimediasi melalui serangkaian  faktor  kekebalan  tubuh  bawaan  yang terdiri dari lisozim, lektin, enzim proteolitik, flavoenzim, imunoglobulin, dan protein C-reaktif (Ellis, 2001;  Whyte,  2007;  Subramanian  dkk.,  2008). Aktivitas  antimikroba  molekul  peptida  bioaktif  ini antara lain mampu menghambat pertumbuhan mikroba, seperti  bakteri  Gram-positif  dan  Gram-negatif,  jamur, virus, dan parasit. Selain  itu, peptida  ini  juga  berperan sebagai imunomodulator untuk meningkatkan imunitas tubuh  (Bergsson  dkk.,  2005;  Luders  dkk.,  2005; Subramanian dkk., 2009).
Pada  penelitian  ini  akan  dibuktikan  lebih  lanjut interaksi  yang  terjadi  antara  molekul  peptida  bioaktif dengan  struktur  reseptor  target  yang  terdapat  pada Staphylococcus aureus yaitu Penicillin-Binding
Protein 3 (PBP3) dari
Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus (MRSA) (Yoshida dkk., 2012). Studi  komputasi  dengan  memanfaatkan  metode penambatan  molekuler  berbasis  protein-peptida  dipilih untuk  membandingkan  molekul  peptida  bioaktif  yang memiliki  afinitas  dan  interaksi  paling  baik  terhadap target reseptor sehingga dapat diperoleh struktur acuan sebagai kandidat peptida antimikroba.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah struktur  kristal  makromolekul  protein  PBP3  dari Staphylococcus aureus yang telah membentuk kompleks  dengan  cefotaxime.  Makromolekul  protein tersebut  diperoleh  dari  web  Protein  Data  Bank (http://www.rcsb.org/pdb)  dengan  kode  PDB  3VSL dan  memiliki  resolusi  2,40  Å  (Gambar  1)  (Yoshida dkk.,  2012). Kemudian,  molekul peptida  bioaktif  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  peptida bioaktif yang memiliki aktivitas terhadap Staphylococcus  aureus dan  telah  dibuktikan  melalui penelitian  sebelumnya.  Molekul  peptida  bioaktif tersebut  adalah  pelteobagrin,  myxinidin,  pleurocidin, dan  pardaxin-P1  yang  berasal  dari  lendir  permukaan ikan lele kuning ( Pelteobagrus fulvidraco ) (Su, 2011).
Gambar 1 . Struktur kristal makromolekul protein dari Staphylococcus aureus yang membentuk kompleks dengan cefotaxime

## Alat
Software yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi  Sistem  Operasi  Windows  10  dan  Linux Ubuntu  18.10,  MGLTools  1.5.6  yang  dilengkapi dengan AutoDock 4.2, PEP-FOLD
(http://bioserv.rpbs.univ-paris-diderot.fr/PEP-FOLD/), PachDock,  serta  BIOVIA  Discovery  Studio  2020. Selain  itu, hardware yang  digunakan  adalah  komputer dengan  spesifikasi processor Intel  (R)  Core  i3-6100
CPU  @  2.30GHz  (4  CPUs), memory 4096  MB  RAM, Harddisk 320GB, dan VGA Intel HD Graphics 520.

## Metode Preparasi makromolekul protein
Struktur  kristal  makromolekul  protein  yang  telah diunduh  dari  web  Protein  Data  Bank  selanjutnya dilakukan  preparasi  terlebih  dahulu  menggunakan software MGLTools  1.5.6  yang  dilengkapi  dengan AutoDock  4.2.  Preparasi  makromolekul  protein  ini dilakukan dengan menghilangkan molekul air dan ligan alami,  kemudian  dilanjutkan  dengan  menambahkan atom  hidrogen  polar  dan  menghitung  muatan  parsial Kollman (Kurniawan dkk., 2018).

## Identifikasi area sisi aktif makromolekul protein
Makromolekul  protein  yang  telah  dipreparasi kemudian diidentifikasi dan dievaluasi bagian sisi aktif pengikatan yang berperan terhadap aktivitas antimikroba  dengan  menggunakan  software  BIOVIA Discovery  Studio  2020  (Kemmish  dkk.,  2017). Molekul  cefotaxime  yang  merupakan  ligan  alami  dari makromolekul  protein  PBP3  dari Staphylococcus aureus digunakan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi area sisi aktif dari makromolekul protein.

## Pemodelan molekul peptida bioaktif
Pemodelan  molekul  peptida  bioaktif  dilakukan dengan menggunakan server PEP-FOLD (http://bioserv.rpbs.univ-paris-diderot.fr/PEP-FOLD/) (Gambar  2). Server PEP-FOLD  merupakan  suatu software yang digunakan  untuk  pemodelan  sekuensing peptida bioaktif  menjadi  konformasi 3D  menggunakan metode de  novo dengan  jumlah  asam  amino  antara  9 sampai 25 (Chavan & Deobagkar, 2015).
Gambar 2. Struktur molekul peptida bioaktif dari lendir permukaan ikan lele kuning ( Pelteobagrus fulvidraco )
Simulasi  penambatan  molekuler  berbasis  protein- peptida
Simulasi  penambatan  molekuler  berbasis  protein- peptida  dilakukan  menggunakan software PatchDock untuk  mengamati,  mengidentifikasi,  dan  mengevaluasi afinitas molekul peptida bioaktif terhadap makromolekul  protein  PBP3  dari Staphylococcus aureus .  Jarak  antara  bagian  permukaan  makromolekul protein  dan  molekul  peptida  bioaktif  dibatasi  dengan batas  radius  maksimum  4.0  Å.  Simulasi  penambatan molekuler  ini  menggunakan  parameter  berdasarkan representasi  bentuk  molekul,  bagian  sisi  aktif pengikatan  makromolekul protein, serta pemilihan dan penilaiannya. Simulasi ini juga dilakukan secara efisien tanpa  adanya  ikatan  yang  bersifat  rigid  antar  molekul (Aruleba dkk., 2018).
Analisis  hasil  simulasi  penambatan  molekuler berbasis protein-peptida
Dari hasil penambatan molekuler berbasis protein- peptida  selanjutnya  dilakukan  identifikasi,  evaluasi, dan  eksplorasi  terhadap  interaksi  molekuler  yang terjadi  antara  makromolekul  protein  PBP3  dari Staphylococcus  aureus dengan  molekul  peptida bioaktif  berdasarkan Atomic  Contact  Energy (ACE) score (Prabhu & Rajeswari, 2016). Residu asam amino yang  bertanggung  jawab  terhadap  interaksi  molekuler yang  terbentuk  diamati  dengan software BIOVIA Discovery Studio 2020.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Peptida  antimikrobial  saat  ini  telah  menjadi sumber  pengobatan  yang  sangat  penting  dan  banyak penelitian yang dilakukan terhadap aktivitas terapeutiknya.  Dengan  demikian,  perlu  dilakukan evaluasi aktivitas antimikroba terhadap lendir permukaan ikan lele kuning ( Pelteobagrus fulvidraco ). Protein PBP3 dari Staphylococcus aureus dipilih untuk dipelajari  karena  merupakan  target  penting  pada bakteri patogen. Di samping itu, sebagian besar bakteri patogenik telah mengalami resistensi terhadap beberapa  antibiotika  yang  tersedia  saat  ini,  karena penyalagunaan  atau  penggunaannya  yang  berlebihan. Fenomena  ini  menjadikan  kebutuhan  mendesak  untuk mengeksplorasi  berbagai  sumber  agen  antimikroba yang  efektif,  tidak  toksik,  dan  hemat  biaya (Subramanian  dkk.,  2008;  Subramanian  dkk.,  2009). Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peptida bioaktif  yang  memiki  aktivitas  antimikroba  terhadap Staphylococcus aureus secara in silico.
Penelitian sebelumnya membuktikan bahwa terdapat  beberapa  molekul  peptida  bioaktif  dari  lendir permukaan  ikan  lele  kuning  ( Pelteobagrus  fulvidraco ) yang  telah  berhasil  dikarakterisasi,  dipreparasi,  dan dipurifikasi.  Proses  pembuatan  peptida  bioaktif  ini memanfaatkan  proses  sintesis  organik, Microwave Assisted  Extraction (MAE),  hidrolisis  kimia,  dan hidrolisis enzim. Selanjutnya dilakukan proses pemurnian  peptida  bioaktif  dengan  menggunakan metode  kromatografi  eksklusi  gel,  kromatografi penukar  ion,  dan  kromatografi  cair  kinerja  tinggi. Beberapa  peptida  bioaktif  yang  memiliki  aktivitas terhadap  protein  PBP3  dari Staphylococcus  aureus , diantaranya adalah pelteobagrin, myxinidin, pleurocidin, dan pardaxin-P1 (Su, 2011).
Makromolekul  protein  PBP3  dari Staphylococcus aureus terlebih  dahulu  dilakukan  preparasi  dengan menghilangkan  molekul  air  dan  ligan  alami  yaitu cefotaxime,  kemudian  tahapan  selanjutnya  adalah menambahkan  atom  hidrogen  polar,  dan  menghitung muatan parsial Kollman dengan menggunakan software MGLTools  1.5.6  yang  dilengkapi  dengan AutoDock  4.2  (Kurniawan  dkk.,  2018).  Tahapan preparasi  makromolekul  protein  ini  bertujuan  untuk
memastikan  bahwa  molekul  peptida  bioaktif  dapat menghasilkan  afinitas  yang  baik  pada  bagian  sisi  aktif pengikatan  makromolekul  protein  dan  membentuk interaksi  yang  stabil.  Selain  itu,  molekul  cefotaxime yang telah membentuk kompleks dengan protein PBP3 dari Staphylococcus aureus digunakan sebagai senyawa  pembanding  untuk  mengamati  interaksi  dan afinitasnya.
Setelah dilakukan
preparasi terhadap makromolekul  protein  dari Staphylococcus  aureus kemudian dilakukan identifikasi, evaluasi, dan eksplorasi pada bagian sisi aktifnya dengan menggunakan software BIOVIA  Discovery  Studio 2020  sehingga  sifat  dan  karakteristik  dari  area pengikatan  pada  protein  PBP3  dari Staphylococcus aureus dapat  diketahui  secara  detail.  Interaksi  yang terjadi  antara  protein  dari Staphylococcus  aureus dengan  cefotaxime  (Gambar  3)  meliputi  9  ikatan hidrogen  (dengan  Asn450,  Ser488,  Gln524,  Thr619, Thr621,  dan  Glu623).  Berdasarkan  hasil  pengamatan dapat  diprediksi  bahwa  residu  asam  amino  tersebut bertanggung  jawab  sebagai  komponen  penyusun  pada bagian  sisi  aktif  pengikatan  makromolekul  protein target.
Gambar 3 . Bagian sisi aktif pengikatan makromolekul protein dari Staphylococcus aureus
Pemodelan  struktur  tiga  dimensi  hasil  sekuensing molekul peptida bioaktif dilakukan dengan server PEP- FOLD.  Konformasi  peptida  bioaktif  terbaik  dipilih berdasarkan  energy  sOPEP  ( Optimized  Potential  for Efficient  Structure  Prediction )  (Thevenet  dkk.,  2012; Shen dkk., 2014). Energi sOPEP yang telah terintegrasi dalam server PEP-FOLD  menggambarkan  konformasi struktur  peptida  bioaktif  yang  dimodelkan  mendekati
keadaan aslinya, sehingga diharapkan mampu menghasilkan afinitas dan interaksi yang stabil dengan makromolekul  protein  target.  Berdasarkan  hasil pemodelan peptida bioaktif yang terdapat pada Tabel 1 dapat  diprediksi  bahwa  peptida  tersebut  akan  dapat berinteraksi  dengan  baik  pada  bagian  sisi  aktif pengikatan protein PBP3 dari Staphylococcus aureus .
Tabel 1. Nilai energi sOPEP ( Optimized Potential for Efficient Structure Prediction ) molekul peptida bioaktif Molekul peptida bioaktif Sekuensing molekul peptida bioaktif Energi sOPEP ( Optimized Potential for Efficient Structure Prediction ) Pelteobagrin GKLNLFLSRLEILKLFVGAL −48,74 Myxinidin GIHDILKYGKPS −14,75 Pleurocidin GWGSFFKKAAHVGKHVGKAAL THYL −47,04 Pardaxin-P1 GFFALIPKIISSPLFKTLLSAVGSA LSSSGEQE −61,97
Simulasi  penambatan  molekuler  berbasis  protein- peptida  menggunakan software PatchDock  dilakukan untuk mengamati afinitas paling baik diantara beberapa molekul  peptida  bioaktif,  serta  mengamati  interaksi yang  terbentuk  dengan  makromolekul  protein  PBP3 dari Staphylococcus aureus .  Kompleks protein-peptida dengan  konformasi  terbaik  hasil  simulasi  penambatan molekuler  dipilih  berdasarkan  PatchDock score , kemudian molekul peptida bioaktif tersebut dibandingkan  berdasarkan Atomic  Contact  Energy (ACE) score (Prabhu  &  Rajeswari,  2016) . Data  hasil
penambatan  molekuler  pada  Tabel  2  menunjukkan bahwa  peptida  bioaktif  myxinidin  memiliki  afinitas yang  lebih  baik  dibandingkan  cefotaxime  dan  peptida bioaktif lainnya, yaitu dengan ACE score −2497,26 kJ/mol. Hasil yang berbeda ditunjukkan oleh peptida  bioaktif pleurocidin  yang  memiliki  ACE score positif  yaitu  183,05  kJ/mol.  Fenomena  tersebut  dapat disebabkan oleh adanya interaksi yang tidak diinginkan ( unfavorable  bond )  antara  peptida  bioaktif  pleurocidin dengan  makromolekul  protein  target  (Veeraragavan dkk., 2017).
Tabel 2. Energi bebas pengikatan hasil simulasi penambatan molekuler berbasis protein-peptida
Molekul uji PatchDock score ACE score (kJ/mol) Cefotaxime 4742 −1390,47 Pelteobagrin 10050 −176,31 Myxinidin 7310 −2497,26 Pleurocidin 9680 183,05 Pardaxin-P1 10462 −1073,95
Selanjutnya  dilakukan  identifikasi  dan  evaluasi terhadap visualisasi kompleks molekul peptida bioaktif dan  makromolekul  protein  target.  Hasil  pengamatan menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  yang bermakna,  karena  sebagian  besar  peptida  bioaktif berada  pada  bagian  sisi  aktif  pengikatan  protein  PBP3 dari Staphylococcus  aureus (Gambar  4).  Apabila dilakukan  perbandingan  interaksi,  peptida  bioaktif myxinidin memiliki interaksi yang lebih banyak (Tabel 3).  Interaksi  yang  terbentuk  antara  peptida  bioaktif myxinidin  dengan  protein  target  meliputi  8  ikatan hidrogen  (dengan  Ser392,  Ser429,  Met446,  Ser448, Thr619,  Thr621,  dan  Trp662)  dan  6  interaksi hidrofobik  (dengan  His447,  Val658,  Pro659,  Pro661, dan Trp662). Hasil identifikasi ini membuktikan bahwa interaksi  yang  terbentuk  antara  peptida  bioaktif myxinidin  dan  makromolekul  protein  PBP3  dari
Staphylococcus  aureus memiliki  ikatan  yang  stabil pada area sisi aktif pengikatan (Norel dkk., 2001).
Gambar 4. Konformasi molekul peptida bioaktif pada sisi aktif pengikatan makromolekul protein dari
Staphylococcus aureus
Tabel 3. Interaksi hasil simulasi penambatan molekuler berbasis protein-peptida Molekul uji Jumlah interaksi Residu asam amino Cefotaxime 10 Ser392, Val606, Thr619, Thr621, Ser634, Tyr636, Pro661, Leu663, Pelteobagrin 6 Ser392, Asn432, Leu471, Leu518, Thr621, Pro659 Myxinidin 14 Ser392, Ser429, Met446,  His447, Ser448, Thr619, Thr621, Val658, Pro659, Pro661, Trp662 Pleurocidin 13 Ser392, Phe421, Leu425, Lys427, Ser429, Asn432, Leu471, Gln524, Thr621, Glu623, Pardaxin-P1 12 Leu425, Lys427, Ser429, Phe454, Leu471, Pro514, Asp519, Thr621, Pro659

## KESIMPULAN
Peptida  bioaktif  myxinidin  memiliki  afinitas yang paling  baik  dibandingkan  peptida  bioaktif  lainnya dengan  ACE score −2497,26  kJ/mol  dan  berpotensi untuk  dikembangkan  sebagai  kandidat  antimikroba alami.

## DAFTAR PUSTAKA
Aruleba,  R.  T.,  Adekiya,  T.  A.,  Oyinloye,  B.  E.  &
Kappo,  A.  P.  (2018).  Structural  Studies  of Predicted  Ligand  Binding  Sites  and  Molecular Docking  Analysis  of Slc2a4 as  a  Therapeutic Target for the Treatment of Cancer. International Journal of Molecular Sciences; 19 ; 386.
Bergsson,  G.,  Agerberth,  B.,  Jornvall,  H.  &
Gudmundsson,  G.  H.  (2005).  Isolation  and Identification  of  Antimicrobial  Components from  the  Epidermal  Mucus  of  Atlantic  Cod ( Gadus morhua ). The FEBS Journal; 272 ; 4960- 4969.
Boucher, H. W., Talbot, G. H., Bradley, J. S., Edwards, J.  E.,  Gilbert,  D.,  Rice,  L.  B.,  Scheld, M.,   Spellberg,  B. &  Bartlett,  J.  (2009).  Bad Bugs, No Drugs: no ESKAPE! An Update from the  Infectious  Diseases  Society  of  America. Clinical Infectious Diseases; 48 ; 1-12.
Chavan, S. G. & Deobagkar, D. D. (2015). An in silico Insight  into  Novel  Therapeutic  Interaction  of LTNF  Peptide-LT10  and  Design  of  Structure Based  Peptidomimetics  for  Putative  Anti- Diabetic Activity. PLoS One; 10 ; e0121860.
Coutinho,  H.  D.,  Costa,  J.  G.,  Lima,  E.  O.,  Falcao- Silva,  V.  S.  &  Siqueira-Junior,  J.  P.  (2008). Enhancement of the  Antibiotic Activity  Against a  Multiresistant Escherichia  coli by Mentha arvensis L. and  Chlorpromazine. Chemotherapy;
4 ; 328-330.
Coutinho,  H.  D.,  Costa,  J.  G.,  Lima,  E.  O.,  Falcao- Silva,  V.  S.  &  Siqueira-Junior,  J.  P.  (2009).
Herbal  Therapy  Associated  with  Antibiotic Therapy:  Potentiation  of  the  Antibiotic  Activity Against  Methicillin–Resistant Staphylococcus aureus by Turnera ulmifolia L. BMC Complementary and Alternative Medicine; 9 ; 13. Diefenbeck,  M.,  Mennenga,  U.,  Guckel,  P.,  Tiemann, A.H.,  Muckley,  T.,  &  Hofmann,  G.O.  (2011) Vacuum-assisted  Closure  Therapy  for  the Treatment of Acute Postoperative Osteomyelitis.
Z Orthop Unfall; 149 ; 336-341.
Ellis,  A.  E.  (2001).  Innate  Host  Defense  Mechanisms of Fish Against Viruses and Bacteria. Developmental  and  Comparative  Immunology; 25 ; 827-839.
Garo, E., Eldridge, G. R., Goering, M. G., DeLancey, P. E., Hamilton, M. A., Costerton, J. W. & James, G.  A.  (2007).  Asiatic  Acid  and  Corosolic  Acid Enhance  the  Susceptibility  of Pseudomonas aeruginosa Biofilms to Tobramycin.
Antimicrobial  Agents  and  Chemotherapy; 51 ; 1813-1817.
Kemmish,  H.,  Fasnacht,  M.  &  Yan,  L.  (2017).  Fully Automated  Antibody  Structure  Prediction  using BIOVIA Tools: Validation Study. PLoS One; 12 : e0177923.
Klevens,  R.  M.,  Morrison,  M.  A.,  Nadle,  J.,  Petit,  S., Gershman, K., Ray, S., Harrison, L. H.,   Lynfield,  R., Dumyati,  G., Townes,  J. M.,   Craig,  A.  S., Zell,  E.  R., Fosheim, G.  E., McDougal, L.  K.,  Carey,  R.  B. &  Fridkin,  S. K. Active  Bacterial  Core  surveillance  (ABCs) MRSA  Investigatorset  Al.  Invasive  Methicillin- Resistant Staphylococcus  aureus Infections  in the United States. Jama; 298 ; 1763-1771.
Kluytmans, J., van Belkum, A. & Verbrugh, H. (1997). Nasal  Carriage  of Staphylococcus  aureus : Epidemiology,  Underlying  Mechanisms,  and
Associated Risks. Clinical Microbiology Reviews; 10 ; 505-520.
Kuehnert, M. J., Hill, H. A., Kupronis, B. A., Tokars, J. I., Solomon, S. L. & Jernigan, D. B. Methicillin- resistant- Staphylococcus aureus hospitalizations, United States. Emerging Infectious Diseases; 11 ; 868-872.
Kurniawan,  F.,  Miura,  Y.,  Kartasasmita,  R.  E.,
Yoshioka,  N.,  Mutalib,  A.  &  Tjahjono,  D.  H.
(2018).  In  Silico  Study,  Synthesis,  and Cytotoxic  Activities  of  Porphyrin  Derivatives. Pharmaceuticals; 11 ; 8.
Luders, T., Birkemo, G. A., Meyer, J. N., Andersen, O. &  Nes,  I.  F.  (2005)  Proline  Conformation Dependent  Antimicrobial  Activity  of  a  Proline- Rich  Histone  H1  N-terminal  Peptide  Fragment Isolated  from  the  Skin  Mucus  of  Atlantic Salmon.
Antimicrobial Agents and
Chemotherapy; 49 ; 2399-2406.
Norel,  R.,  Sheinerman,  F.,  Petrey,  D.  &  Honig,  B.
(2001).  Electrostatic  Contributions  to  Protein– Protein  Interactions:  Fast  Energetic  Filters  for Docking  and  Their  Physical  Basis. Protein Science; 10 ; 2147-2161.
Prabhu,  D.  S.  &  Rajeswari,  V.  D.  (2016).  In  Silico Docking  Analysis  of  Bioactive  Compounds from  Chinese  Medicine Jinqi  Jiangtang Tablet
(JQJTT)  using  Patch  Dock. Journal  of Chemichal  and  Pharmaceutical  Research; 8 ; 15-21.
Shen,  Y.,  Maupetit,  J.,  Derreumaux,  P.  &  Tuffery  P.
(2014).  Improved  PEP-FOLD  Approach  for Peptide  and  Miniprotein  Structure  Prediction. Journal  of  Chemical  Theory  and  Computation; 10 ; 4745-4758.
Su,  Y.  (2011)  Isolation  and  Identification  of Pelteobagrin,  A  Novel  Antimicrobial  Peptide from  the  Skin  Mucus  of  Yellow  Catfish
( Pelteobagrus fulvidraco ). Comparative Biochemistry and Physiology; 158 ; 149-154. Subramanian,  S.,  Ross,  N.  W.  &  MacKinnon,  S.  L. (2008). Comparison of Antimicrobial Activity in the  Epidermal  Mucus  Extracts  of  Fish. Comparative Biochemistry and Physiology; 150 ; 85-92.
Subramanian,  S.,  Ross,  N.  W.,  &  MacKinnon,  S.  L. (2009).  Myxinidin,  A  Novel  Antimicrobial Peptide  from  the  Epidermal  Mucus  of  Hagfish, Myxine  glutinosa L. Marine  Biotechnology; 11 ; 748-757.
Thevenet,  P.,  Shen,  Y.,  Maupetit,  J.,  Guyon,  F., Derreumaux,  P.  &  Tuffery,  P.  (2012).  PEP- FOLD:  An  Updated  De  Novo  Structure Prediction Server for  Both Linear  and  Disulfide Bonded Cyclic Peptides. Nucleic Acids Research; 40 ; 288-293. Veeraragavan, V., Narayanaswamy, R. & Chidambaram,  R.  (2017).  Predicting  the Biodegradability  Nature  of  Imidazole  and  Its Derivatives  by  Modulating  Two  Histidine Degradation Enzymes (Urocanase and
Formiminoglutamase)  Activities. Asian  Journal Pharmaceutical and Clinical Research; 10 ; 383- 386.
Whyte, S.  K. (2007).  The Innate Immune Response  of Finfish – A Review of Current Knowledge. Fish and Shellfish Immunology; 23 ; 1127-1151.
Yoshida,  H.,  Kawai,  F.,  Obayashi,  E.,  Akashi,  S., Roper, D. I., Tame, J. R. H. & Park, S. Y. (2012) Crystal  Structures  of  Penicillin-Binding  Protein
3 (PBP3) from Methicillin-Resistant
Staphylococcus  aureus in  the  Apo  and Cefotaxime ‐ Bound Forms. Journal of Molecular Biology; 423 ; 351-364.