## ALCHEMY : JOURNAL OF CHEMISTRY

## Artikel Penelitian
Pengaruh Minimisasi Energi MMFF94 dengan MarvinSketch dan Open Babel PyRx pada Penambatan Molekular Turunan Oksindola Tersubstitusi
Atika Umi Hanif 1 , Prima Agusti Lukis 2 , Arif Fadlan 1 *
1 Departemen Kimia, Fakultas Sains dan Analitika Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia, 60111 2 Diploma III Teknik Gigi, Fakultas Kedokteran Gigi, Institut Ilmu Kesehatan Bhakti Wiyata, Kediri, Indonesia, 64114
INFO ARTIKEL ABSTRAK

## Riwayat Artikel
Diterima 1 Desember 2020 Direvisi 28 Desember 2020 Tersedia online 30 Januari 2021
* Email penulis korespondensi: afadlan@chem.its.ac.id
In  silico  technique  is  widely  used  for  drug  discovery  because  it  can  predict  the conformation of ligands in protein macromolecules and it can calculate the binding affinity. The energy minimization is carried out to make the ligand more stable near the initial state during molecular docking process. The Merck Molecular Force Field (MMFF94)  is  one  type  of  energy  minimization  process  often  used  in  organic compounds.  The  molecular  docking  of  substituted  oxindole  derivatives  on indoleamine  macromolecules  2,3-dioxygenase  (IDO-1,  PDB:  2D0T)  by  MMFF94 minimization operated by MarvinSketch and Open Babel in PyRx showed different results. The binding affinity energy obtained was also quite different, but the ligands have the same conformation and bind the same residue with slightly different bond distances.
Keywords:  Molecular  docking,  energy  minimization,  substituted  oxindole,  Merck
Molecular Force Field 94
Teknik in silico banyak digunakan untuk penemuan senyawa obat karena dapat memprediksi  konformasi  suatu  ligan  dalam  makromolekul  protein  dan  mampu menghitung  nilai  afinitas  ikatan.  Proses  minimisasi  energi  dilakukan  untuk menjadikan  ligan  lebih  stabil  mendekati  keadaan  awal  selama  penambatan molekular berlangsung. Merck Molecular Force Field (MMFF94) adalah salah satu jenis persamaan minimisasi energi yang sering digunakan pada senyawa organik. Hasil  pengujian  pengaruh  minimisasi  energi  dengan  MMFF94  menggunakan program  MarvinSketch  dan  Open  Babel  dalam  PyRx  pada  turunan  oksindola tersubstitusi  alkil  terhadap  makromolekul  2,3-dioxygenase  indoleamine  (IDO-1, PDB: 2D0T) menunjukkan hasil dengan nilai yang berbeda. Energi afinitas ikatan yang didapatkan juga cukup berbeda, namun ligan memiliki konformasi yang sama dan mengikat residu yang sama dengan jarak ikatan yang sedikit berbeda.
Kata  kunci:  Penambatan  molekular,  minimisasi  energi,  oksindola  tersubstitusi, Merck Molecular Force Field 94

## 1. Pendahuluan
Indoleamin 2,3-dioksigenase (IDO) dalam bentuk IDO1, IDO2, dan triptopan dioksigenase (TDO) adalah sekelompok enzim yang secara umum berkaitan erat dengan sistem kekebalan tubuh atau imun  [1]. Peningkatan sistem imun dan syaraf (imunoaktif dan neuroaktif) diketahui sangat bergantung pada metabolisme asam amino esensial triptofan melalui jalur kinurenina [2]. Pemecahan triptofan menjadi N-formilkinurenina, 3-hidroksikinurenina, dan asam 3-hidroksiantranilik dapat menurunkan dan menekan sistem imun melalui efek imunosupresif dan menyebabkan terjadinya tumor akibat respon
imun  yang  terhambat  [3].  IDO1  dilaporkan  berperan  dalam  katabolisme  triptofan  ini  dan  diekspresikan  secara  terus menerus  pada  berbagai  jenis  tumor.  Berdasarkan  hal  ini,  penemuan  agen-agen  antikanker  dengan  target  IDO1  terus dilakukan untuk meningkatkan pengobatan kanker melalui imunoterapi [2].
Penelitian dalam rangka pencarian agen-agen antikanker dengan memanfaatkan IDO1 sebagai target terus dilakukan. Oksindola dan turunannya diketahui dapat berfungsi sebagai agen antikanker karena menghambat kinerja reseptor enzim tirosinase [4]. Pengembangan turunan oksindola terklorinasi dan termetilasi sebagai agen antikanker juga telah dilaporkan oleh  Pantouris  dkk  pada  tahun  2016  [5].  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  klorinasi  menghasilkan  produk  dengan potensi penghambatan yang menjanjikan dan tinggi [6].
Penambatan molekular merupakan teknik simulasi komputasi in silico yang banyak digunakan dalam penelitian obat- obatan termasuk pengembangan agen-agen antikanker. Teknik ini dapat memerkirakan konformasi suatu protein dengan molekul  atau  ligan  [7].  Penambatan  molekular  diawali  dengan  preparasi  dan  optimasi  molekul  dan  protein  untuk mendapatkan hasil yang baik. Langkah awal ini penting karena penambatan melibatkan pergerakan atom/molekul secara fisik  dalam  waktu  yang  dinamik  dengan  tuntutan  kecepatan  simulasi  pada  ketepatan  tinggi.  Optimasi  dapat  dilakukan melalui minimisasi energi yang melibatkan kalkulasi mekanika molekul [8].
Minimalisasi  energi  dapat  mempermudah  dan  menyetabilkan  susunan  ikatan  selama  penambatan  molekul, penambahan hidrogen, dan konversi struktur dua dimensi menjadi tiga dimensi [9]. Minimisasi energi dengan medan gaya (force field) seperti medan gaya mekanika molekular (molecular-mechanics force fields, MMFF94) juga diketahui dapat digunakan  untuk  menghitung energi  potensial dan  parameter  lainnya seperti  regangan ikatan, sudut  lekukan,  panjang lekukan,  gaya  torsi,  lekukan  out-of-plane,  interaksi  van  der  Waals,  dan  elektrostatik  [8].  Akibatnya,  optimasi  melalui minimisasi energi yang dilakukan dengan baik dan tepat dapat meningkatkan ketepatan dan performa hasil penambatan molekular. Hasil penambatan molekular selanjutnya dilaporkan dalam afinitas ikatan (binding affinity) dan interaksi molekul. Afinitas ikatan mempengaruhi aktivitas intermolekular senyawa dan berimbas pada kekuatan ikatan [10]. Penelitian ini mempelajari pengaruh minimisasi energi terhadap turunan oksindola (Z)-5,7-dikloro-1-metil-3-(2-oksopropilidena)indolin-2- ona (1) dan 1-metil-L-triptopan (L-1-MT) (senyawa umum inhibitor IDO1) (Gambar 1) yang ditambatkan pada sisi aktif reseptor IDO1. Hasil dievaluasi berdasarkan afinitas ikatan dan interaksi yang terjadi antara senyawa 1 dan L-1MT dengan IDO1.

## Gambar 1. Struktur senyawa 1 dan L-1MT

## 2. Bahan dan Metode

## 2.1. Bahan
Penelitian ini dilakukan dengan laptop ASUS sistem operasi Windows 10 64-bit prosesor Intel® Core™ i7- 4720HQ RAM 4 GB NVIDIA GeForce 940M, MarvinSketch versi 20.13 (ChemAxon, Ltd, https://chemaxon.com), PyRx (Autodock Vina) (https://pyrx.sourceforge.io/), dan PyMOL versi 2.3.4 (Schrodinger,LLC, https://pymol.org). Penambatan molekular senyawa 1 dan ligan L-1-MT dilakukan terhadap makromolekul IDO1 yang diunduh dari database protein dari wwPDB (Worldwide Protein Data Bank) dengan identitas atau PDB ID: 2D0T. Senyawa 1 dan L-1MT disiapkan melalui pembuatan struktur dua dimensi (2D) yang dilanjutkan dengan pengaturan  pH 7,4 dan konversi menjadi bentuk tiga dimensi (3D) menggunakan MarvinSketch [11, 12]. Optimasi selanjutnya dilakukan melalui minimisasi energi dengan MarvinSketch (a) dan Open Babel PyRx (b), dan tanpa minimisasi energi (c). Senyawa ko-kristal PIM dalam IDO1 dipreparasi dan dioptimasi dengan prosedur yang sama. Makromolekul 2D0T dipreparasi dengan penghapusan molekul air, penghapusan ligan ko- kristal PIM, penghapusan rantai B, dan penambahan hidrogen polar menggunakan PyMOL.

## 2.2. Penambatan Molekuler
Penambatan  molekular  menggunakan  AutoDock  Vina  diawali  dengan  penambatan  ulang  ko-kristal  PIM  terhadap makromolekul 2D0T untuk validasi prosedur penambatan. Penambatan dilakukan pada grid berukuran 12 Å  12 Å  12 Å dengan sumbu X, Y, dan Z masing-masing sebesar 59 Å, 53 Å, 18 Å, dan exhaustiveness default sebesar 8. Nilai Root
Mean Square Deviation (RMSD) hasil penambatan ulang dapat diterima apabila <2 Å [13]. Penambatan silang 1 dan L-1- MT dilakukan sebagaimana prosedur penambatan ulang menggunakan senyawa  hasil preparasi dan optimasi melalui minimisasi energi dan tanpa minimisasi energi. Visualisasi menggunakan PyMOL dilakukan untuk mengetahui mode dan tipe interaksi yang terjadi antara senyawa dan makromolekul 2D0T.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Preparasi Ligan dan Makromolekul 2D0T
Minimisasi energi 1 dan L-1MT menggunakan MarvinSketch (a) dan Open Babel PyRx (b), dan tanpa minimisasi energi  (c)  menghasilkan  konformasi  struktur  3D  dengan  energi  minimisasi  sebagaimana  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Minimisasi energi dengan Open Babel PyRx menghasilkan ligan 1b dan L-1MTb dengan nilai energi minimisasi (EM) yang lebih rendah. Minimisasi energi yang menggambarkan kestabilan konformasi struktur molekul berdasarkan nilai EM [9] menginformasikan bahwa algoritma conjugate gradient Open Babel dalam PyRx menghasilkan regangan ikatan (bond- stretching), sudut lekukan (bending), panjang lekukan, gaya torsinal (torsion force), lekukan out-of-plane, interaksi van der Waals, dan elektrostatik yang lebih baik untuk kestabilan senyawa 1 dan L-1MT [14, 15]. Algoritma conjugate gradient Open  Babel  diketahui  merupakan  algoritma  umum  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  sistem  persamaan  linier berdasarkan penemuan titik minimum dari suatu fungsi kuadrat [16]. Sementara itu, ligan 1a dan L-1MTa yang dihasilkan dari minimisasi energi menggunakan MarvinSketch memberikan hasil yang berbeda dengan nilai EM yang lebih tinggi. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma divide and conquer pada MarvinSketch tidak cukup menghasilkan ligan 1a dan L- 1MTa dengan kestabilan, energi potensial, dan parameter lain yang lebih rendah dari ligan 1b dan L-1MTb yang diperoleh dengan algoritma conjugate gradient Open Babel.
Tabel 1. Nilai Energi Minimisasi (EM) Ligan 1 dan L-1MT Ligan EM (kkal/mol) Ligan EM (kkal/mol) 1a 28,14 L-1MTa 74,28 1b 21,74 L-1MTb 54,05 1c 88,30 L-1MTc 56,80
Makromolekul IDO-1 (PDB ID: 2D0T) mengandung dua rantai identik A dan B dimana setiap rantai memiliki sekuens dengan panjang 406 Å [17]. Penghapusan molekul air dalam makromolekul 2D0T dilakukan untuk menghindari gangguan interaksi selama proses penambatan berlangsung, sedangkan penghapusan ko-kristal PIM dilakukan untuk mendapatkan situs penambatan. Rantai B selanjutnya dihapus dan proses penambatan dilakukan dengan rantai A yang sebelumnya telah ditambah dengan hidrogen polar untuk mengantisipasi interaksi yang terjadi antara senyawa dan makromolekul 2D0T.

## 3.2. Penambatan Molekular
Penambatan  ulang  ko-kristal  PIM  pada  makromolekul  2D0T  terlebih  dahulu  dilakukan  untuk  validasi  prosedur penambatan. Penambatan ulang dilakukan pada situs ikat ko-kristal PIM pada sumbu X 59 Å, sumbu Y 53 Å, dan sumbu Z  18  Å  dengan  grid  berukuran  12  Å  12  Å  12  Å.  Penambatan  kembali  ko-kristal  PIM  dengan  minimisasi  energi MarvinSketch pada situs tambatnya dalam makromolekul 2D0T berhasil dilakukan dan memberikan nilai RMSD sebesar 0,085 Å (Gambar 2). Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa terjadi interaksi ikatan polar antara atom nitrogen cincin pirola pada ko-kristal PIM dengan Heme dalam jarak 2,13 Å dan 3,02 Å. Interaksi serupa terjadi melalui ikatan koordinasi. Interaksi phi-phi stacking juga terjadi antara cincin benzena dengan residu TYR126 dan antara cincin pirola dengan ligan Heme [6, 18]. Ligan ko-kristal PIM hasil penambatan ulang menunjukkan pola interaksi yang sama dengan jarak yang sedikit berbeda (2,64 dan 2,90 Å). Parameter RMSD dan interaksi yang terjadi mengindikasikan penambatan ulang dapat diterima  dan  prosedur  penambatan  valid  sehingga  dapat  digunakan  pada  penambatan  molekular  berikutnya  [19]. Penambatan silang senyawa 1 dan L-1MT dilakukan secara selektif sebagaimana prosedur penambatan ulang ko-kristal PIM. Senyawa 1 dan L-1MT ditambatkan pada situs ikat ko-kristal PIM dengan sumbu dan ukuran grid yang sama.
Evaluasi kemudian dilakukan terhadap afinitas ikatan (binding affinity) yang menggambarkan aktivitas intermolekular dan kekuatan ikatan antara protein dan senyawa. Semakin  kecil afinitas ikatan maka semakin kuat ikatan protein dan senyawa [8].  Tabel  2  memperlihatkan  nilai afinitas ikatan  ligan  1a  dan  L-1MTa  masing-masing  sebesar  -0,3  dan  -2,2 kkal/mol  pada  pose  terbaik  (pose  1)  dan  nilai  ini  lebih  rendah  dari  pada  yang  lain.  Hasil  ini  mengisyaratkan  bahwa minimisasi energi berpengaruh terhadap proses penambatan. Kajian lebih lanjut menunjukkan data EM sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 1 tidak memiliki hubungan linear dengan nilai afinitas ikatan (Tabel 2).
Minimisasi  energi  menggunakan  algoritma  conjugate  gradient  Open  Babel  menghasilkan  ligan  1b  dan  L-1MTb dengan nilai EM yang lebih rendah dari pada nilai EM untuk ligan 1a dan L-1MTa hasil minimisasi dengan algoritma divide and conquer MarvinSketch. Tetapi, ligan 1a dan L-1MTa dengan nilai EM yang lebih tinggi selanjutnya menghasilkan nilai
afinitas ikatan yang lebih rendah dari ligan 1b dan L-1MTb (Tabel 2). Secara umum, temuan ini dapat dikaitkan dengan penggunaan algoritma yang berbeda antara MarvinSketch dan Open Babel [16, 20]. Algoritma conjugate gradient Open Babe l dapat menghasilkan konformasi struktur dengan kestabilan dan energi potensial yang lebih rendah (ligan 1b dan L- 1MTb ),  tetapi  struktur  ini  dimungkinkan  cukup  kaku  dan  tidak  fleksibel  dalam  protein  selama  proses  penambatan berlangsung. Sebaliknya, meskipun algoritma divide and conquer MarvinSketch menghasilkan struktur dengan EM lebih tinggi (ligan 1a dan L-1MTa) tetapi struktur ini fleksibel dalam protein selama penambatan. Fleksibilitas struktur ligan dalam protein selama proses penambatan berlangsung memberikan nilai afinitas ikatan yang berbeda untuk setiap ligan dengan protein [21]. Fakta ini juga dapat dikaitkan dengan fleksibilitas protein, derajat kebebasan ligan dan protein, efek entalpi dan entropi [21, 22].
Gambar 2. Interaksi ko-kristal PIM unduhan dari wwPDB (A) dan hasil penambatan ulang, dan (B) terhadap residu 2D0T secara 3D (kiri) dan 2D (kanan).
Tabel 2. Nilai Afinitas Ikatan Ligan 1 dan L-1MT Ligan (Pose) Afinitas Ikatan (kkal/mol) 1a (1) -0,3; (2) -0,1; (3) 1,9 1b (1)  0,3; (2)  0,4; (3)  0,9; (4) 2,3 1c (1)  1,0; (2)  1,6; (3)  3,9 L-1MTa  (1) -2,2; (2) -1,9; (3) -0,8; (4) -0,8; (5) -0,7; (6)  0,0 L-1MTb  (1) -1,0; (2) -0,9; (3) -0,6; (4) -0,6; (5) -0,3; (6)  0,5; (7)  0,6; (8)  1,4; (9) 1,8 L-1MTc  (1) -1,2; (2) -1,0; (3) -0,8; (4) -0,8; (5) -0,4; (6)  0,5; (7)  1,4; (8)  1,7

## 3.2. Visualisasi Hasil Penambatan Molekular
Afinitas  ikatan  merupakan  nilai  kekuatan  interaksi  antara  protein  dan  ligan  yang  semakin  besar  apabila  nilainya semakin rendah. Interaksi ini terdiri atas ikatan hidrogen, interaksi elektrostatik, interaksi van der Waals, dan interaksi hidrofobik. Akan tetapi, metode simulasi komputasi hanya mampu menduga interaksi berdasarkan jarak antar atom dan sifat atomik senyawa dengan protein. Ikatan hidrogen dilaporkan dapat dikategorikan berdasarkan jarak donor-aseptor
A
B RMSD 0,085 Å
dimana jarak 2,2-2,5 Å sebagai interaksi kuat, 2,5-3,2 Å sebagai interaksi moderat dan 3,2-4,0 Å sebagai interaksi lemah [18].

## Gambar 3. Visualisasi interaksi 3D (kiri) dan 2D (kanan) senyawa 1 dengan 2D0T
Visualisasi hasil penambatan senyawa 1 pada pose terbaik (pose 1) menunjukkan adanya interaksi melalui donor ikata n hidrogen (hydrogen bonding donor, HBD), akseptor ikatan hidrogen (hydrogen bonding acceptor, HBA), dan ikatan polar (Gambar 3). Senyawa 1a berinteraksi melalui atom Cl pada cincin benzena dengan residu GLY262 (HBD; 2,5 Å), gugus karbonil oksindola dengan residu SER167 (HBA dan ikatan polar; 2,7 Å), dan ikatan polar antara atom oksigen dengan Fe-Heme (2,4 Å) dan N-Heme (3,2 Å). Interaksi lainnya berupa ikatan koordinasi antara ligan Heme dan ikatan halogen dengan residu LEU234. Pola interaksi yang sama ditunjukkan oleh senyawa 1b dan 1c dengan jarak yang lebih panjang. Senyawa 1c hanya menunjukkan satu ikatan polar dan tidak memiliki interaksi melalui ikatan koordinasi, ikatan
1a
1b 1c
polar,  dan  ikatan  halogen.  Perbedaan  interaksi  yang  terjadi  dan  jarak  ikatan  yang  bervariasi  membuktikan  bahwa minimisasi energi berpengaruh terhadap hasil penambatan molekular.
Gambar 4. Visualisasi interaksi 3D (kiri) dan 2D (kanan) senyawa L-1MT dengan 2D0T
Hasil penambatan L-1MT selanjutnya divisualisasi untuk memastikan perbedaan minimisasi energi terhadap interaksi yang terjadi (Gambar 4). Secara umum, L-1-MT tidak menunjukkan interaksi dengan Heme melalui ikatan polar. Senyawa
L-1-MT (a)
L-1-MT (b)
L-1-MT (c)
L-1-MTa berinteraksi dengan residu GLY262 melalui HBD (2,9 Å) dan ikatan polar (2,1 Å). Senyawa ini juga berinteraksi dengan  residu  SER167 melalui  HBA  dan  menunjukkan  interaksi  phi-phi stacking  antara  cincin benzen  dengan  Heme. Senyawa L-1-MTb menunjukkan pola interaksi yang sama dengan L-1MTa dengan tambahan ikatan hidrogen antara gugus amina dengan residu CYS129. Senyawa L-1-MT(c) tidak memiliki interaksi ikatan polar tetapi mempunyai tiga interaksi phi- phi stacking (cincin benzen dengan Heme, cincin pirola dengan Heme, cincin pirola dengan TYR126). Interaksi lainnya yang terbentuk adalah HBA atom nitrogen pada gugus amida dengan residu SER167 dan interaksi HBD gugus karbonil dengan residu GLY262.
Uraian di atas memberikan gambaran bahwa optimasi melalui minimisasi energi berpengaruh terhadap penambatan mole kular. Minimisasi energi memberikan dampak signifikan terhadap nilai energi minimisasi, afinitas ikatan, dan visualisasi interaksi.  Minimisasi  energi  senyawa 1  menggunakan  MarvinSketch menghasilkan  konformasi  struktur  dengan  afinitas ikatan yang lebih rendah dari pada yang lain. Hasil ini didukung oleh minimisasi energi dan penambatan molekular L-1MT terhadap makromolekul 2D0T yang juga menunjukkan profil yang sama. Senyawa 1 dan L-1MT menunjukkan interaksi yang beragam terhadap residu makromolekul 2D0T.

## 4. Kesimpulan
Penambatan  molekular  silang  senyawa  1  dan  L-1MT  terhadap  makromolekul  2D0T  dengan  perbedaan  optimasi minimisasi energi telah berhasil dilakukan. Minimisasi energi menggunakan  MarvinSketch dan Open Babel PyRx, dan tanpa minimisasi energi menghasilkan nilai energi minimisasi, binding affinity, dan interaksi yang berbeda. Penambatan molekular  dengan  minimisasi  energi  menggunakan  MarvinSketch  memberikan  hasil  afinitas  ikatan  paling  rendah  dan visualisasi interaksi ikatan paling baik dari lainnya.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis berterima kasih kepada ITS melalui Penelitian Kerjasama Antar Perguruan Tinggi (Pakerti) (958/PKS/ITS/2020).

## Daftar Pustaka
[1] C . Bilir & C. Sarisozen, “Indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO): Only An Enzyme or A Checkpoint Controller?,” Journal of Oncological Sciences, vol. 3, pp. 52-56, 2017.
[2] M. Platten, E. A. A. Nollen, U. F. Rohrig, F. Fallarino, & C. A. Opitz, "Trypthopan Metabolism as a Common Therapeutic Target in Cancer, Neurodegeneration and Beyond,” Nature Reviews Drug Discovery, vol. 18, no. 5, pp. 379-401, 2019.
[3] C. Zhou, F. Lai, L. Sheng, X. Chen, Y. Li, & Z. Feng, “Design, Synthesis and Biological Evaluation of Phenyl Urea Derivatives as IDO1 Inhibitors,” Molecules, vol. 25, no. 1447, 2020.
[4] S.  R.  Rudrangi,  V.  K.  Bontha,  V.  R.  Manda,  &  S.  Bethi,  “Oxindoles  and  Their  Pharmaceutical  Significance  -  An Overview,” Asian Journal of Research Chemistry, vol. 4, no. 3, pp. 335-338, 2011.
[5] G.  Pauntouris,  J.  Loudon-Griffiths,  &  C.  G.  Mowat,  “Insight  Into  The  Mechanism  of  Inhibition  of  Tryptophan  2,3- Dioxygenase by Isatin Derivatives,” Journal of Enzyme Inhibition and Medicinal Chemistry, vol. 31, pp. 70-78, 2016.
[6] S.  Paul,  A.  Roy,  S.  J.  Deka,  S.  Panda,  G.  N.  Srivastava,  V.  Trivedi,  &  D.  Manna,  “Synthesis  and  Evaluation  of Oxindoles as Promising Inhibitors of the Immunosuppressive Enzyme Indoleamine 2,3-dioxygenase 1,” Medicinal Chemistry Communications, vol. 8, no. 8, pp. 1640–1654, 2017.
[7] T. Nogrady, & D. F. Weaver, Medicinal Chemistry: A Molecular and Biochemical Approach, 3 rd Edition. New York: Oxford University Press, 2005.
[8] A.  Jász,  A.  Rák,  &  G.  Cserey,  “Energy  Calculation  of  MMFF94  Force  Field  on  GPU  (Special  Session  on  Array Computing Systems and Applications).” dalam European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD), 2017.
[9] M. Ganesan, K. K. Raja, S. Murugesan, B. K. Kumar, G. Rajagopal, & S. Thirunavukkarasu, “Synthesis, Biological Evaluation,  Molecular  Docking,  Molecular  Dynamics  and  DFT  Studies  of  Quinoline-fluoroproline  Amide  Hybrids,” Journal of Molecular Structure, vol. 1217, no. 128360, 2020.
[10] C. M. Nisha, A. Kumar, P. Nair, N. Gupta, C. Silakari, T. Tripathi, & A. Kumar, “Molecular Docking and In Silico ADMET Study Reveals Acylguanidine 7a as a Potential Inhibitor of β-Secretase,”. Advances in Bioinformatics, vol. 2016, 2016.
[11] C. Kiank, J.-P. Zeden, S. Drude, G. Domanska, G. Fusch, W. Otten, & C. Schuett, “Psychological Stress-Induced, IDO1-Dependent Tryptophan Catabolism: Implications on Immunosuppression in Mice and Humans,” PLoS ONE, vol. 5, no. 7, 2010.
[12] T. ten Brink & T. Exner, “pKa Based Protonation States and Microspecies for Protein– Ligand Docking,” Journal of Computer-Aided Molecular Design, vol. 24, pp. 935–942, 2010.
[13] W. J. Allen, & R. C. Rizzo, “Implementation of the Hungarian Algorithm to Account for Ligand Symmetry and Similarity in Structure-Based Design,” Journal of Chemical Information and Modeling, vol. 54, pp. 518−529, 2014.
[14] T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, & C. Stein, Introduction to Algorithms, 3 rd Ed. Massachussetts:The MIT Press, 2009.
[15] P. Tiikkainen, “Study of Ligand-Based Virtual Screening Tools in Computer-Aided Drug Design,” PhD Dissertation, University of Turku, Finland, 2010.
[16] R. Barret, M. Berry, T. F. Chan, J. Demmel, J. Donato, J. Dongarra, V. Eijkhout, R. Pozo, C. Romine, & H. van der Vorst, “Templates for The Solution of Linear Systems: Building Blocks for Iterative Methods,” Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 1994.
[17] H. Sugimoto, S.-I. Oda, T. Otsuki, T. Hino, T. Yoshida, & Y. Shiro, “Crystal Structure of Human Indoleamine 2,3- Dioxygenase: Catalytic Mechanism of O 2 Incorporation by A Heme-containing Dioxygenase,” PNAS, vol. 103, no. 8, pp. 2611–2616, 2006.
[18] G. A. Jeffrey, An Introduction to Hydrogen Bonding. New York: Oxford University Press, 1997.
[19] E. W. Bell & Y. Zhang, "DockRMSD: An Open-Source Tool for Atom Mapping and RMSD Calculation of Symmetric Molecules Through Graph Isomorphism," Journal of Cheminformatics, vol. 11, no. 40, 2019.
[20] G.  Even,  J.  S.  Naor,  S.  Rao,  &  B.  Schieber,  “Divide-and-Conquer  Approximation  Algorithms  via  Spreading Metrics,“ Journal of the ACM, vol. 47, no. 4, pp. 585-616, 2000.
[21] C. S. Rapp, C. Kalyanaraman, A. Schiffmiller, E. L. Schoenbrun, & M. P. Jacobson, “A Molecular Mechanics Approach to  Modeling  Protein-Ligand  Interactions:  Relative  Binding  Affinities  in  Congeneric  Series,”  Journal  of  Chemical Information and Modeling, vol. 51, no. 9, pp. 2082-2089, 2011.
[22] G. Klebe & H.-J. Bohm, “Energetic and Entropic Factors Determining Binding Affinity in Protein-Ligand Complexes,” Journal of Receptors and Signal Transduction, vol. 17, no. 1-3, pp. 459-473, 1997.