## IN-SILICO ANALYSIS OF THE BDNF (BRAIN DERIVED NEUROTROPHIC FACTOR) PROTEIN OF PIGEON ( Columba livia )
Ni Gusti Ayu Galuh Candra Kirana*, I Made Budiarsa**, I Nengah Kundera, Mohammad Jamhari
Program Studi Pendidikan Biologi P. MIPA, Universitas Tadulako, Jl.Soekarno-Hatta, Palu.
E-mail: *ayugaluh1998@yahoo.com; ** budiarsa_imade@yahoo.com
Diterima: 2 Desember 2019. Disetujui: 27 Februari 2020. Dipublikasikan: 26 April 2020 DOI: 10.30870/educhemia.v5i1.6763
Abstract: BDNF protein plays a role in the growth and survival of neurons. BDNF protein has some uniqueness, and information on this protein is still limited reported, especially in pigeons. The purpose of this study is to predict the three-dimensional structure of the pigeon of  BDNF protein, to provide information in understanding the characteristics, structure of the  protein  using  a  homology  approach  through  in-silico  analysis.  The  BDNF  protein  is predicted  using  the  SWISS-MODEL  server  and  visualizing  the  prediction  results  on  the CHIMERA Software. Pigeon BDNF protein was taken from Uniprot with a B4Z8Q access code with a template of 1b8m.1. The analysis shows that BDNF protein has  an identity of 93,20% consisting of 226 amino acids with a target QMEAN value of -0.17 and hydrophobic amino acids namely Trp, His, Tyr, Ile, Leu, Gly, Lys, Cys, Ala, Phe, Met, and Val. Carboxyl residues,  namely  Glu,  Asp  and  Val,  and  amine  residues,  namely  Lys  and  Ser,  with  82 hydrogen bonds.
Keywords: BDNF; Three Dimensional of Protein; Homology
Abstrak: Protein BDNF berperan dalam pertumbuhan dan kelangsungan hidup neuron serta memiliki  beberapa  keunikan  namun  informasi  protein  ini  masih  terbatas  dilaporkan khususnya  pada  burung  Merpati.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memprediksi  struktur  tiga dimensi  dan  untuk  memberikan  informasi  dalam  memahami  karakteristik  protein  BDNF burung Merpati menggunakan pendekatan homologi melalui analisis in-silico . Protein BDNF diprediksi  menggunakan server SWISS-MODEL  serta  memvisualisasikan  hasil  prediksi pada Software CHIMERA.  Protein  BDNF  burung  Merpati  diambil  dari  Uniprot  dengan kode  akses  B4Z8Q8  dan template 1b8m.1.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  BDNF memiliki identity 93,20%, nilai QMEAN -0,17 serta tersusun atas 226 asam amino dengan asam amino yang bersifat hidrofobik meliputi TRP, HIS, TYR, ILE, LEU, GLY, LYS, CYS, ALA,  PHE,  MET,  dan  VAL.  Residu  karboksil  yakni  GLU,  ASP  dan  VAL,  serta  residu amina yakni LYS dan SER, dengan 82 ikatan hidrogen.
Kata kunci: Struktur Tiga Dimensi; BDNF; Homologi.

## PENDAHULUAN
Gen BDNF ( Brain  derived  neurotrophic factor )  adalah  anggota  dari  faktor neurotropik (Silakarma & Sudewi, 2019). Letak BDNF pada setiap spesies berbeda- beda, BDNF pada  ayam  terletak  pada ekson 1 sepanjang 650 bp (Kimball et al .,
2009), pada manusia terletak pada ekson 1 sampai 5 (Silakarma & Sudewi, 2019). Gen BDNF mensintesis  protein  BDNF, sebagai  prekursor  dari  prepro-BDNF yang dipecah menjadi pro-BDNF sehingga menjadi protein BDNF (Lessmann et  al .,  2003).  Protein  BDNF pada  manusia  terdiri  atas  225  asam amino,  tikus  sebanyak  249  asam  amino dan  ayam  sebanyak  246  asam  amino (Yeh et al ., 2015).
Protein BDNF mengikat dua
reseptor,  yakni tropomiosin  kinase b (Trk  b)  (Cattaneo et  al .,  2016)  dan neurotrophin P75 (Hosomi et al ., 2003).
Trk  b  mengikat    m-BDNF  yang berfungsi dalam kelangsungan hidup dan diferensiasi neuron sedangkan  reseptor neurotrophin  p75  mengikat  pro-BDNF untuk apoptosis sel.
Berdasarkan keunikan dan pentingnya BDNF dalam mempertahankan
pertumbuhan, kelangsungan  hidup  dan  fungsi  neuron, mengeksplorasi  informasi  protein  BDNF merupakan  alternatif  yang  tepat  untuk
memahami  protein  tersebut.  Khususnya pada  burung    merpati  ( Columba  livia ) informasi  protein  BDNF  masih  terbatas dilaporkan  sehingga  perlu  dilakukan prediksi  struktur  tiga  dimensi  protein untuk  memberikan  informasi  tentang karakteristik,  struktur  dan  interaksi protein ditingkat molekuler (Sehar et al ., 2013).
Pemahaman  struktur  tiga  dimensi protein dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan  homologi  melalui  analisis in- silico (Kresge et  al., 1992).  Menurut Lukitaningsih dkk., (2009)  mengatakan bahwa  pendekatan  homologi  menggunakan protein  homolog  yang  telah  diketahui struktur tiga dimensinya sebagai template dapat  digunakan  untuk  memodelkan protein target.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  laptop dengan spesifikasi  Intel (R) TM ( core ) 2 duo  CPU  U9400  kecepatan  1,40  GHz kapasistas  Ram  2.00  GB  dengan  sistem operasi windows 2007.  Perangkat  lunak yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa server Swiss-Model Expasy yang diakses  secara online yang    digunakan untuk  memprediksi  struktur  tiga  dimensi protein BDNF sedangkan untuk menampilkan  visualisasi  struktur  tiga
dimensi protein digunakan
UCSF

## CHIMERA.
Bahan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yakni  urutan  asam  amino protein  BDNF    dengan  kode  akses B4Z8Q8  yang  di  akses  melalui server UNIPROT  serta  belum  terbangun struktur  3  dimensi  pada database RSCB PDB.  Urutan  asam  amino  yang  telah diunduh, di input ke dalam server SWISS MODEL  EXPASY.  Prediksi  protein target  menggunakan template yang memiliki identity tinggi,  evaluasi  target dilakukan  dengan  beberapa  parameter yakni Local  Quality  Estimation berupa QMEAN dan GMEQ. Hasil  prediksi divisualisasi  pada Software CHIMERA , yakni  menampilkan,  ikatan  hidrogen, residu  asam  amino  hidrofobik,  residu karboksil dan amina.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berkembangnya  biologi  molekuler serta  terungkapnya  susunan  DNA membuktikan
organisme hidup merupakan entitas yang dinamis (Budiarsa dkk .,  2009).  Regulasi  transkripsi DNA  akan  menghasilkan  suatu  protein spesifik  yang  terlibat  dalam  fungsi biologis  tertentu  (Mulyati,  2016).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  protein yang  diekspresikan  oleh  gen BDNF burung  Merpati  tersusun  atas  226  asam amino  dengan  massa  25437,50  Daltons.
Yeh et  al .  (2015)  melaporkan  bahwa protein  BDNF  pada  beberapa  spesies menunjukkan  adanya  perbedaan  jumlah asam  amino,    pada  turkey  ditemukan 246,  zebrafish  sebanyak  270,  finch sebanyak  246,  simpanse  sebanyak  247 dan kera sebanyak 247 asam amino.
Pemodelan sequence target dilakukan pada server SWISS  MODEL  yang menyediakan  layanan  untuk  pencarian template (Westbrook et  al .,  2003) . Identity  template yang  dipilih  sebesar 93,20%, menurut Amelia (2012) template dengan identity diatas  50%  menjadi pilihan  utama  dalam  penentuan  struktur tiga  dimensi  protein. Identity  template lebih  dari  50%  dapat  digunakan  karena memiliki  kesalahan  yang  kecil  dalam memprediksi  struktur  tiga  dimensi sequence target,  yaitu  pada  rantai samping dan daerah rotametrik (Baker & Sali,  2001). Template yang  digunakan yakni  1b8m.1  A,  hasil  model  yang terbangun  terdiri atas rantai α  heliks dan β sheet .  Rantai  α  heliks  distabilkan  oleh ikatan  hidrogen  yang  terbentuk  dari residu asam amino dan asam amino yang memiliki  rantai  hidrofobik  cenderung dijumpai pada struktur α  heliks. Rantai β sheet terbentuk  antara  ikatan  hidrogen dengan asam-asam amino yang bersebelahan.  Struktur  model  rantai  β  sheet ditemukan  lebih  dominan    dibandingkan  α heliks.  Data ini sejalan dengan penelitian
yang  dilaporkan  oleh    Robinson et  al (1995)  pada  protein  NGF.  Hal  ini disebabkan  protein  yang  diekspresikan  oleh NGF  dan  BDNF  merupakan  keluarga neurotrophic yang  sama-sama  berperan dalam proses pertumbuhan saraf.
Struktur α heliks dan  β sheet dapat dilihat pada Gambar 1.
A Gambar 1 . A. Struktur α  heliks dan B. β sheet
Data model  information menunjukkan bahwa  nilai  QMEAN  ( Quality  Model
Energy Estimation ) menggabungkan
beberapa fungsi penilaian yang digunakan untuk memperkirakan kualitas model  (Wijaya,  2016).  Pada  analisis  ini nilai  QMEAN  target  didapatkan  cukup baik yaitu sebesar -0,17, yang ditandakan dengan    adanya  simbol  ibu  jari  yang mengarah  keatas  tepat  disebelah  kanan atas.  Nilai  GMQE  menggambarkan  sifat- sifat dari  pensejajaran  taget  dan template dengan  rentan  skor  0  hingga  1  yang mencerminkan  ekspektasi  akurasi  model dibangun  (Rekik et  al .,  2015).    Pada analisis ini nilai GMQE model ditemukan sebesar  0,42  sehingga  akurasi    model yang dibentuk  baik (Tabel 1).
Tabel 1 .  Perbandingan Template Dan Target
Global Quality Estimation Target Template QMEAN -0,17 -0,34 C β 0,27 0,75 All atom -0,32 0,11 Solvation -0,61 0,41 Torsion 0,02 0,43 GMQE 0,42 - Kelayakan  model  struktur  tiga dimensi dapat dilihat pada plot
Ramachandran  yang  terbagi  menjadi empat  kuadran  yakni most  favoured regions,  additional  allowed  regions,
generously allowed regions, dan disallowed  regions .  Plot  Ramachandran Model  protein  BDNF  burung  Merpati (B4Z8Q8)  memiliki  persentase  residu asam  amino  yang  berbeda  pada  setiap region.  Pada  kuadran  I most  favoured regions sebesar  92,4%,  kuadran  II additional regions sebesar 6,5%, kuadran III generously  allowed  regions sebesar 1,1%, dan kuadran IV disallowed regions sebesar  0,0%.  Penelitian  sebelumnnya tentang  Model  BDNF Homo  sapiens ditemukan    wilayah disallowed  region pada  plot  Ramachandran  terdapat  satu residu  non-glicine,  Lys-26    yang  terdiri 8-116  asam  amino  dengan  kepadatan elektron  dengan  jarak    rantai  utama sebesar  60  Å  (Robinson et  al .,  1995).
Semakin  besar  residu  asam  amino  yang berada pada most favoured region hal ini menandakan kualitas model semakin baik dan  stabil  (Ho  &  Brasseur,  2005).

## B
Kualitas  struktur  protein  dikatakan  baik jika  residu  non  glisin  pada  daerah disallowed  region lebih  kecil  dari  15%.
(Lovell et  al .,  2003).  Pada  penelitian  ini model  protein  BDNF  merpati  memiliki kualitas  yang  baik  dan  stabil  karena memiliki  persentase  yang  tinggi  pada most  favoured  regions dan  rendah  pada disallowed  region. Ramachandran  plot dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Plot Ramachandran
Ikatan  hidrogen  berkontribusi  penting dalam membebaskan energi makromolekul  biologis  (Morozov  & Kortemme,  2005),  yang  terjadi  antar atom  hidrogen  dengan  salah  satu  unsur N,  O  dan  F  (Effendy  2006).  Ikatan hidrogen  dicirikan  oleh  orientasi  donor dan akseptor yang berbeda  dan berfungsi menjaga  stabilitas  ikatan  protein,  fungsi ini terkait dengan sifat protein yang dapat terdenaturasi  dan  terkoagulasi  sebagai akibat  oleh  pemanasan  suhu  tinggi,  dan penurunan  atau  kenaikan  pH  (Wijayanti, 2017). Kekuatan ikatan hidrogen
mempengaruhi  mobilitas  protein  pada sistem  terluar  (Sheu et  al .,  2009).  Lebih lanjut  Vinsiah  (2018)  ikatan  hidrogen berperan  penting  dalam  penentuan struktur,  sifat  dan  fungsi  suatu  molekul. Ikatan  yang  terjadi  dapat  berupa  ikatan gaya  antar  atom  yang  memiliki keelektronegatifan  yang  tinggi  dengan atom  hidrogen  yang  terikat  secara kovalen  (Rachmania, dkk., 2015).    Pada model  ditemukan  82  ikatan  hidrogen yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Keterangan
A. Ikatan hidrogen berwarna hijau
Gambar 3 . Ikatan Hidrogen
Interaksi  hidrofobik  struktur  protein berperan    dalam  mengatur  pelipatan  dan stabilitas  protein  (Gowder et  al .,  2014).
Asam  amino  hidrofobik  melakukan pelipatan ke arah dalam ketika berada di lingkungan  aquaeous  (Zhu et  al .,  2016).
Pada  analisis  ini  diperoleh    asam  amino yang  bersifat  hidrofobik  adalah  LYS, VAL,  MET,  ALA,  TRP,  THR,  ILE,
GLY, HIS, TYR, CYS, dan PHE.
Menurut  Gowder et  al .,  (2014) menyatakan bahwa asam amino hidrofobik seperti VAL, LEU, ILE, PHE,

## A
dan  MET  cenderung  terdapat  dibagian dalam rantai samping kutub yang terkena pelarut,  residu  ini  menstabilkan  tulang punggung  polipeptida.  Ketika  protein melipat  sebagian  besar  residu  non  polar (~80%)  akan  berada  di  bagian  interior permukaan  protein,  terlindungi  dari pelarut  sehingga  menyebabkan  suatu protein  dapat  mempertahankan  integritasnya (Malau  dan Sianturi, 2019). Gambar residu hidrofobik dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Residu hidrofobik berwarna biru
Residu karboksil mengandung sebuah gugus karbonil dan hidroksil, aksi antar kedua gugus tersebut menghasilkan gugus  yang  bersifat  asam  dan  polar sehingga  reaksinya  tidak  dipengaruhi oleh  sisa  molekul.  Asam  karboksilat merupakan  asam lemah, sehingga gugus -COOH  diperlukan  untuk  membentuk ikatan hidrogen intramolekuler (Sumarlin, dkk., 2012).
Hasil struktur protein BDNF terdapat beberapa asam amino berupa GLU, ASP dan  VAL.  Asam  aspartat  dan  glutamat merupakan  asam  amino  yang  bersifat
asam  karena  keduanya  memiliki  rantai samping dan mengandung gugus karboksil  serta  cenderung  mengalami deprotonasi  pada  pH  netral.  Pada  asam amino  yang  memilki  residu  amina terdapat LYS dan GLY. Lisin merupakan asam  amino  yang  bersifat  basa  karena bermuatan  positif  pada  pH  netral  dan berperan  dalam  stabilisasi  interaksi elektrostatik  di  dalam  protein.  Gambar asam  amino  karboksil  dan  amina  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Residu  kaboksil warna hijau dan residu amina warna merah

## KESIMPULAN
Protein BDNF merpati, dengan kode akses  B4Z8Q8  dan template 1b8m.1 mempunyai identity sebesar  93,20% dengan  nilai  QMEAN  target  sebesar  - 0,17.  Asam  amino  yang  bersifat hidrofobik  berupa  TRP,  HIS,  TYR,  ILE, LEU,  GLY,  LYS,  CYS,  ALA,  PHE, MET dan VAL. Residu karboksil berupa GLU,  ASP  dan  VAL  serta  residu  amina yakni  LYS  dan  SER,  dengan  82  ikatan hidrogen dari 226 asam amino
penyusunnya.  Implikasi  dari  penelitian ini  yakni  untuk  memberikan  informasi
awal  mengenai  struktur  protein  BDNF dalam pengembangan desain vaksin.

## DAFTAR RUJUKAN
Amelia.  (2012).  Comparative  Modelling Protein  Vaksin  NA  BTB  H5N1 menggunakan  Swiss  Model. Jurnal
Sainstek , vol. 4, no. 2, hh.165-169.
Baker,  D.  &  Sali,  A.  (2001).  Protein Structure  Prediction  and  Structural
Genomic. Science, vol . 294,  no.
5540, hh. 93-96.
Budiarsa,  I.  M.,  Artama,  I.  W.  T., Sembiring,  L.,  &  Situmorang,  J.
(2009).  Diversitas  Genetik  Burung
Maleo ( Macrocephalon maleo ) Berdasarkan Sekuen Gen Dehydrogenase  Sub-Unit  2  (ND2) Mitokondria. Berkala  Penelitian Hayati Edisi Khusus , 3B, hh. 11–15.
Cattaneo,  A.,  Cattane,  N.,  Begni,  V., Pariante,  C.  M.  &  Riva,  M.  A. (2016).  The  Human  BDNF  Gene: Peripheral  Gene  Expression  and Protein  Levels  as  Biomarkers  For Psychiatric  Disorders. Translational
Psychiatry , vol.  6,  hh. 1-10.
Effendy. 2006. Teori VSEPR Kepolaran, dan Gaya Antar molekul. Bayumedia Publishing : Malang.
Gowder, M. S., Chatterjee, J., Chaudhuri, T. & Paul, K. (2014). Prediction and Analysis  of  Surface  Hydrophobic Residues  In  Tertiary  Structure  Of
Proteins. The  Scientific  World  Journal , hh.. 1-7.
Ho,  B.  K.  &  Brasseur,  R.  (2005).  The Ramachandran  Plots  of  Glycine  and Pre-Proline. BMC Struc Bio ,  vol. 11,
hh. 1–11.
Hosomi,  S.,  Yamashita,  T.,  Aoki,  M.  & Tohyama,  M.  (2003).  The  p75 Receptor  is  Required  for  BDNF- Induced  differentiation  of  Neural Precursor  Cells.  Biochemical  and Biophysical.
Journal Research Communications ,  vol.  30,    no.  4,  hh.
1011–1015.
Kimball,  R.  T.,  Braun,  E.  L.,  Barker,  F.
K.,  Bowie,  R.  C.  K.,  Braun,  M.  J., Chojnowski,  J.  L.,  Hackett,  S.  J.,
Han,  K.  L.,  Harshman,  J.,  Heimer- Torres, V.,
Holznagel, W.,
Huddleston,  C.  J.,  Marks,  B.  D., Miglia,  K.  J.,  Moore,  W.  S.,  Reddy, S., Sheldon, F. H., Smith, J. V., Witt, C.  C.  &  Yuri,  T.  (2009).  A  Well- Tested  Set  of  Primers  to  Amplify Regions  Spread  Across  the  Avian Genome. Molecular  Phylogenetics  and Evolution , vol. 50, no. 3, hh. 654–660.
Kresge,  C.  T.,  Leonowicz,  M.  E.,  Roth, W.  J.,  Vartuli,  J.  C.  &  Beck,  J.  S. (1992).  One  Thousand  Families  For
The  Molecular  Biologist .  Nature ,
vol. 359,  hh. 710–713.
Lessmann,  V.,  Gottmann,  K.  & Malcangio,  M.  (2003).  Neurotrophin Secretion :  Current  Facts  and  Future
Prospects. Plos  One , vol.  69, hal.
341–374.
Lovell, S. C., Davis, I. W., III, W. B. A.,
Bakker,  P.  I.  W.  de,  Word,  J.  M.,
Prisant,  M.  G.,  Richardson,  J.  S.  &
Richardson,  D.  C.  (2003).  Structure
Validation by C α Geometry: φ,ψ and
C  β  deviation.  Proteins: Structure.
Function  and  Genetics ,  vol.  50,  no.
3, hh. 437–450.
Lukitaningsih,  E.,  Wisnusaputra,  A.  &
Sudarmanto,  B.  S.  A.  (2009).
Scrining  in  Silico  Active  Compound of Pachyrrhizus erosus as Antitirosinase  on Aspergillus  oryzae (Computattional Study with Homology  Modeling  and  Molecular
Docking). Majalah Obat Tradisional , vol. 20,  no. 1,  hh. 7–15.
Malau,  N.  D.  &  Sianturi,  M.  (2019).
Analisa Interaksi Hidrofobik
terhadap  Kestabilan  Termal  Enzim
Xilanase Aspergillus  niger . Jurnal
EduMatSains ,  vol.  3,  no.  2,  hh.  215–
227.
Morozov, A. V. & Kortemme, T. (2005). Potential  Functions  for  Hydrogen Bonds in Protein Structure Prediction and  Design  Advances  in  Protein.
Chemistry , vol. 72, no. 5, hh. 1–38.
Mulyati,  B.  (2016).  Studi  Komputasi Interaksi  Isoflavon  dengan  Reseptor Estrogen  β  menggunakan  Metode Oniom. Educhemia, vol.  1  no.  2  hh. 148.
Rekik,  I.,  Chaabene,  Z.,  Grubb,  C.  D.,
Drira,  N.,  Cheour,  F.  &  Elleuch,  A. (2015).  In  Silico  Characterization and  Molecular  Modeling  of  Double- Strand Break Repair Protein MRE11 from  Phoenix  dactylifera  V  Deglet Nour. Theoretical  Biology  and Medical Modelling , vol. 12 no. 1 hh.
1–14.
Rachmania,  R.  A.  &  Supandi,  O.  A.  L. 2015.  Senyawa  Diterpenoid  Lakton Herba Sambiloto. Pharmacy , vol. 12, no. 2, hh. 210-222.
Robinson,  R.  C.,  Stuart,  D.  I.,  Jones,  E. Y. & Radziejewski, C. (1995). 1995. Structure  of  the  Brain-Derived Neurotrophic  Factor/Neurotrophin  3 Heterodimer. Biochemistry ,  vol.  34, no. 13, hh. 4139–4146.
Sehar,  U.,  Mehmood,  M.  A.,  Nawaz,  S., Nadeem,  S.,  Hussain,  K.,  Sohail,  I.,
Tabassum, M. R., Gill, S. S. & Saqib, A.  (2013).  Three  Dimensional  (3D) Structure  Prediction  and  Substrate- Protein  Interaction  Study  of  the Chitin  Binding  Protein  CBP24  from B. thuringiensis . Bioinformation ,  vol.  9, no. 14,  hh. 725–729.
Sheu, S. Y., Schlag, E. W., Selzle, H. L.
&  Yang,  D.  Y.  (2009).  Hydrogen Bonds  in  Membrane  Proteins.
Journal  of  Physical  Chemistry ,  vol.
113 no. 15, hh. 5318–5326.
Silakarma, D & Sudewi, A. A. R. (2019).
The Role
of Brain-Derived
Neurotrophic  Factor  (BDNF)  in Cognitive  Functions. Bali  Medical Journal vol. 8, no. 2,  hh. 427–434.
Sumarlin, L. O., Nurbayti, S. & Fauziah,
S.  2012.  Penghambatan  Enzim
Pemecah  Protein  (Enzim  Papain) oleh  Ekstrak  Rokok,  Minuman Beralkohol dan Kopi secara In Vitro. Jurnal  Kimia  Valensi ,  vol.  2,  no.  3, hh. 449-458.
Vinsiah, R. (2018). tudi Ikatan Hidrogen Sistem Metanol-Metanol dan Etanol-
Etanol  dengan  Metode  Molekular
Dinamik. Sainmatika, vol.  15,  no.  1, hh. 14–22.
Westbrook, J., Feng, Z., Chen, L., Yang,
H.  &  Berman,  H.  M.  (2003).  The
Protein  Data  Bank  and  Structural Genomics.  Nucleic  Acids  Research,
vol. 31,  no. 1,  hh. 489–491.
Wijaya, H. (2016). Prediksi Struktur Tiga
Dimensi  Protein  Alergen  Pangan dengan Metode Homologi menggunakan Program Swiss-Model.
Biopropal Industri , vol. 7, no. 2, hh. 83–94.
Wijayanti,  I.  E.  (2017).  Analisis  Asam Amino  pada  Minyak  Kelapa  dengan Proses  Pengasaman  Menggunakan HPLC. Educhemia ,  vol.  2,  no.  1,  hh 40-51.
Yeh,  F.  C.,  Kao,  C.  F.  &  Kuo,  P.  H.
(2015).  Explore  the  Features  of Brain-Derived  Neurotrophic  Factor in Mood Disorders. Plos one , vol. 10, no. 6, hh. 1–20.
Zhu, C., Gao, Y., Li, H., Meng, S., Li, L.,
Francisco,  J.  S.  &  Zeng,  X.  C. (2016).  Characterizing  Hydrophobicity of  Amino  Acid  Side  Chains  in  a Protein Nanodroplet on Planar Peptide Network. Proceedings  of  the  National Academy  of  Sciences  of  the  United States of America , vol. 113,  no. 46, hh. 12946–12951.