Volume 6, Nomor Khusus, Oktober 2020                                 Covid 19: Analisis In-Silico Struktur Tersier …

## COVID-19: ANALISIS IN-SILICO STRUKTUR TERSIER NSP1 DAN NSP2 PADA SARS-COV-2
Suprianto 1  , I Made Budiarsa 1
1 Program Studi Pendidikan Biologi Pendidikan MIPA Universitas Tadulako
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history Submitted : 2020-07-02 Revised : 2020-09-25 Accepted : 2020-10-14

## Keywords:
COVID-19 SARS-CoV-2 Nsp1 Nsp2 In-silico The spread of the COVID-19 pandemic has captured a lot of attention from the global community.  This  pandemic  was  caused  by  SARS-CoV-2  by  producing  nonstructural proteins (nsp1-16). This study aims to analyze the tertiary structure of nsp1 and nsp2 in SARS-CoV-2  in-silico.  The  target  proteins  nsp1  and  nsp2  have  access  codes
YP_009725297.1  and  YP_009725298.1  obtained  from  NCBI.  The  amino  acid composition of nsp1 and nsp2 is 19774.35 Daltons and 70507.81 Daltons, respectively. The nsp1 tertiary structure produces a model structure with a percentage of 64%, 19% disordered area, 42% alpha-helix, 13% beta strand, 92.17% model verification (passed), 74.0%  favored  region  and  6.4%  outliers  area  (stable).  The  nsp2  tertiary  structure produced a model structure with a percentage of 9%, 17% disordered area, 36% alpha- helix,  27%  beta  strand,  64.29%  model  verification  (failed),  76.0%  favored  region  and 16.4% outliers area (unstable). The stability of nsp1 has very good potential compared to  nsp2,  the  validation  of  the  structure  obtained  can  be  the  basis  for  studying  the development of the vaccine design for the SARS-CoV-2 virus that causes COVID-19. Kata Kunci: COVID-19 SARS-CoV-2 Nsp1 Nsp2 In-silico Penyebaran  pandemi  COVID-19  telah  menyita  banyak  perhatian  masyarakat  global. Pandemi ini disebabkan oleh SARS-CoV-2 dengan memproduksi protein nonstruktural (nsp1-16).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  struktur  tersier  nsp1  dan  nsp2 pada SARS-CoV-2 secara in-silico. Protein target nsp1 dan nsp2 memiliki kode akses
YP_009725297.1  dan  YP_009725298.1  yang  diperoleh  dari  NCBI.  Komposisi  asam amino  nsp1  dan  nsp2  masing-masing  adalah 19774.35 Daltons dan 70507.81 Daltons. Struktur  tersier  nsp1  menghasilkan  struktur  model  dengan  persentase  64%,  wilayah disordered  19%,  alpha-helix  42%,  beta  strand  13%,  verifikasi  model  92.17%  (lulus), 74.0%  favoured  region  dan  daerah  outliers  6.4%  (stabil).  Struktur  tersier  nsp2 menghasilkan  struktur  model  dengan  persentase  9%,  wilayah  disordered  17%,  alpha- helix  36%,  beta  strand  27%,  verifikasi  model  64.29%  (gagal),  76.0%  favoured  region dan  daerah  outliers  16.4%  (tidak  stabil).  Stabilitas  nsp1  memiliki  potensi  yang  sangat baik  dibandingkan  nsp2,  validasi  struktur  yang  diperoleh  dapat  menjadi  dasar  untuk mempelajari pengembangan desain vaksin virus SARS-CoV-2 penyebab COVID-19.
 Corresponding Author:
Suprianto Program Studi Pendidikan Biologi Universitas Tadulako Telp. 082193279390 Email: supriantoupick28@gmail.com

## PENDAHULUAN
Corona  virus  disease  2019 (COVID- 19)  merupakan  salah  satu  pandemi  yang  dapat menyerang sistem pernapasan. Sejak kemunculan  COVID-19  di  akhir  tahun  2019 telah  menyita  banyak  perhatian  masyarakat global  tentang  bahaya  dari  virus  corona.  Virus ini  pertama  kali  ditemukan  di  Wuhan  (China) sebagai  salah  satu  penyebab  pneumonia  yang sangat  parah  (Angeletti, et  al .,  2020).  Kasus COVID-19  menyebabkan  banyak  kematian akibat  kurangnya  pengetahuan  dasar  mengenai virus ini.
Sebelumnya,  penyakit  ini  dinamakan 2019 novel coronavirus (2019-nCoV), kemudian  WHO  mengumumkan  nama  baru pada  11  Februari  2020  yaitu Coronavirus Disease (COVID-19)  yang  disebabkan  oleh virus Severe  Acute  Respiratory  Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2)  (Guo, et  al ., 2020;  WHO,  2020).  Penelitian  sebelumnya telah  mengungkapkan  sekuens  SARS-CoV-2 terhadap  salah  satu  korban  COVID-19  di Wuhan,  China.  Hasil  sekuens  menunjukkan terdapat  beberapa  protein  nonstruktural  (nsp1-

## Jurnal Kesehatan Manarang
Volume 6, Nomor Khusus, Oktober 2020, pp. 01 – 08 ISSN 2528-5602 (Online), ISSN 2443-3861 (Print) Journal homepage: http://jurnal.poltekkesmamuju.ac.id/index.php/m
nsp16) yang berperan penting dalam penyebaran COVID-19 (Wu, et al ., 2020). Protein nonstruktural satu (nsp1) merupakan  protein  yang  berperan  dalam menurunkan  respon  imun  bawaan  inang terhadap infeksi CoV. Protein ini telah menarik perhatian  besar  dalam  studi  kasus CoV  sebagai faktor  virulensi  potensial  dan  target  untuk pengembangan  vaksin  (Narayanan, et  al ., 2015).  SARS-CoV  nsp1  adalah  salah  satu protein  nonstruktural  yang  paling  baik  dari CoV,  baik  dalam  hal  fungsi  biologis  dan  cara kerjanya. Menggunakan ekspresi gen sementara dalam  sel  mamalia,  SARS-CoV  nsp1  adalah CoV  nsp1  pertama  yang  ditunjukkan  untuk memblokir  ekspresi  gen  reporter  di  bawah kendali  promotor  konstitutif  (Kamitani, et  al ., 2006).  SARS-CoV  nsp1  telah  menjadi  fokus dari  banyak  penelitian  untuk  mengungkapkan sifat dan fungsi biokimia protein tersebut secara detail (Narayanan, et al ., 2015).
Regulasi  nsp2  hingga  nsp16  berbeda dengan  nsp1,  didalamnya  terkandung  berbagai enzim  dengan  fungsi  tertentu,  seperti  de- ubiquitination,  protease,  helicase,  polimerase, exo-  dan  endonuclease,  dan  N7-  dan  2'O- metiltransferase    (V’kovski, et  al .,  2019). Mutasi  stabilisasi  jatuh  pada  endosom  yang terkait  domain  mirip  protein  dari  protein  nsp2 dapat  menjelaskan  kemampuan  menular  yang tinggi  dari  COVID-2019  (Angeletti, et  al ., 2020).
Ketertarikan peneliti
dalam
menganalisis  struktur  tersier  nsp1  dan  nsp2 tidak lepas dari keunikan kedua protein tersebut dalam  proses  patogenesis.  Keunikan  nsp1 terletak pada perannya yang dapat mengekspresikan  gen  sementara  dan  mampu menurunkan  respon  imun  (Kamitani, et  al ., 2006),  sedangkan  keunikan  nsp2  terdapat  pada proses  mutasi  yang  dapat  menyebabkan COVID-19  lebih  cepat  menular  dibandingkan SARS (Angeletti, et al ., 2020).
Penelitian  sebelumnya  berfokus  pada pengembangan  vaksin,  karakterisasi  molekuler dan  menjelaskan  peranan  nsp1  dan nsp2  dalam patogenesis (Narayanan, et al ., 2015; Angeletti, et al.,  2020;  Bal, et  al .,  2020;  Susilo, et  al ., 2020;  Yuliana,  2020),  sedangkan  penelitian  ini berfokus  pada  sifat  dan  fungsi  biokimia  nsp1 dan  nsp2  melalui  kajian  struktur  tersier  protein secara in-silico. Analisis in-silico pada penelitian menjadi pembeda dari studi sebelumnya karena data yang digunakan berupa
data sekunder dari GenBank untuk menganalisis sifat dan fungsi biokimia nsp1 dan nsp2. Teknik komputasi  (in-silico)  memiliki  potensi  yang besar  untuk  menganalisa  dan  memprediksi proses  biokimia  terutama  untuk  menentukan hubungan antara struktur dan fungsi biomolekul (Setiawan, et  al .,  2016).  Kajian  dalam penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  dasar dalam memahami stabilitas struktur tersier nsp1 dan nsp2 dalam pengembangan vaksin COVID- 19.

## METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang digunakan  adalah  analisis secara in-silico melalui metode komputasi.

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Program  Studi Pendidikan  Biologi,  Universitas  Tadulako. Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  Januari  – April 2020.

## Sampel
Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian berupa  sekuens  protein  nsp1  dan  nsp2  pada SARS-CoV-2 yang diperoleh dari Genbank .

## Pengumpulan Data
Sequence protein  nsp1  dan  nsp2  pada    SARS- CoV-2  didapatkan  dari  penelusuran database COVID-19  di GenBank melalui  situs National Center  Biotechnology  Information (NCBI) dengan  kode  akses  YP_009725297.1  dan YP_009725298.1 yang  dapat  diakses  melalui laman https://www.ncbi.nlm.nih.gov/.

## Pengolahan dan Analisis Data
Komposisi urutan asam amino dihitung menggunakan  perangkat  lunak  Bioedit  versi 7.2.5.  Struktur  tersier  protein  target  dibangun menggunakan  program  Phyre2  yang  dapat diakses secara online melalui laman http://www.sbg.bio.ic.ac.uk/~phyre2/html/page. cgi?id=index (Kelley, et  al .,  2015),  untuk menggambarkan  struktur  model  dari  target. Template model  yang  digunakan  berasal  dari penilaian  tertinggi  analisis  domain template dengan target melalui program phyre2.
Visualisasi  permukaan  struktur  model dengan  elemen  atom  dibangun  menggunakan program  UCSF  Chimera.  Validasi  model dilakukan  berdasarkan  plot  ramachandran, ERRAT, verifikasi 3D yang dievaluasi
menggunakan
SAVES
server untuk menjelaskan  kualitas  model,  diakses  melalui laman https://servicesn.mbi.ucla.edu/SAVES/ (Pramanik, et al ., 2016).

## HASIL PENELITIAN
Sequence nsp1 dan nsp2 Sequence nsp1  dan  nsp2  pada  SARS- CoV memiliki panjang residu asam amino yang
berbeda, Sequence nsp1 dan nsp2 diperoleh dari penelusuran sumber data di GenBank (Sayers et al .,  2019).  Kode  akses  protein  target  diperoleh dari  pencarian database protein  dari  virus corona  melalui  akses online pada  situs  NCBI dengan key  word COVID-19. Profil  protein target dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Profil Protein Target
Accession Number Length Total Score Query Cover E Value Organisme YP_009725297.1 180 364 100% 2e-127 SARS-CoV YP_009725298.1 638 1328 100% 0.0 SARS-CoV

## Komposisi Asam Amino
Komposisi asam amino dianalisis menggunakan bioedit  versi  7.2.5  (More, et  al .,  2016).  Hasil analisis  asam  amino  kedua  protein  target
memiliki perbedaan jumlah dan persentase Mol (%). Komposisi  asam  amino  dari  protein  target dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Komposisi Asam Amino Protein Target
No Komposisi Protein nsp1 dan nsp2  pada SARS-CoV YP_009725297.1 (nsp1) YP_009725298.1 (nsp2) Asam Amino Jumlah Mol (%) Asam Amino Jumlah Mol (%) 1 Ala  A 7 3.89 Ala  A 44 6.90 2 Cys  C 1 0.56 Cys  C 27 4.23 3 Asp  D 9 5.00 Asp  D 20 3.14 4 Glu  E 18 10.00 Glu  E 54 8.46 5 Phe  F 5 2.78 Phe  F 30 4.70 6 Gly  G 22 12.22 Gly  G 49 4.68 7 His  H 7 3.89 His  H 9 1.41 8 Ile  I 3 1.67 Ile  I 40 6.27 9 Lys  K 9 5.00 Lys  K 51 7.99 10 Leu  L 21 11.67 Leu  L 60 9.40 11 Met  M 3 1.67 Met  M 10 1.57 12 Asn  N 6 3.33 Asn  N 31 4.86 13 Pro  P 8 4.44 Pro  P 22 3.45 14 Gln  Q 7 3.89 Gln  Q 18 2.82 15 Arg  R 10 3.89 Arg  R 19 2.98 16 Ser  S 10 5.56 Ser  S 36 5.64 17 Thr  T 7 5.56 Thr  T 46 7.21 18 Val  V 21 11.67 Val  V 46 7.21 19 Trp  W 1 0.56 Trp  W 7 1.10 20 Tyr  Y 5 2.78 Tyr  Y 19 2.98 Struktur Tersier nsp1 dan nsp2 Struktur tersier nsp1 terbangun menggunakan template d2gdta1  dan  nsp2 menggunakan template c2lc3A  pada  phyre
server ,  penggunaan template tersebut  sesuai dengan penilaian tertinggi pada analisis domain template dan  target  serta  pemodelan  dengan kepercayaan (%). Visualisasi permukaan model
protein  target  berdasarkan  elemen  atom  dibuat menggunakan  UCSF  Chimera  (Yang et  al., 2011).  Hasil  yang  didapatkan  pada  struktur tersier  nsp1  dan  nsp2  menunjukkan  struktur beta  strand , alpha-helix dan coil ,  sedangkan hasil visualisasi menggambarkan struktur permukaan  masing-masing  model  dengan penampakaan  elemen  atom  yang  menyusun model struktur protein target.  Model nsp1 yang terbangun memiliki persentase wilayah disordered sebesar  19%  dan  struktur alpha- helix 42%  dengan beta  strand 13%.  Wilayah
disordered untuk model nsp2 memiliki persentase  sebesar  17%  dengan  struktur alpha helix 36% dan beta strand 27%. Daerah berwarna merah pada visualisasi  permukaan  model  nsp1  dan  nsp2 adalah atom oksigen (O), daerah berwarna biru adalah  atom  nitrogen  (N),  sedangkan  daerah berwarna  abu-abu  adalah  atom  karbon  (C). Hasil  pemodelan  protein  target  dan  visualisasi permukaan  struktur  tersier  nsp1  dan  nsp2 berdasarkan  elemen  atom  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Model nsp1                      Permukaan Model nsp1 (a)

## Model nsp2                         Permukaan Model nsp2
(b)
Gambar 1. Struktur tersier nsp1 (a) dan Struktur tersier nsp2 (b)

## Validasi Model
Verifikasi  model  yang  baik  memiliki rata-rata  skor  3D-1D>  = 0,2  dengan  persentase lebih dari 80%. Struktur model nsp1 dikategorikan  baik  berdasarkan  verifikasi  3D. 92,17% dari residu nsp1 memiliki rata-rata skor 3D-1D>  =  0,2  (lulus)  dan  penilaian  ERRAT dengan  faktor  kualitas  A:  87.7551.  Struktur model nsp2 dikategorikan tidak baik berdasarkan  verifikasi  3D.  64,29%  dari  residu
nsp2  memiliki  rata-rata  skor  3D-1D>  =  0,2 (gagal)  dan  penilaian  ERRAT  dengan  faktor kualitas A: 62.5 (Gambar 2).
Penilaian struktur berdasarkan ramachandran plots dari  hasil  penelitian menunjukkan  perbedaan  persentase  setiap sampel,  kualitas  struktur  yang  diperoleh diukur berdasarkan favoured  region , allowed  region , disallowed region dan outliers (Tabel 3).
Alpha-Helix Beta-Strand Nitrogen (N) Oksigen (O) Karbon (C)
Alpha-Helix Coil Nitrogen (N) Oksigen (O) Karbon (C)

## (a)                                                                (b)
Gambar 2. ERRAT Result nsp1 (a) dan nsp2 (b)
Tabel 3. Penilaian Ramachandran Plot Menggunakan SAVES Server
No Sampel Favoured Region Allowed Region Disallowed Region Outliers 1 nsp1 74.0% 22.9% 2.1% 6.9% 2 nsp2 76.0% 18.0% 2.0% 16.4%

## PEMBAHASAN
Protein  nsp1  memiliki  panjang  180  aa sedangkan  nsp2  memiliki  panjang  638  aa. Selisih  panjang  residu  asam  amino  penyusun masing-masing protein target adalah 458 aa, hal tersebut menunjukkan adanya perbedaan kompleks  masing-masing  protein.  Nilai  total score dan E  value kedua  protein  berbanding jauh,  nsp1  memiliki  total score 364  sedangkan nsp2  lebih  tinggi  dengan  nilai  1328. E  value nsp1 adalah 2e-127 sedangkan nsp2 adalah 0.0, persamaan  keduanya  ditunjukkan  pada  nilai query cover sebesar 100%.
Winarno  (2004)  menjelaskan  bahwa protein  tersusun  dari  beberapa  asam  amino, komposisi  asam  amino  dari  nsp1  dan  nsp2 dianalisis menggunakan perangkat lunak bioedit versi  7.2.5.  Tiap  jenis    protein  mempunyai perbedaan  jumlah    dan    distribusi    jenis    asam amino  penyusunnya  (Estiasih, et  al .,  2016). Berdasarkan hasil analisis menunjukkan perbedaan  jumlah  dan  persentase  setiap  asam amino  dari  kedua  protein  target,  asam  amino terbanyak penyusun nsp1 adalah glisin (12.22%),  leusin  (11.67%)  dan  valin  (11.67). Jumlah  asam  amino  paling  sedikit  yang menyusun  nsp1  adalah  sistein  dan  tryptophan sebesar  0.56%.  Asam  amino  penyusun  nsp2 dengan  persentase  paling  banyak  terdapat  pada residu  glutamine  (8.46%),  lisin  (7.99%)  dan leusin  (9.40%)  sedangkan  persentase  residu paling  sedikit  yang  menyusun  nsp2  adalah
tryptophan  (1.10%),  histidin  (1.41%)  dan metionin  (1.57%).  Berat  nsp1  adalah  19774.35 Daltons  dan  berat  nsp2  adalah  70507.81 Daltons,  perbedaan  tersebut  disebabkan  oleh perbedaan  panjang  residu  asam  amino  yang menyusun masing-masing protein.
Hasil  model  nsp1  memiliki  dimensi (Å):  X:  33.659  Y:  42.691  Z:  35.121  dan menggambarkan  115  residu  yang  terbangun dari  180  residu  nsp1  dan  65  residu  tidak terbangun.  Model  nsp2  memiliki  dimensi  (Å): X:29.449
Y:32.642
Z:26.374 dan menggambarkan  55  residu yang  terbangun dari 638  residu  nsp2,  sehingga  terdapat  583  residu tidak terbangun. Struktur model nsp1 mendekati model  yang  sebenarnya  dengan  persentase kepercayaan  100%  dan  persentase sequence yang  terbangun  adalah  64%.  Struktur  model nsp2  tidak  mendekati  model  yang  sebenarnya, dikarenakan  persentase  kepercayaan  model hanya  sekitar  47.1%  dan  persentase sequence yang terbangun hanya 9%. Similaritas sequence di  atas  50%  menunjukkan  bahwa  model  yang terbangun  mendekati  model  yang  sebenarnya, sehingga  similaritas sequence di  bawah  50% menghasilkan  struktur  model  yang  tidak mendekati  model  sebenarnya,  nilai identity tertinggi  antara template dan  target  sangat menentukan  kualitas  model  (Baker  &  Sali, 2001;  Xiang,  2006;  Amelia  &  Iryani,  2012; Webb & Sali, 2016).
Warning Error Warning Error
Perbedaan  struktur beta  strand dan alpha-helix dalam  struktur  protein  dipengaruhi oleh  rantai  samping  asam  amino  penyusunnya. Alpha-helix dapat mengakumulasi lebih banyak mutasi  daripada beta  strand tanpa  perubahan, karena  jumlah  kontak  inter-residu  yang  lebih tinggi  dalam  heliks  (Abrusan  &  Marsh,  2016). Alpha-helix merupakan  sebuah  struktur  yang berbentuk  helikal  atau  biasa  disebut  spiral. Setiap  kelompok  karboksil  dan  kelompok amina  saling  terkait  dengan  ikatan  hidrogen yang menyebabkan pembentukan spiral. Struktur beta  sheet berbeda  dengan  struktur alpha-helix .  Pada beta  sheet rantai  polipeptida terlipat  secara  terbalik  pada  setiap  sisinya sehingga  membentuk  struktur  seperti  lembaran (Hafizh, 2016).
Visualisasi  permukaan  model  protein target  dibuat  berdasarkan  elemen  atom  pada struktur. Susunan atom protein mengandung 50- 55%  atom karbon  (C),  20-23%  atom  oksigen (O),  12-19%  atom  nitrogen  (N),  6-7%  atom hidrogen  (H),  dan  0,2-0,3%  atom  sulfur  (S) (Estiasih, 2016).
Struktur  model  protein  dikatakan  baik atau  buruk  tergantung  pada  jumlah  residu  non- glisin  diwilayah favoured  region (daerah disukai)  dan disallowed  region (daerah  yang tidak diperbolehkan) dalam ramachandran plots (Amelia  &  Iryani,  2012).  Kualitas  struktur protein dikatakan baik apabila persentase residu non-glisin  didaerah outlier kurang  dari  15  % dan kestabilan suatu struktur akan menunjukkan kualitas  protein  untuk  dikembangkan  lebih lanjut,  misalnya  sebagai  vaksin  (Lovell, et  al ., 2003; Yuan, et al ., 2018).
Residu  non-glisin  nsp1  pada favoured region memiliki  persentase  74.0%  dengan sebaran  residu  pada  daerah outliers hanya sekitar  6.9%,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa struktur  model  nsp1  tergolong  baik  dan  stabil. Persentase residu non-glisin nsp2 pada favoured region adalah  76.0%,  berbanding  terbalik dengan  jumlah  residu  non-glisin  pada  daerah outliers yaitu sebesar 16.4%, jumlah persentase yang  diperoleh  dari  struktur  model  nsp2 menggambarkan  bahwa  struktur  model  nsp2 tergolong buruk dan tidak stabil. Batas toleransi nilai  (%)  daerah outliers setiap  struktur  model yang  terbangun  adalah  kurang  dari  15% (Lovell, et  al .,  2003).  Hasil  validasi  model menjelaskan  bahwa  nsp1  memiliki  akurasi model  yang  baik  dibandingkan  nsp2,  tingkat kestabilan  struktur  model  nsp1  lebih  baik  dari
pada  nsp2  dan  residu  non-glisin  nsp1  memiliki sebaran  yang  tepat  dibandingkan  nsp2  pada ramachandran plots melalui  SAVES server . Stabilitas  nsp1  memiliki  potensi  yang  sangat baik  dibandingkan  nsp2  untuk  dikembangkan lebih  lanjut  sebagai  vaksin.  Validasi  struktur yang  diperoleh  dapat  menjadi  dasar  dalam mempelajari pengembangan desain vaksin virus SARS-CoV  sebagai  salah  satu  penyebab penyebaran COVID-19.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Struktur  tersier  nsp1  memiliki  berat 19774.35  Daltons  dan  nsp2  70507.81  Daltons, nsp1  menghasilkan  struktur  model  dengan persentase  64%,  wilayah  disordered  19%, alpha-helix  42%,  beta  strand  13%,  verifikasi model  92.17%  (lulus),  74.0%  favoured  region dan  daerah  outliers  6.4%  (stabil).  Struktur tersier  nsp2  menghasilkan  struktur  model dengan  persentase  9%,  wilayah  disordered 17%,  alpha-helix  36%,  beta  strand  27%, verifikasi  model  64.29%  (gagal),  76.0% favoured  region  dan  daerah  outliers  16.4% (tidak stabil).
Validasi  model  hasil  penelitian  dapat digunakan  sebagai  informasi  dasar  dalam pengembangan desain vaksin SARS-CoV-2 dan menjadi dasar ilmu pengetahuan dalam mempelajari pengembangan ilmu biologi ditingkat molekuler dengan metode komputasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abrusan,  G.  &  Marsh,  J.  A.  (2016).  Alpha Helices  Are  More  Robust  to  Mutations than Beta Strands. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005242
Amelia,  F.  &  Iryani.  (2012).  Comparrative Modelling  Protein  Vaksin  NA  BTB H5N1  Menggunakan  SWISS-MODEL. Jurnal Sains dan Teknologi . 4(2): 65-69.
Angeletti,  S.,  Benyenuto,  D.,  Bianchi,  M.,
Gioyanetti, M., Pascarella, S. &
Ciccozzi,  M.  (2020).  COVID-2019:  The
Role  of  The  nsp2  and  nsp3  in  its Pathogenesis. Journal of Medical
Virology . DOI: 10.1002/jmv.25719. Bal, A., Destras, G., Gaymard, A., Bouscambert-Duchamp,  M.,  Valette,  M., Escuret,  V.  &  Frobert,  E.  (2020).  Editor Molecular  characterization  of  SARS- CoV-2  in  the  first  COVID-19  clusterin France  reveals  an  amino  acid  deletion  in nsp2 (Asp268del). Clinical Microbiology
and Infection . DOI:https://doi.org/ 10.1016/j.cmi.2020.03.020.
Estiasih, T., Harijono., Waziiro, E. & Fibrianto, K. 2016. Kimia dan  Fisik  Pangan . Bumi Aksara. Jakarta.
Eswar,  N.,  Webb,  B.,  Marti,  R.  M.  A.,
Madhusudhan, M. S., Eramian, D., Shen,
M.  Y.,  Pieper,  U.  &  Sali,  A.  (2016). Comparative  protein  structure  modeling using Modeller. Curr Protoc Bioinformatics . 5: 5.6-5.6.29. doi: 10.1002/0471250953.bi0506s15.
Gou, Y. R., Cao, Q. D., Hong, Z. S., Tan, Y. Y., Chen, S. D., Jin, H. J., Tan, K. S., Wang, D.  Y.  &  Yan,  Y.  (2020).  The  origin, transmission  and  clinicaltherapies  on coronavirus  disease  2019  (COVID-19) outbreak–an  update  on  the  status.
Military  Medical  Research. 7:  1-10. https://doi.org/10.1186/s40779-020- 00240-0.
Hafizh,  A.  (2016).  Visualisasi  Struktur  Tersier
Protein  Berbasis  Web  Menggunakan Ribbon Drawing. Skripsi Sarjana
Komputer.  Institut  Pertanian  Bogor.
Bogor.
Kamitani,  W.,  Narayanan,  K.,  Huang,  C., Lokugamage,  K.,  Ikegami,  T.,  Ito,  N., Kubo,  H.  &  Makino,  S.  (2006).  Severe acute  srespiratory  syndrome  coronavirus nsp1  protein  suppresses  host  gene expression  by  promoting  host  mRNA degradation. Proc  Natl  Acad  Sci  U  S  A . 103(34): 12885–12890.
PMCID:
PMC1568942.
Kelley, L. A., Mezulis, S., Yates, C. M., Wass, M.  N.  &  Sternberg,  M.  J.  (2015).  The Phyre2  web  portal  for  protein  modeling, prediction  and  analysis. Nat  Protoc .
10(6): 845-58. doi:
10.1038/nprot.2015.053.
Lovell, S. C., Davis, I. W., Arendall Ill, W. B., de Bakker, P. I .W., Word, J. M., Prisant, M.  G.,  Richardson,  J.  S.,  &  Richardson, D.  C.  (2003).  Structure  validation  by Calpha  geometry:  phi,psi  and  Cbeta deviation. Proteins:Structure,  Function
& Genetics . 50: 437-450. DOI: 10.1002/prot.10286.
More,  R.  P.,  Mane,  R.  C.  &  Purghit,  H.  J.
(2016).  matK-QR  classifier:  a  patterns based approach for plant species identification. BioData Mining ,  9:39.
Narayanan, K., Ramirez, S. I., Lokugamage, K. G.  &  Makino,  S.  (2015).  Coronavirus nonstructural  protein  1:  Common  and distinct functions in the regulation of host and viral gene expression. Virus Research . 202: 89-100. 10.1016/j.virusres.2014.11.019. Pramanik, K., Ghosh, P. K., Ray, S., Sarkar, A., Mitra,  S.  &  Maiti,  T.  K.  (2016).  An  in silico structural, functional and phylogenetic analysis with three dimensional protein modeling of alkaline phosphatase  enzyme  of  Pseudomonas aeruginosa.
Journal of Genetic
Engineering  and  Biotechnology .15: 527– 537
Sayers,  E.  W.,  Cavanaugh,  M.,  Clark,  K.,
Ostell, J., Pruitt, K. D. & Mizrachi, I. K. (2019).  GenBank. Nucleic  Acids  Res .  8: 47.
Setiawan,  T.,  Ambarsaril,  L.  &  Sumaryada,  T. I.  (2016).  Studi  In  Silico  Converse Region  Etoposite  Binding  Domain  pada Isozim  Human  DNA  Topoisomerase  II. Cakra Kimia . 4(1).
Susilo,  A.,  Rumende,  M.,  Pitoyo,  C.  W.,
Santoso, W. D., Yulianti, M., Herikurniawan.,  Sinto,  R.,  Singh,  G., Nainggolan,  L.,  Nelwan,  E.  J.,  Chen,  L. K.,  Widhani,  A.,  Wijaya,  E.,  Wicaksana, B., Maksum, M., Annisa, F., Jasirwan, C. O. & Yunihastuti, E. (2020). Coronavirus Disease  2019: Tinjauan  Literatur  Terkini Coronavirus  Disease  2019:  Review  of Current  Literatures. Jurnal  Penyakit dalam Indonesia . 7(1): 45-67.
V’kovski,  P.,  Gerber,  M.,  Kelly,  J.,  Pfaender, S.,  Ebert,  N.,  Lagaches,  S.B.,  Simillion, C.,  Portmann,  J.,  Stalder,  H.,  Gaschen, V.,  Bruggmann,  R.,  Stoffel,  M.  H., Heller,  M.,  Dijkman,    R.  &  Thiel,  V. (2019).  Determination  of  host  proteins composing  the  microenvironment  of coronavirus  replicase  complexes  by proximity-labeling.  eLIFE.  8.  DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.42037.
Webb,  B.  &  Sali,  A.  (2016).  Comparative Protein Structure Modeling Using MODELLER. Curr  Protoc  Protein  Sci . 1(86). doi: 10.1002/cpps.20.
Winarno,    F.  G.  2004. Kimia    Pangan    dan Gizi .  Jakarta: Gramedia  Pustaka  Utama. World  Health  Organization.  (2020).  WHO
Director-General’s  Remarks  at  The
Media  Briefing  on  2019-nCoV  on  11 February  2020.  Geneva:  World  Health Organization.  Cited  2020  February  13. Available  on  https://www.who.int/dg/ speeches/detail/who-director-generals.
Wu,  F.,  Zhao,  S.,  Yu,  B.,  Chen,  Y.  M.,  Wang,
W.,  Song,  Z.  G.,  Hu,  Y.,  Tao,  Z.  W., Tian,  J.  H.,  Pei,  Y.  Y.,  Yuan,  M. L.,Zhang,  Y.  L.,  Dai,  F.  H.,  Liu,  Y., Wang,  Q.  M.,  Zheng,  J.  J.,  Xu,  L., Holmes, E. C. & Zhang, Y. Z. (2020). A new  coronavirus  associated  with  human respiratory  disease  in  China. Nature . 579(7798): 265-269. doi: 10.1038/s41586-020-2008-3. Xiang,  Z.  (2006).  Advances  in  Homology Protein  Structure  Modeling. Current
Protein  and  Peptide  Science .  7(3):  27- 217.
Yang,  Z.,  Lasker,  K.,  Duhovny,  D.  S.,  Webb, B.,  Huang,  C.  C.,  Pattersen,  E.  F., Goddard,  T.  D.,  Meng,  E. C., Sali,  A.  & Ferrin,  T.  E.  (2011).  UCSF  Chimera, MODELLER,  and  IMP:  An  integrated modeling system. J. Structure of Biology . doi:10.1016/j.jsb.2011.09.006
Yuan,  J.,  Shen,  L.,  Wu,  J.,  Zou,  X.,  Gu,  J.,
Chen,  J.,  &  Mao  L.  (2018).  Enterovirus A71  Proteins  :  Structure  and  Function. Frontiers in Microbiology . 9: 286.
Yuliana.  (2020).  Corona  Virus  Diseases (Covid-19);  sebuah  Tinjauan  Literatur. Wellness  and  Healthy  Magazine .  2(1): 187-192.