## Analisis Epitope Sel T pada SARS-Cov2 dengan Pendekatan Bioinformatika

## (Analysis of T-cell Epitopes of SARS-Cov2 with Bioinformatics Approach)
Miftahurrahma Rosyda 1* , Faisal Fajri Rahani 2
Abstract—At the beginning of 2020, the world was shocked by the spread of global outbreaks that attacked respiratory like the SARS outbreak in 2003, namely COVID-19. The virus that causes the outbreak called SARS-Cov2. It turns out to have a similarity of ~ 87.5% with SARS-Cov. This similarity can be used to develop drugs and vaccines that are compatible with the current virus. In this  case,  the  bioinformatics  approach  can  be  carried  out  as  an initial stage of vaccine development. One way to develop vaccines is epitope-based vaccines. Biological data available and submitted to  the  public  regarding  T  cell  epitopes  and  protein  sequences  in viruses  can  be  processed  with  several  bioinformatics  tools available  online.  This  study  compared  the  calculation  of physicochemical  characters  between  the  SARS-Cov  epitope  and the  SARS-Cov2  protein  sequence  at  the  same  location.  The characters  being  compared  are  molecular  weight,  point  of isoelectric,  aliphatic  index,  GRAVY,  instability  index,  and antigenicity.  Data  processing  is  evaluated  by correlation  matrix. The  results  of  the  processing  show  that  the  physicochemical character  between  SARS-Cov  and  SARS-Cov2  has  a  strong relationship.
Intisari—Pada  awal  tahun  2020  dunia  digemparkan  dengan tersebarnya  wabah  secara  global  yang  menyerang  pernapasan seperti  wabah  SARS  pada  tahun  2003,  yaitu  COVID-19.  Virus penyebab wabah yang bernama SARS-Cov2 ini ternyata memiliki kemiripan  ~87.5%  dengan  SARS-Cov.  Kemiripan  ini  dapat digunakan  untuk  mengembangkan  obat  dan  vaksin  yang  sesuai dengan  virus  yang  sekarang.  Dalam  hal  ini,  pendekatan  secara bioinformatika dapat dilakukan sebagai tahap awal pengembangan  vaksin.  Salah  satu  cara  pengembangan  vaksin adalah  vaksin  berbasis  epitope.  Data  biologi  yang  tersedia  dan diserahkan kepada publik terkait epitope Sel T dan sekuen protein pada  virus  dapat  diolah  dengan  beberapa  tool  bioinformatika yang  tersedia  secara  online.  Makalah  ini  membandingkan perhitungan karakter physicochemical antara epitope SARS-Cov dan sekuen protein SARS-Cov2 pada lokasi yang sama.  Karakter yang dibandingkan yaitu berat molekuler, titik isoelectric, indeks alifatik, GRAVY, indeks kestabilan, dan antigenisitas. Pengolahan  data  dilakukan  dengan  matriks  korelasi.  Dari  hasil pengolahan  tersebut diketahui bahwa karakter physicochemical antara SARS-Cov dan SARS-Cov2 memiliki hubungan yang kuat.
Kata  Kunci—  Bioinformatika,  SARS-Cov2,  COVID-19,  Epitope, Imunoinformatika, Biomolecular, Bio-datamining, Coronavirus.

## I. PENDAHULUAN
Dalam  dua  dekade  terakhir  ini,  virus  corona  telah menyebabkan dua pandemi berskala besar, yaitu Severe Acute Respitatory  Syndrome (SARS)  dan Middle  East  Respitarory Syndrome (MERS). Kedua virus ini berasal dari kelelawar dan dapat menginfeksi manusia [1].
Di akhir tahun 2019 muncul varian virus corona baru yang berawal dari Wuhan, China. Persebaran virus ini sangat cepat hingga  WHO  mengumumkan  darurat  kesehatan  global  pada tanggal 30 Januari 2020 [2]. Virus ini dikenal dengan sebutan SARS-Cov2 dan penyakitnya disebut Coronaviruses Disease- 2019 (Covid-19). Kini lebih dari enam juta kasus dan 400.000 kematian telah dilaporkan dari seluruh dunia [3].
Baik  SARS-Cov,  MERS,  maupun  SARS-Cov2,  ketiganya masuk dalam subfamili beta-coronavirus . Secara umum, virus ini terdiri atas rantai RNA tunggal sebagai material nukleotida dan diselimuti oleh lemak [4]. Virus ini berukuran ~30 kb dan terbentuk  dari  beberapa  struktur  protein  besar,  yaitu  protein surface (S), protein envelope (E), protein membrane (M), dan protein nucleocapsid (N) [5], [6].
Gbr.  1  menunjukkan  pohon  filogenetik  yang  menjelaskan hubungan 2019-nCov (SARS-Cov2) dengan virus corona lain dalam  satu  famili  [7],  sedangkan  pada  Tabel  I  diperlihatkan perbandingan  kemiripan  struktrur  protein  pada  SARS-Cov2 dengan struktur protein pada SARS-Cov, Bat-Cov, dan MERS- Cov  [8].  Ternyata  SARS-Cov2  memiliki  kemiripan  >  90% dengan  Bat-Cov,  tetapi  yang  menyebabkan  pandemi  global adalah  SARS-Cov,  dengan  tingkat  kemiripan  ~87.5%,  dan MERS-Cov dengan tingkat kemiriapan ~40%.
Hingga saat ini belum ditemukan vaksin yang efektif untuk mencegah dan memerangi SARS-Cov2, padahal vaksin sangat penting untuk mengurangi penyebaran virus dan memperkecil angka kematian. Salah satu cara untuk mendesain vaksin adalah dengan  mempelajari epitope -nya. Epitope merupakan  bagian dari  protein  yang  dapat  memicu  aktifnya  sistem  kekebalan tubuh dan juga merupakan bagian yang dapat berikatan dengan antibodi [9].
Makalah ini bertujuan membantu proses awal desain vaksin berbasis epitope dengan  menganalisis  karakter pyhsico- chemical -nya.  Ada  banyak  karakter physicochemical yang dimiliki  oleh  protein.  Dengan  menganilisis  karakter  yang paling  berpengaruh  dalam  pembentukan epitope ,  dapat dilakukan  reduksi  dimensi  data  untuk  masuk  dalam  proses prediksi selanjutnya.
Epitope terdiri  atas epitope sel T dan Epitope sel B. Sel B bertugas khusus  membentuk antibodi  yang sesuai,  sedangkan sel  T  bertugas  membunuh  sel  yang  menghasilkan epitope .
1*,2 Teknik  Informatika  Fakultas  Teknologi  Industri  Universitas Ahmad  Dahlan,  Jl  Ring  Road  Selatan,  Tamanan  Banguntapan, Bantul, Yogyakarta, 55166 (tlp: 0274-563515; fax: 0274-564604; e- mail:
miftahurrahma.rosyda@tif.uad.ac.id, faisal.fajri@tif.uad.ac.id)
Berdasarkan penelitian pada SARS-Cov, diketahui bahwa sel T menyerang  secara  dominan  pada  protein  S  dan  N  [6].  Oleh karena itu, makalah ini fokus untuk menganalisis epitope sel T pada protein S dan N.
Bioinformatika  memadukan  ilmu  biologi  molekuler, matematika,  dan    informatika  [10].  Pendekatan  dengan  ilmu bioinformatika  berperan  untuk  mengurangi  waktu  penelitian pada  laboratorium  basah  biologi.  Salah  satu  topik  yang berperan  dalam  bidang  bioinformatika  adalah  analisis  sekuen [11].  Analisis  sekuen  SARS-Cov2  sangat  penting  mengingat virus corona dari subfamili betacoronavirus pernah menyebabkan  wabah  global  dengan  tingkat  kematian  yang cukup tinggi. Makalah ini mengkaji hubungan antara karakter epitope SARS-Cov dengan SARS-Cov2 dengan memanfaatkan tool bioinformatika yang dapat diakses publik di internet.

## II. D ATASET
Prediksi sekuen protein yang menjadi epitope sel T SARS- Cov2 diperoleh dari Immune Epitope Database (IEDB). IEDB merupakan website yang menyediakan tool untuk memprediksi epitope dengan metode komputasi [12], [13]. Dari tool ini dapat diprediksi epitope SARS-Cov2  dari epitope SARS-Cov berdasarkan kemiripannya.
Informasi yang terkumpul terkait SARS-Cov2 masih sangat sedikit  dan  data epitope juga  belum  tersedia.  Meskipun demikian, informasi umum terkait virus corona seperti SARS- Cov dan MERS-Cov dapat diperoleh [14].
T ABEL II P ERBANDINGAN J UMLAH E PITOPE S EL T PADA C ORONAVIRUS
SARS-Cov  MERS-Cov  Lainnya Total Epitope Sel T 164 25 54 243
T ABEL III
J UMLAH E PITOPE S EL T PADA P ROTEIN SARS-C OV Protein SARS-Cov Jumlah Epitope Sel T Surface/Spike Glycoprotein 48 NucleoProtein 33 Replicase Polyprotein 1ab 9 Protein 3a 7 Membrane Protein 4
Pada Tabel II dapat dilihat jumlah epitope sel T yang tersedia pada situs IEDB. Selain memiliki tingkat kemiripan yang tinggi dengan  SARS-Cov2,  ternyata  SARS-Cov  juga  memiliki  data epitope yang  terbanyak.  Hal  ini  sangat  mendukung  untuk memprediksi epitope SARS-Cov2  dengan  pemetaan  sekuen pada  lokasi  yang  sama.  Letak epitope pada  masing-masing protein  SARS-Cov  diperlihatkan  pada  Tabel  III  [8].  Jumlah epitope pada Tabel I dan Tabel II berbeda karena pada Tabel II hanya diambil epitope SARS-Cov yang berinang pada manusia.

## III. M ETODOLOGI
Metode yang dilakukan pada makalah ini ditunjukkan pada Gbr. 2. Setelah mendapatkan nilai karakteristik, masing-masing sekuen dibandingkan, kemudian diambil beberapa sekuen yang memiliki nilai antigenisitas tertinggi, lalu dilakukan molecular modeling menggunakan aplikasi PyMOL.

## A. Pemetaan Sekuen Epitope SARS-Cov pada SARS-Cov2
Metode  pemetaan  ini  dilakukan  dengan  membuat  daftar epitope SARS-Cov dari IEDB yang paling dominan, kemudian menyimpan  lokasi  sekuen  asam  amino  tersebut.  Lalu,  akan dibandingkan  sekuen  asam  amino  pada  protein  SARS-Cov2
Gbr. 1 Perbandingan 2019-nCov (SARS-Cov2) dengan virus corona lain.
T ABEL I T INGKAT K EMIRIPAN S TRUKTUR P ROTEIN SARS-C OV 2 DENGAN B ETACORONAVIRUS L AINNYA Virus Struktur Protein S M E N Bat-Cov 80% 98% 100% 94% SARS-Cov 76% 90% 94% 90% MERS-Cov 35% 42% 36% 48%
pada  lokasi  yang  sama.  Metode  ini  pernah  dilakukan  dan berhasil memetakan 48 sekuen epitope SARS-Cov ke SARS- Cov2  [8]. Pada  makalah  ini dipilih  29 epitope yang  memiliki tingkat  kemiripan  lebih  dari  70%.  Hasil  pemetaan  sekuen epitope SARS-Cov pada SARS-Cov2 disajikan pada Tabel IV.
Contoh pemetaan lokasi epitope sel T SARS-Cov pada SARS- Cov2 ditunjukkan pada Gbr. 3.

## B. Perhitungan Karakteristik Physicochemical
Protein  yang  menyusun  organisme  (virus,  bakteri, tumbuhan,  hewan)  terbuat  dari  dua  puluh  asam  amino  [15]. Setiap  asam  amino  memiliki  karakteristik physicochemical yang  menjelaskan  ciri  fisik  dan  kimianya.  Beberapa karakteristik  tersebut  yaitu  berat  molekuler,  antigenisitas , hydrophilicity, hydrophobicity, indeks alifatik , indeks kestabilan , dan  titik isoelectric .  Berat  molekul  berarti  berat molekuler  suatu  protein.  Antigenisitas atau  reaktivitas antigenik  mengacu  pada  kapasitas  virus  untuk  mengikat molekul antibodi tertentu [16]. Hydrophilicity merupakan sifat molekul  yang  dapat  berikatan  dengan  air,  sedangkan hydrophobicity merupakan sifat molekul yang takut/tidak dapat berikatan dengan air . Indeks alifatik merupakan volume relatif yang  ditempati  oleh  rantai  samping  alifatik seperti alanine ,
Gbr. 3 Pemetaan lokasi epitope pada lokasi 304-321.
T ABEL IV P EMETAAN S EKUEN SARS-C OV  PADA SARS-C OV 2 Kode Sekuen SARS-COV SARS-Cov2 Protein Pemetaan Lokasi Kemiripan (%) S1 KSFEIDKGIYQTSNFRVV KSFTVEKGIYQTSNFRVQ S 304-321 78 S2 STFFSTFKCYGVSATKL SASFSTFKCYGVSPTKL S 371-387 82 S3 KLPDDFMGCV KLPDDFTGCV S 424-433 90 S4 KSIVAYTMSLGADSSIAY QSIIAYTMSLGAENSVAY S 690-707 72 S5 SIVAYTMSL SIIAYTMSL S 691-699 89 S6 TECANLLLQYGSFCTQL TECSNLLLQYGSFCTQL S 747-763 94 S7 VKQMYKTPTLKYFGGGFNF VKQIYKTPPIKDFGGFNF S 785-802 78 S8 ESLTTTSTALGKLQDVV DSLSSTASALGKLQDVV S 936-952 71 S9 ALNTLVKQL ALNTLVKQL S 958-966 100 S10 VLNDILSRL VLNDILSR S 976-984 100 S11 LITGRLQSL LITGRLQSL S 996-1004 100 S12 QLIRAAEIRASANLAATK QLIRAAEIRASANLAATK S 1011-1028 100 S13 SWFITQRNFFSPQII HWFVTQRNFYEPQI S 1101-1115 73 S14 RLNEVAKNL RLNEVAKNL S 1185-1193 100 S15 NLNESLIDL NLNESLIDL S 1192-1200 100 S16 FIAGLIAIV FIAGLIAIV S 1220-1228 100 M1 GLMWLSYFV GLMWLSYFI M 61-70 89 M2 TLACFVLAAV TLACFVLAAV M 148-156 100 M3 HLRMAGHSL HLRIAGHHL M 89-97 78 N1 ALNTPKDHI ALNTPKDHI N 138-146 100 N2 LQLPQGTTL LQLPQGTTL N 159-167 100 N3 GETALALLLL GDAALALLLL N 215-224 80 N4 LALLLLDRL LALLLLDRL N 219-227 100 N5 LLLDRLNQL LLLDRLNQL N 222-230 100 N6 RLNQLESKV RLNQLESKM N 226-234 89 N7 TKQYNVTQAF TKAYNVTQAF N 265-274 90 N8 GMSRIGMEV GMSRIGMEV N 316-324 100 N9 MEVTPSGTWL MEVTPSGTWL N 322-331 100 N10 QFKDNVILL NFKDQVILL N 345-353 78
Gbr. 2 Metode analisis epitope sel T.
valine , isoluesin , dan leusin . Indeks kestabilan adalah perkiraan kestabilan protein dalam suatu tabung uji [17]. Yang terakhir, titik isoelectric merupakan  pH  larutan  ketika  muatan  bersih protein menjadi nol [18] .
Perhitungan ini dilakukan menggunakan tool bioinformatika yang tersedia online di internet, yaitu Protparam dan VaxiJen. Dalam  mendesain  sebuah  obat  dan  vaksin,  beberapa karakteristik physicochemical yang digunakan antara lain berat molekuler, jumlah residu positif dan negatif, indeks kestabilan , indeks  alifatik, Grand  Average  of  Hydropathicity (GRAVY), titik isoelectric ,  antigenisitas,  dan hydrophilicity [19]. Hidropathicity merupakan  angka  relatif  yang  mencerminkan hydrophilicity dan hydrophobicity [20].
Perhitungan physicochemical terkait  berat  molekuler,  titik isoelectric ,  indeks  kestabilan,  indeks  alifatik,  dan  GRAVY dilakukan  menggunakan tool Protparam  [17],  sedangkan perhitungan antigenisitas dilakukan menggunakan tool VaxiJen [21]. Hasil perhitungan karakteristik physicochemical diperlihatkan pada Tabel V.

## C. Analisis Perbedaan Karakter
Analisis  karakter  SARS-Cov  dan  SARS-Cov2  dilakukan menggunakan metode statistik dasar dan matrik korelasi. Setiap karakter  dihitung  rata-rata  dan  standar  deviasinya,  mengacu
pada  (1)  dan  (2).  Kemudian,  seluruh  karakteristik  dihitung korelasinya dengan matriks korelasi berdasarkan teori Pearson mengacu pada (3). Matriks korelasi memiliki rentang antara -1 hingga 1. Nilai -1 untuk relasi yang sangat lemah, sedangkan nilai 1 untuk relasi yang sangat kuat [22].
𝑥̅ = 𝑥 1 +𝑥 2 +⋯+𝑥 𝑛 𝑛 (1)
𝑠 = √ 𝑛 ∑ 𝑥 1 2 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑥 1 2 𝑛 𝑖=1 ) 2 𝑛(𝑛−1) (2)
𝑟 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)−(∑ 𝑦) √[∑ 𝑥 2 −(∑ 𝑥) 2 ][∑ 𝑦 2 −(∑ 𝑦) 2 ] (3)

## D. Molecular Modeling
Visualisasi  daerah epitope pada  protein  SARS-Cov2 dilakukan menggunakan software Pymol. Data protein SARS yang digunakan berasal dari Protein Data Bank (PDB) dengan ID  6VSB  [23],  [24].  Pada  proses  visualisasi  ini  hanya ditampilkan epitope pada protein S, karena pemodelan molekul protein  M  dan  N  untuk  SARS-Cov2  dengan  sekuen  yang lengkap belum tersedia.
Pada  Gbr.  4  diperlihatkan  pemodelan  molekuler  lokasi epitope dengan PDB ID=6VSB. Daerah yang berwarna merah adalah lokasi epitope pada S2, S6, S8, dan S11, yaitu sekuen
T ABEL V
H ASIL P ERHITUNGAN P HYSICOCHEMICAL Kode Berat Molekul (BM) Titik Isoelectric (TI) Indeks Alifatik (IA) GRAVY (GRA) Indeks Kestabilan (IK) Antigenisitas (Ant) SARS SARS-2  SARS  SARS-2 SARS SARS-2 SARS SARS-2 SARS SARS-2 SARS SARS-2 S1 2.131,42 2.132,40 8,5 9,70 75,56 53,89 -0,406 -0,694 -2,36 -8,34 0,3829 0,3790 S2 1.887,18 1.823,09 9,19 9,90 45,88 45,88 0,394 0,129 5,10 23,69 0,6165 0,8820 S3 1.124,34 1.094,25 4,21 4,21 68,00 68,00 0,230 -0,030 -2,85 -11,34 -0,4911 -0,5308 S4 1.877,14 1.918,15 5,83 4,00 97,78 97,78 0,556 0,428 36,39 48,83 0,3717 0,4592 S5 984,18 998,20 5,24 5,24 130,00 141,11 1,400 1,433 38,84 48,28 0,6198 0,5234 S6 1.904,18 1.920,18 4,00 4,00 97,65 91,76 0,406 0,253 71,08 71,08 0,7436 0,6982 S7 2.226,62 2.099,46 9,83 9,53 35,79 59,44 -0,379 -0,367 33,49 21,30 -0,0029 0,1499 S8 1.762,98 1.690,87 4,37 4,21 108,82 114,71 0,141 0,276 41,26 52,59 0,7630 0,6237 S9 999,22 999,22 8,80 8,80 173,33 173,33 0,644 0,644 22,57 22,57 -0,5716 -0,5716 S10 1.042,24 929,08 5,81 5,81 205,56 182,50 0,867 0,500 51,69 56,90 -0,8524 -0,8576 S11 1.000,21 1.000,21 9,75 9,75 173,33 173,33 0,667 0,667 84,50 84,50 0,8238 0,8238 S12 1.897,21 1.897,21  10,84 10,84 120,00 120,00 0,130 0,139 20,14 20,14 0,3527 0,3527 S13 1.884,17 1.865,08 9,47 6,75 78,00 48,57 0,140 -0,850 44,65 39,27 0,6513 0,4830 S14 1.056,23 1.056,23 8,75 8,75 130,00 130,00 -0,589 -0,589 8,89 8,89 0,1820 0,1820 S15 1.030,14 1.030,14 3,67 3,67 173,33 173,33 0,122 0,122 30,29 30,29 0,6827 0,6827 S16 916,17 916,17 5,52 5,52 227,78 227,78 3.056 3,056 -0,54 -0,54 0,3162 0,3162 M1 1.115,36 1.129,38 5,52 5,52 118,89 130,00 1.456 1,489 22,60 22,60 0,2548 0,2537 M2 1.007,26 1.007,26 5,18 5,18 166,00 166,00 2,600 2,600 52,94 52,94 1,2318 1,2318 M3 1.021,21 1.053,23 9,76 9,77 97,78 141,11 -0,089 -0,067 44,00 30,29 0,4547 0,2446 N1 1.008,14 1.008,14 6,79 6,79 97,78 97,78 -0,700 -0,700 48,28 48,28 -0,8423 -0,8423 N2 970,13 970,13 5,52 5,52 130,00 130,00 0,111 0,110 78,48 78,48 0,0480 0,0480 N3 1.013,24 1.013,24 4,00 4,00 215,00 215,00 1,800 1,800 1,46 1,46 0,5482 0,5482 N4 1.039,33 1.039,33 5,84 5,84 271,11 271,11 1,844 1,844 0,51 0,51 0,5933 0,5933 N5 1.097,32 1.097,32 5,84 5,84 216,67 216,67 0,444 0,444 -7,87 -7,87 0,1566 0,1566 N6 1.086,26 1.118,32 8,75 8,75 118,89 86,67 -0,878 -1,133 12,48 58,13 0,3912 0,5632 N7 1.199,33 1142,00 8,26 8,26 39,00 49,00 -0,830 -0,300 9,11 -7,03 0,3666 0,4932 N8 979,18 979,18 6,00 6,00 75,56 75,56 0,322 0,322 79,11 79,11 0,6287 0,6287 N9 1.120,29 1.120,29 4,00 4,00 68,00 68,00 0,130 0,130 8,59 8,59 0,6342 0,6342 N10 1.089,30 1.089,30 5,84 5,84 162,22 162,22 0,522 0,522 5,21 -11,49 0,5844 1,1677
‘SASFSTFKCYGVSPTKL’, ‘TECSNLLLQYGSFCTQL’, ‘DSLSSTASALGKLQDVV’,  dan  ‘LITGRLQSL’.  Empat lokasi yang dipilih merupakan lokasi dengan nilai antigenisitas tertinggi.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada Tabel VI dapat dilihat hasil perhitungan rata-rata untuk seluruh karakteristik pada SARS-Cov dan SARS-Cov2. Hasil rata-rata untuk indeks alifatik dan antigenisitas lebih besar pada SARS-Cov2  daripada  SARS-Cov,  sedangkan  pada  karakter lainnya, rata-rata SARS-Cov2 lebih kecil daripada SARS-Cov.
Dapat dikatakan bahwa epitope SARS-Cov2 memiliki rantai samping alifatik dan antigenisitas lebih besar daripada epitope SARS-Cov,  tetapi  berat  molekulnya  lebih  ringan  dan kestabilannya lebih kecil. Dari hasil ini, dapat diketahui bahwa epitope sel  T  SARS-Cov2  lebih  mudah  berikatan  dengan antibodi, tetapi kurang stabil.
Hasil perhitungan standar deviasi disajikan pada Tabel VII. Standar deviasi berat molekul dan GRAVY pada SARS-Cov2 lebih kecil, sedangkan karakter lainnya lebih besar. Dari rata- rata  dan  standar  deviasi,  dapat  dikatakan  bahwa  karakteristik sekuen protein pada epitope sel T SARS-Cov maupun  SARS- Cov2  memiliki  kemiripan  >  90%.  Padahal  pemetaan  sekuen dipilih dengan nilai kemiripan >70%, sehingga perubahan asam amino terjadi dengan asam amino lain yang memiliki karakter berdekatan.
Kemudian  pada  Tabel  VIII  dapat  dilihat  matriks  korelasi antar  karakter  SARS-Cov  dan  SARS-Cov2.  Warna  biru menunjukkan  adanya  relasi  yang  sangat  kuat,  warna  oranye menunjukkan relasi yang kuat, warna hijau menunjukkan relasi yang  cukup  kuat,  warna  abu-abu  menunjukkan  lemah, sedangkan  yang  tidak  berwarna  menunjukkan  relasi  yang sangat  lemah,  bahkan  tidak  ada  relasi.  Terlihat  bahwa  pada karakter  yang  sama  terdapat  relasi  yang  sangat  kuat  antara SARS-Cov  dan  SARS-Cov2.  Lalu,  relasi  yang  kuat  terjadi antara  karakter  kestabilan  dan  GRAVY,  relasi  lemah ditunjukkan  antara  karakter  antigenisitas  dengan  kestabilan , sedangkan  karakter  yang  tidak  memiliki  relasi  yang  kuat dengan karakter lain adalah karakter indeks alifatik.
Pertimbangan  bahwa  karakter epitope SARS-Cov2  lebih ringan,  lebih  mudah  berikatan  dengan  antibodi,  dan  kurang stabil  dapat  membantu  proses  pembuatan  vaksin  berbasis epitope . Karakter-karakter tersebut nantinya akan berpengaruh pada desain struktur protein yang akan direspons oleh antibodi.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Pemetaan epitope SARS-Cov  pada  SARS-Cov2  sebagai tahap  awal  pembuatan  desain  vaksin  dapat  dipertimbangkan, karena adanya relasi yang kuat antara karakter physicochemical SARS-Cov  dan  SARS-Cov2.  Adanya  perubahan  asam  amino akibat  mutasi  tidak  berdampak  signifikan  pada epitope penelitian  kali  ini.  Dari  karakter  yang  telah  diteliti  ternyata indeks  alifatik  tidak  memberikan  perbedaan  yang  signifikan, sehingga  karakter  tersebut  dapat  dihilangkan  pada  penelitian selanjutnya.  Penelitian  selanjutnya  dapat  membandingkan lokasi epitope SARS-Cov  dengan  SARS-Cov2  yang  khusus berasal  dari  Indonesia  dengan  bantuan  mesin  pembelajaran karena keberagaman genom yang sangat tinggi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Ilmu  Komputer UGM  yang  telah  memberikan  dasar  ilmu  Bioinformatika, kemudian  kepada  Magister  Teknologi  Informasi  UGM  yang telah  mengajarkan  metode  analisis  yang  dalam,  dan  terakhir disampaikan  kepada  UAD  yang  terus  menyemangati  untuk terus melanjutkan penelitian.

## R EFERENSI
[1]  P. Zhou, X.-L. Yang, X.-G. Wang, B. Hu, L. Zhang, dkk . , “A Pneumonia Outbreak Associated with a New Coronavirus of Probable Bat Origin,” Nature , Vol. 579, No. 7798, hal. 270–273, 2020.
[2]  (2020)  "BBC  News"  [Online],  https://www.bbc.com/news/world- 51318246, tanggal akses: 9-Jun-2020.
[3]  (2020) "WHO Coronaviruses Disease Dashboard" [Online], https://covid19.who.int/, tanggal akses: 9-Jun-2020.
Gbr. 4 Pemodelan molekuler lokasi epitope.
T ABEL VI H ASIL P ERHITUNGAN R ATA -R ATA Rata-Rata BM TI IK GRA IK Ant Cov 1.292,01 6,72 28,89 128,19 0,487 0,333 Cov2 1.280,60 6,62 29,73 127,95 0,419 0,356 T ABEL VII H ASIL P ERHITUNGAN S TANDAR D EVIASI Standar Deviasi BM TI IK GRA IK Ant Cov 421,67 2,18 27,16 60,74 0,95 0,489 Cov2 410,56 2,25 29,66 60,50 0,99 0,513 T ABEL VIII
M ATRIKS K ORELASI BM TI IK GRA IK Ant BM 0,996 0,269 -0,027 -0,568 -0,389 0,153 TI 0,336 0,955 0,001 -0,293 -0,444 -0,071 IK -0,031 -0,059 0,919 -0,122 -0,063 0,013 GRA -0,532 -0,265 -0,097 0,972 0,642 -0,014 IK -0,315 -0,410 -0,054 0,665 0,970 0,229 Ant 0,087 -0,140 0,159 0,062 0,276 0,961
[4]  M.A. Shereen, S. Khan, A. Kazmi, N. Bashir, dan R. Siddique, “COVID- 19  Infection:  Origin,  Transmission,  and  Characteristics  of  Human Coronaviruses,” J. Adv. Res. , Vol. 24, hal. 91–98, 2020.
[5]  R.A. Khailany, M. Safdar, dan M. Ozaslan, “Genomic  Characterization of a Novel SARS-CoV-2,” Gene Reports , Vol. 19, hal. 1-6, 2020.
[6]  S.F.  Ahmed,  A.A.  Quadeer,  dan  M.R.  McKay,  “Preliminary Identification  of  Potential  Vaccine  Targets  for  the  COVID-19 Coronavirus  (SARS-CoV-2)  Based  on  SARS-CoV  Immunological Studies,” Viruses , Vol. 12, No. 3, hal. 1–15, 2020.
[7]  A. Wu, Y. Peng, B. Huang, X. Ding, X. Wang, P. Niu, J. Meng, Z. Zhu, Z. Zhang, J. Wang, J. Sheng, L. Quan, Z. Xia, W. Tan, G. Cheng, dan T. Jiang, “Genome Composition and Divergence of the Novel Coronavirus (2019-nCoV) Originating in China,” Cell Host Microbe , Vol. 27, No. 3, hal. 325–328, 2020.
[8]  A.  Grifoni,  J.  Sidney,  Y.  Zhang,  R.H.  Scheuermann,  B.  Peters,  dan  A. Sette, “A Sequence Homology and Bioinformatic Approach can Predict Candidate  Targets  for  Immune  Responses  to  SARS-CoV-2,” Cell  Host Microbe , Vol. 27, No. 4, hal. 671-680.e2, 2020.
[9]  R. Kogay dan C. Schönbach, “Epitope Predictions,” Encycl. Bioinforma. Comput. Biol.: ABC Bioinforma. , Vol. 2, No. 1, hal. 952–971, 2018.
[10]  D.A. Aprijani dan M.A. Elfaizi, “BIOINFORMATIKA: Perkembangan, Disiplin Ilmu dan Penerapannya di Indonesia,” Universitas Gunadarma, Jakarta, Indonesia, Kuliah, hal. 1-25, 2004.
[11]  I.Y.  Abdurakhmonov,  “Bioinformatics:  Basics,  Development,  and Future,” dalam Bioinformatics - Updated Features and Applications , I.Y. Abdurakhmonov, Ed., London, UK: IntechOpen, 2016.
[12]  S.K. Dhanda, S . Mahajan, S. Paul, Z. Yan, H. Kim, M.C. Jespersen, V. Jurtz, M. Andreatta, J. A. Greenbaum, P. Marcatili, A. Sette, M. Nielsen, dan  B.  Peters,  “IEDB-AR:  Immune  Epitope  Database  -  Analysis Resource  in  2019,” Nucleic  Acids  Res. ,  Vol.  47,  No.  W1,  hal.  W502– W506, 2019.
[13]  Y. Kim, A. Sette, dan B. Peters, “Applications for T-cell Epitope Queries and Tools in the Immune Epitope Database and Analysis Resource,” J. Immunol. Methods , Vol. 374, No. 1–2, hal. 62–69, 2011.
[14]  Z. Song, Y. Xu, L. Bao, L. Zhang, P. Yu, Y. Qu, H. Zhu, W. Zhao, Y. Han, dan C. Qin, “From SARS to MERS, Thrusting Coronaviruses into
the Spotlight,” Viruses , Vol. 11, No. 1, hal. 1-28, 2019.
[15]  A.J. Cozzone, “Proteins: Fundamental Chemical Properties,” Encycl. Life Sci. , hal. 1–10, 2010.
[16]  M.H.V  Van  Regenmortel,  “Antigenicity  and  Immunogenicity  of  Viral Proteins,”  dalam  Encyclopedia  of  Virology,  3 rd ed.,  B.W.J.  Mahy  dan M.H.V. Van Regenmortel, Eds., Cambridge, USA: Academic Press, hal. 137–142, 2008, hal. 137–142.
[17]  E.  Gasteiger,  C.  Hoogland,  A.  Gattiker,  S.  Duvaud,  R.  Appel,  dan  A. Bairoch,  “Protein  Identification  and  Analysis  Tools  on  the  ExPASy Server,” dalam The Proteomics Protocols Handbook , 1st ed., W.M. John, Ed., Totowa, USA: Humana Press, hal. 571–607, 2005.
[18]  P. Novák dan V. Havlíček, “Protein Extraction and Precipitation,” dalam Proteomic Profiling and Analytical Chemistry , 2 nd ed., P. Ciborowski dan J. Silberring, Eds., New York, USA: Elsevier, 2016,  hal. 51–62.
[19]  S. Kumar, “Drug and Vaccine Design against Novel Coronavirus (2019- nCoV) Spike Protein through Computational Approach,” Preprints , hal. 1-16, Feb. 2020.
[20]  J.  Kyte  dan  R.F.  Doolittle,  “A  Simple  Method  for  Displaying  the Hydropathic Character of a Protein,” J. Mol. Biol. , Vol. 157, No. 1, hal. 105–132, 1982.
[21]  I.A.  Doytchinova  dan  D.R.  Flower,  “Identifying  Candidate  Subunit Vaccines  Using  an  Alignment-Independent  Method  Based  on  Principal Amino Acid Properties,” Vaccine , Vol. 25, No. 5, hal. 856–866, 2007.
[22]  A.P.  King  dan  R.J.  Eckersley,  “Descriptive  Statistics  II:  Bivariate  and Multivariate  Statistics,” dalam Statistics  for  Biomedical  Engineers  and Scientists , Cambridge, USA: Academic Press, hal. 23-56, 2019..
[23]  H.M.  Berman,  J.  Westbrook,  Z.  Feng,  G.  Gilliland,  dkk.,  “The  Protein Data Bank,” Acta Crystallogr. Sect. D Biol. Crystallogr. , Vol. 58, No. 6I, hal. 899–907, 2002.
[24]  D. Wrapp , N. Wang, K. Corbett, J.A. Goldsmith, C. Hsieh, O. Abiona, B. S.  Graham,  dan  J.S.  Mclellan,  “Cryo-EM  Structure  of  the  2019-nCoV Spike in the Prefusion Conformation,” Science , Vol. 367, No. 6483, hal. 1260-1263, Mar. 2020.