Judul: Virtual Screening and Simulation of Molecular Dynamics of Natural Materials with SARS-CoV-2 Antiviral Potential.
Abstrak: Penelitian terkait obat-obatan dan vaksin SARS-CoV-2 yang merupakan virus penyebab Covid-19 masih terus dilakukan. Penelitian ini akan berfokus untuk mendapatkan senyawa dari baham alam yang paling potensial sebagai inhibitor protein SARS-CoV-2 berdasarkan nilai koefisien inhibisi, nilai binding energy, dan geometri struktur kompleks senyawa alam-protein SARS-CoV-2. Berdasarkan informasi genom dan karakteristik patologis SARS-Cov-2 terdapat protein fungsional SARS-CoV-2 yang dapat digunakan sebagai target pengembangan obat diantaranya adalah RNA-dependent RNA polymerase (RdRp), Mainprotease (3CLpro), dan Papain Like Protease (PLpro) yang memiliki peran sentral dalam proses replikasi virus dan transkripsi virus. Penelitian ini menggunakan struktur protein yang berasal dari protein data bank (PDB). Struktur yang digunakan adalah 7BV2 dengan resolusi 2.5 Å untuk RdRp, 7D1M dengan resolusi 1.4 Å untuk Mpro dan 6WX4 dengan resolusi 1.66 Å untuk PLpro. Pengujian dilakukan terhadap seribu senyawa alam Indonesia yang digunakan sebagai penghambat protein SARS-CoV-2 yang diambil dari Herbaldb dan Pubchem ID. Tahapan pertama dalam penelitian ini adalah pemodelan farmakofor dengan desain obat berbasis struktur. Senyawa alami dianalisis berdasarkan kemiripan sterik dan elektronik dengan inhibitor yang setidaknya telah melalui tahapan pengujian in vitro, agar didapatkan senyawa alam yang memiliki interaksi dengan pusat aktif katalitik protein. Kemudian dilanjutkan dengan simulasi molekular docking untuk mendapatkan energi ikat dan analisis visual interaksi senyawa alam di sisi aktif protein sebagai inhibitor SARS-CoV-2. Tahap terakhir adalah simulasi dinamika molekuler untuk mengeksplorasi ruang konformasi senyawa alam dan protein serta pengujian kestabilan interaksi dalam berlangsungnya waktu simulasi. Uji ADMET dilakukan terhadap senyawa terbaik untuk memperoleh farmakologi komputasi dan farmakokinetik senyawa alami tersebut. Berdasarkan kesamaan fitur farmafokor, simulasi penambatan, interaksi intramolekul senyawa dan enzim, simulasi dinamika molekul dan sifat ADMET. Senyawa yang teridentifikasi sebagai inhibitor RdRp adalah sotesuflavone, grossamide, dan 6-Hydroxyluteolin-6,7-disulfate. Senyawa yang teridentifikasi sebagai inhibitor Mpro adalah cosmosiin, glucobrassicin, dan isobavachin. Senyawa yang teridentifikasi sebagai inhibitor PLpro adalah cowanin dan isochandalone., Research related to drugs and the SARS-CoV-2 vaccine, which is the virus that causes Covid-19, is still ongoing. This research will focus on obtaining compounds from natural substances that have the most potential as SARS-CoV-2 protein inhibitors based on the inhibition coefficient value, binding energy value, and the structural geometry of the complex natural compound protein SARS-CoV- 2. Based on the genomic information and pathological characteristics of SARS- Cov-2 several SARS-CoV-2 functional proteins can be used as targets for drug development, including RNA-dependent RNA polymerase (RdRp), Mainprotease (3CLpro), and Papain Like Protease (PLpro), which has a central role in the process of viral replication and viral transcription. This study uses a protein structure derived from the protein bank data (PDB). The structure used is 7BV2 with a resolution of 2.5 Å for RdRp, 7D1M with a resolution of 1.4 Å for Mpro and 6WX4 with a resolution of 1.66 Å for PLpro. Tests were carried out on a thousand natural Indonesian compounds used as inhibitors of the SARS-CoV-2 protein taken from Herbaldb and Pubchem ID. The first stage in this research is pharmacophores modelling with structure-based drug design. Natural compounds are analyzed based on their steric and electronic similarities with inhibitors that have at least gone through in vitro testing stages to obtain natural compounds
Keyword: Molecular Docking, Covid-19, Pharmacophores Modeling, Indonesian Natural Compounds, ADMET Test, Molecular Dynamics Simulation

Judul: Active Compounds of Natural Products as Covid-19 Antivirus Candidates Using Molecular Docking and Dynamics Studies
Abstrak: Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) adalah virus penyebab Coronavirus 2019 (COVID-19) yang menjadi pusat perhatian global pada tahun 2020. Hingga saat ini, belum ada obat yang terbukti efektif untuk pengobatan atau pencegahan COVID-19. Kajian pengembangan inhibitor virus dilakukan dengan metode virtual screening dan simulasi molecular docking. Enam protein esensial yang berperan dalam perkembangan virus, seperti protein 3CL-Pro, PL-Pro, Helikase, Protein N, E, dan M digunakan sebagai protein target. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model interaksi ligan senyawa alam aktif terhadap protein reseptor yang dikode oleh genom SARS-CoV-2 dan energi ikat bebasnya sehingga dapat mengusulkan senyawa aktif dari produk alam yang berpotensi sebagai obat untuk COVID-19. Autodock Vina, Autodock 4.2, PSOVina, dan Amber20 digunakan dalam penelitian ini. Berdasarkan nilai energi ikat bebas dan interaksi protein-ligan, diperoleh kandidat senyawa dengan nilai terbaik untuk setiap protein target. Korilagin (-14,42 kkal/mol), Skutelarein 7-rutinosida (-13,2 kkal/mol), Genistein 7-O-glukuronida (- 10,52 kkal/mol), Basa Biflavonoid-flavon + 3O dan basa flavanon + 2O + 1MeO (- 11 ,88 dan -9,61 kkal/mol), dan Enoksolon (-6,96 kkal/mol) memiliki nilai energi bebas terbaik pada setiap protein target yang menunjukkan bahwa senyawa tersebut berpotensi sebagai inhibitor protein virus untuk diteliti lebih lanjut. Penelitian ini terbatas pada simulasi komputer, dimana hasil yang diperoleh masih berupa prediksi. Diperlukan penelitian lebih lanjut untuk menguji aktivitas ligan terpilih yang memiliki nilai energi bebas terendah dari keenam protein target. Pada uji stabilitas dengan simulasi dinamika molekul, kompleks 3CL-Pro – Korilagin merupakan kompleks yang paling stabil dibandingkan kompleks lainnya, sehingga korilagin merupakan senyawa yang paling direkomendasikan untuk diteliti lebih lanjut., Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is the virus that causes Coronavirus 2019 (COVID-19) which has become the center of global attention in 2020. To date, there has been no proven effective drug for the treatment or prevention of COVID-19. A study on the development of inhibitors for this virus is carried out using virtual screening and molecular docking simulation methods. Six essential proteins that play a role in virus development, such as 3CL-Pro, PL-Pro, Helicase, N, E, and M protein were used as protein targets. The purpose of this study was to obtain a model of ligands interactions of active natural compounds against the receptor protein encoded by the SARS-CoV- 2 genome and their free binding energy so that it can propose active compounds from natural products that have potential as a drug for COVID-19.Autodock Vina, Autodock 4.2, PSOVina, and Amber20 were used in this study. Based on the value of free binding energy and protein-ligand interactions, the candidate compounds with the best value are obtained for each target protein. Corilagin (-14,42 kcal/mol), Scutellarein 7-rutinoside (-13,2 kcal/mol), Genistein 7-O-glucuronide (-10,52 kcal/mol), Biflavonoid-flavone base + 3O and flavanone base + 2O + 1MeO (-11,88 and -9,61 kcal/mol), and Enoxolone (-6,96 kcal/mol) has the best free energy value at each protein target indicating that the compound has the potential as a viral protein inhibitor for further investigation. This research is limited to computer simulations, where the results obtained are still a prediction. Further research is needed to test the selected ligand activity, which has the lowest
Keyword: covid-19, molecular docking, molecular dynamic, natural compound, sars-cov-2, virtual screening

Judul: Cycle Hamilton pada Graf Lengkap, Graf Regular, dan Graf 2-Connected 4-Regular Berorder Kurang dari Sepuluh.
Abstrak: Suatu graf disebut graf Hamilton apabila graf tersebut memuat cycle Hamilton, yaitu cycle yang melewati setiap vertex tepat satu kali. Menentukan keberadaan cycle Hamilton pada suatu graf dapat menggunakan syarat cukup yang berupa teorema-teorema yang telah diperkenalkan sejak tahun 1950-an. Beberapa syarat cukup yang dibahas dalam karya ilmiah ini adalah syarat cukup yang berhubungan dengan graf lengkap dan graf regular. ,,,
Keyword: graf Hamilton, graf regular, graf lengkap, graf 2-connected 4-regular.