Judul: Aktivitas dan purifikasi senyawa antimikrob dari tubuh buah Ganoderma isolat gkr7
Abstrak: Potensi jamur Ganoderma spp sebagai sumber senyawa antimikrob baru perlu mendapat perhatian untuk mengatasi berbagai persoaIan yang ditimbuIkan mikroorganisme patogen. Penelitian ini bertujuan untuk mernurnikan senyawa antimikrob dari tubuh buah Ganoderma sp. isolat GKR7 dengan metode kromatografi lapis tipis preparatif (XL TP) dan menguji kernbali aktivitas senyawa semi murni aktif hasil purifikasi tersebut terbadap mikrob uji. Tubuh buah Ganoderma .p. isolat GKR7 diekstraksi dua kali dengan metanol dan diuji aktivitasnya terhadap mikrob uji. MelaIui bioautografi diketahui terdapat dua spot aktif daIam ekstrak kasar tubuh buah GKR7 yaitu pada Rc 0,73 (fraksi FI) dan Rc 0,40 (Fraksi F2). Kedua spot aktif tersebut dipisahkan dengan KL TP dan diuji kembali aktivitasnya. Untuk mengetahui kemungkinan senyawa yang terkandung daIam kedua fraksi, maka dilakukan revelasi kimia dan analisis sifat fisikokimia terhadap kedua fraksi.
Keyword: 

Judul: Compounds of Ganoderma GKR7 Fruiting Body and Compound Interactions against Escherichia coli through In Silico
Abstrak: Ganoderma telah lama dikenal dan digunakan sebagai obat tradisional di negara-negara Asia selama lebih dari 2000 tahun. Senyawa bioaktif pada Ganoderma terutama dari spesies Ganoderma lucidum telah banyak diteliti dan memiliki berbagai manfaat medis. Salah satu isolat koleksi asal Indonesia yaitu Ganoderma GKR7 juga telah diuji memiliki aktivitas antimikrob terhadap empat strain enteropatogenik Escherichia coli (EPEC) resisten antibiotik namun Ganoderma isolat GKR7 dan senyawa antimikrob tubuh buah Ganoderma GKR7 belum diidentifikasi. Selain itu, interaksi biomolekul antara senyawa antimikrob Ganoderma GKR7 dan protein reseptor E. coli belum pernah diteliti. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi Ganoderma isolat GKR7, senyawa antimikrob tubuh buah Ganoderma GKR7, dan interaksi biomolekul senyawa antimikrob Ganoderma GKR7 terhadap protein E. coli secara in silico. Identifikasi Ganoderma isolat GKR7 dilakukan berdasarkan pengamatan karakteristik sifat kultur, morfologi tubuh buah, dan analisis molekuler dengan ITS5/ITS4. Tubuh buah diproduksi dengan perlakuan substrat serbuk gergajian kayu (S), jerami (J), serbuk sabut kelapa (K), campuran serbuk gergajian kayu dan jerami (SJ), campuran serbuk gergajian kayu dan serbuk sabut kelapa (SK), dan campuran serbuk gergajian kayu, jerami, dan serbuk sabut kelapa (SJK). Tubuh buah dari semua perlakuan substrat tersebut selanjutnya diekstraksi dengan metode maserasi. Ekstrak kasar tubuh buah Ganoderma GKR7 diuji untuk screening senyawa antimikrob. Ekstrak terpilih selanjutnya dilakukan deteksi senyawa aktif dengan TLC-bioautografi lalu dilanjutkan dengan purifikasi parsial untuk mendapatkan fraksi aktif antimikrob. Fraksi aktif kemudian diuji terhadap enteropatogenik E. coli (EPEC) lalu dilakukan analisis senyawa dengan menggunakan LC-MS/MS. Hasil identifikasi senyawa selanjutnya dilakukan docking molekuler secara in silico untuk mengetahui senyawa antimikrob yang berinteraksi dengan protein target E. coli. Ganoderma isolat GKR7 teridentifikasi sebagai Ganoderma sichuanense. Purifikasi parsial dari ekstrak tubuh buah Ganoderma GKR7 yang diproduksi pada substrat serbuk gergajian kayu (S) menghasilkan tiga fraksi dari dua zona hambat dengan Rf 0,51, Rf antara, dan Rf 0,63. Uji aktivitas secara in vitro menunjukkan ketiga fraksi memiliki aktivitas antimikrob terhadap enteropatogenik E. coli (EPEC). Analisis senyawa melalui LC-MS/MS menghasilkan 57 senyawa yang teridentifikasi secara putatif dari ketiga fraksi. Uji secara in silico menghasilkan 25 senyawa terpilih yang berperan baik dalam penghambatan delapan protein target E. coli (GlmS, GlmU, MurA, MurB, MurD, MurG, DdlB, dan PBP3) yang terlibat pada biosintesis peptidoglikan. Senyawa 1-pentofuranosyl-2,4(1H,3H)-pyrimidine dione (CID_312160) dari fraksi zona Rf 0,51, isopropyl 1,1-dimethyl-3-{3-[(4-methylpiperazin-1-yl)methyl]-benzoyl}-1,2,3,6-tetrahydroazepino[4,5-b]indole-5-carboxylate (CID_45104531) dari fraksi Rf antara, dan 4-(1-benzofuran-3-ylmethoxy)-N-[1-[2-(3,4-dihydroxy-5-methylpiperidin-1-yl)propyl]piperidin-4-yl]-1H-indole-2-carboxamide (CID_66842043) dari fraksi zona Rf 0,63 memiliki energi afinitas yang tinggi (dengan nilai rata-rata -7,55 kkal/mol, -8,40 kkal/mol, dan -8,72 kkal/mol secara berurutan) terhadap protein target E. coli yang diujikan. Selain itu, protein GlmS, MurB, MurD, dan PBP3 memiliki interaksi terbaik dengan 25 senyawa terpilih sehingga menjadi multitarget penghambatan oleh senyawa antimikrob Ganoderma GKR7. Kajian lanjutan pada penelitian ini ialah melakukan purifikasi lebih lanjut ketiga fraksi untuk mendapatkan senyawa murni CID_312160, CID_45104531, dan CID_66842043 dan mengevaluasi kembali aktivitas senyawa tersebut., Ganoderma has been widely used as a traditional medicinal mushroom in Asian countries for over 2000 years. The bioactive compounds of Ganoderma, foremost from Ganoderma lucidum, have been studied for various medicinal purposes. Ganoderma GKR7 is a culture collection from Indonesia that has been tested for antimicrobial activity against four enteropathogenic Escherichia coli (EPEC) strains which resistant to antibiotic.
Keyword: antimicrobe, Ganoderma, in silico, LC-MS/MS, TLC-bioautography

Judul: The Construction of Greedy SVP LLL Algorithm
Abstrak: A lattice is a set of all integer linear combination of a set of linearly independent vectors in ℝ𝑛���. The independent vectors are called bases of lattice. Any lattice can be generated from many bases, and these bases have the same cardinality. In the lattice, the most fundamental and renowned problem is the Shortest Vector Problem (SVP). SVP is a tracking problem of the shortest nonzero vector in a lattice with equivalent bases. In two dimensions, SVP problem has resolved exactly by Gauss’ algorithm. When the lattice dimension is higher than two, A.K. Lenstra, H.W. Lenstra and L. Lovasz gave a LLL algorithm to compute approximation of nonzero shortest vector in the lattice. Reduced bases solution obtained from LLL algorithm still be an approximation and has polynomial running time of arbitrary dimension which large enough. In 1994, Schnoor and Euchner modified this LLL algorithm as a new variant which later was named deep insertion LLL algorithm. This algorithm is a modified version of the LLL algorithm to the terms of the exchange step to improve the accuracy of output of LLL reduced bases and applying it to the subset sum problem. The purpose of this research are: (1) Reconstruct the LLL algorithm and deep insertion LLL algorithm using a geometric approach. (2) Construct a greedy SVP LLL algorithm. (3) Implement the three algorithms in a symbolic programming language, and evaluate them experimentally. A bases ℬ=[𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑛���] in ℝ𝑚��� is called reduced LLL with parameter 𝛿��� if satisfies: (a) |𝜇���𝑗���𝑖���|≤12, for every integer 𝑖���,𝑗��� with 1≤𝑖���<𝑗���<𝑛���. (b)𝛿���‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���)‖2≤‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���+1)‖2, for 𝑗���=1,2,…,𝑛���−1,where 𝛿��� is a reduced parameter of real numbers with 14<𝛿���<1. The first requirement is the reduced basis 𝛿��� must “nearly orthogonal” and in its computation case, this requirement can be reached out by using the Gram-Schmidt’s orthogonalization. While the second requirement is called exchange step, or used to called as Lovasz condition. By using both of these requirements, then they establish the LLL algorithm. Then, Schnoor and Euchner modify the LLL algorithm based on the requirements of the exchange step called the deep insertion LLL algorithm, where the exchange step is based on the comparison of the projected vector in orthogonal complement [𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑘���−1]⊥ after j-th reduction. To construct greedy SVP LLL algorithm, the requirements of the exchange step is based on purely by comparing norm of lattice 𝐛���𝑗��� with norm lattice 𝐛���𝑖��� for 𝑖���=1,2,3…,𝑗���−1. The process of insertion reduced vector after the exchange step also has done greedily. Then, we calculate the number of arithmetic operation in greedy SVP LLL algorithm for further analysis. The result of our exprimentation for three algorithms on the certain matrix size shows that the running time of the three algorithms increases propotional to the size of the matrix. The result also shows that by using 𝛿���=34 for the LLL algorithm and the deep insertion LLL algorithm, and the greedy SVP LLL algorithm which is a new variant made by using no parameter of 𝛿���, outperform of the other of two previous algorithm in terms of speed with the same output.
Keyword: LLL algorithm, LLL deep insertion algorithm, greedy SVP LLL algorithm