Judul: Profile Metabolite and Antioxidant Capacity of Kejibeling Leaf Extract (Strobilanthes crispa (L.) Blume) Based on Different Extractor Solvents
Abstrak: Kejibeling (Strobilanthes crispa (L.) Blume) merupakan salah satu tanaman yang berpotensi sebagai antioksidan karena metabolit di dalamnya. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi metabolit ekstrak etanol 99%, etanol 50%, dan akuades menggunakan liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS), serta menentukan kapasitas antioksidan dengan metode cupric ion reducing antioxidant capacity (CUPRAC) berdasarkan perbedaan pelarut pengekstraksi pada ekstrak daun kejibeling. Total sebanyak 44 metabolit berhasil teridentifikasi pada ekstrak daun kejibeling, dengan masing-masing ekstrak etanol 99%, etanol 50%, dan akuades teridentifikasi sebanyak 34, 30, dan 18 metabolit. Ekstrak tiap pelarut berhasil terbedakan pada principal component analysis (PCA) dengan total PC1 dan PC2 sebesar 99%. Kapasitas antioksidan pada ekstrak etanol 99%, etanol 50%, dan akuades sebesar 3,47; 1,57; dan 0,69 mmol trolox ekuivalen/gram ekstrak (mmol TE/g ekstrak). Analisis partial least square (PLS) menunjukkan adanya korelasi antara metabolit yang terdeteksi dengan kapasitas antioksidan. Penelitian ini menunjukan senyawa yang teridentifikasi paling banyak dan kapasitas antioksidan paling tinggi pada etanol 99% dibandingkan pelarut lain., Kejibeling (Strobilanthes crispa (L.) Blume) is one of the plants that possesses antioxidant potensial by virtue of its metabolites. This study aims to identify metabolites of ethanol 99%, ethanol 50%, and aquades extracts using liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS), and to determine antioxidant capacity by cupric ion reducing antioxidant capacity method (CUPRAC) based on difference extraction solvents in kejibeling leaf extracts. A total of 44 metabolites were identified in kejibeling leaf extracts, ethanol 99%, ethanol 50%, and aquades extracts were identified 34, 30, and 18 metabolites. The extract of each solvent was successfully distinguished in the principal component analysis (PCA) with a total of PC1 and PC2 of 99%. The antioxidant capacity of ethanol 99%, ethanol 50%, and aquades extracts were 3.47, 1.57, and 0.69 mmoles of trolox equivalent/gram extract (mmol TE/g extract). Partial least square (PLS) analysis showed a correlation between detected metabolites and antioxidant capacity. This study showed the most identified compund and the highest antioxidant capacity in ethanol 99% compared to other solvents.
Keyword: antioxidant capacity, kejibeling, LC-HRMS, metabolites

Judul: Identification of antioxidant compounds from pegagan leaves (Centella asiatica) using a metabolomics approach
Abstrak: Centella asiatica merupakan salah satu tanaman obat yang sering dimanfaatkan sebagai obat tradisional maupun makanan fungsional karena memiliki beberapa aktivitas biologis, salah satunya adalah antioksidan. Aktivitas biologis pada tanaman dipengaruhi oleh komposisi dan konsentrasi senyawa bioaktifnya. Komposisi dan konsentrasi ini akan dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satunya adalah pelarut pengekstraksi yang berbeda. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi senyawa aktif yang berpotensi sebagai antioksidan menggunakan pendekatan metabolomik berbasis liquid cromatography mass spectrometry/mass spectrometry (LC-MS/MS). C. asiatica diekstraksi menggunakan metode maserasi dengan pelarut air, etanol 30%, etanol 50%, etanol 70%, dan etanol p.a. Aktivitas antioksidan ditentukan menggunakan metode 2,2-difenil-1-pikrilhidrazin (DPPH) dan asam askorbat digunakan sebagai kontrol positif. Metabolit dalam ekstrak C. asiatica diidentifikasi menggunakan LC-MS/MS. Setiap ekstrak dikelompokkan menggunakan principal component analysis (PCA), dan prediksi senyawa antioksidan dengan orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA). Ekstrak C. asiatica memiliki rendemen ekstraksi yang berkisar antara 5,55±0,30 sampai dengan 20,93±0,71 %. Aktivitas antioksidan ekstrak C. asiatica menghasilkan nilai IC50 yang berkisar dari 72,48±2,42 hingga 256,46±1,64 µg/mL. Ekstrak etanol 70% memiliki aktivitas antioksidan paling kuat, sedangkan ekstrak air paling lemah. Sebanyak 35 metabolit berhasil diidentifikasi secara putatif menggunakan LC-MS/MS, yang terdiri atas 10 metabolit golongan terpena, 10 metabolit dari golongan fenolik, 5 metabolit dari golongan flavonoid, 7 metabolit dari golongan asam lemak, dan 3 metabolit golongan lainnya. Analisis data multivariat PCA berhasil mengelompokkan metabolit berdasarkan pelarut pengekstraksinya, dan OPLS-DA mampu mengklasifikasikan metabolit menjadi dua kelompok, yaitu aktif antioksidan (ekstrak etanol 70% dan etanol 50%) dan tidak aktif antioksidan (ekstrak etanol p.a., etanol 30%, dan air). Lima metabolit diprediksi berpotensi sebagai antioksidan, yaitu asam 4,5-dikaf eoilkuinat (11), kaempferol (13), dan 3 senyawa unknown. Kelima metabolit tersebut memiliki nilai p<0,05, fold change >1, dan VIP >1 yang menunjukkan metabolit tersebut berpengaruh signifikan terhadap aktivitas antioksidan.
Keyword: Antioksidan, C. asiatica, LC-MS/MS, metabolomik

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: