Judul: Komposisi Kimia Dan Aktivitas Inhibitor Topoisomerase I Dari Kerang Mas Ngur (Atactodea striata)
Abstrak: Inhibitor topoisomerase merupakan salah satu target molekul untuk penemuan obat kanker. Topoisomerase terdiri dari 2 tipe yaitu topoisomerase I yang berperan dalam relaksasi supercoiled DNA dan memutus single stranded DNA; dan topoisomerase II yang berperan dalam relaksasi pada pemutusan double stranded DNA. Atactodea striata telah digunakan oleh masyarakat di kepulauan Kei Maluku Tenggara sebagai obat penyakit kuning. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan gizi kerang Mas Ngur (Atactodea striata) dan menemukan senyawa kimia yang memiliki aktivitas inhibitor topoisomerase I. Kerang Mas Ngur (Atactodea striata) yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari pulau Kei Kecil Maluku Tenggara. Kerang kering diblender halus dan dianalisa komposisi kimianya serta asam amino, dengan metode standar (AOAC 1995). Selain itu bubuk kering diekstraksi menggunakan pelarut heksana, etil asetat dan metanol. Ekstrak yang diperoleh selanjutnya diuji aktivitasnya sebagai inhibitor topoisomerase I. Kemudian dilakukan karakterisasi ekstrak aktif, yang dilanjutkan dengan isolasi golongan senyawa kimia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekstrak heksana, etil asetat, dan metanol memiliki aktifitas inhibitor topoisomerase I. Minimum Inhibitory Concentration (MIC) dari ekstrak metanol sebagai inhibitor topoisomerase I adalah 5 mg/ml. Hasil uji komposisi kimia bubuk kerang menunjukkan kadar air 7,84 %, abu 7,88 %, protein 56,08 %, lemak 5,95 %, serat kasar 1,25 %, dan karbohidrat 21 %. Ekstrak metanol mengandung senyawa alkaloid dan saponin, ekstrak etil asetat mengandung senyawa steroid dan ekstrak heksana mengandung saponin.
Keyword: 

Judul: Komposisi Kimia dan Aktivitas Inhibitor Topoisomerase I dari Kablang (Nerita albicilla)
Abstrak: DNA topoisomerase I dan II adalah enzim inti sel esensial untuk proliferasi sel dan merupakan target dalam pengembangan obat antikanker. Dalam penelitian ini dipelajari kadar proksimat dan komposisi asam amino serta aktivitas inhibisi dari ekstrak Kablang (Nerita albicilla) terhadap kerja dari enzim DNA topoisomerase I. Tahapan penelitian meliputi penentuan kadar proksimat dan asam amino Kablang, ekstraksi sampel dengan pelarut heksana, etil asetat dan metanol, penentuan aktivitas inhibitor topoisomerase I dengan menggunakan drug screening kit topoisomerase I dari TopoGen. Aktivitas inhibisi DNA topoisomerase I dianalisis dengan menggunakan gel elektroforesis. Komposisi kimia Nerita albicilla terdiri dari kadar air 12,44%; abu 9,17%; protein 62,05%; lemak 5,58%; serat kasar 6,60%, dan karbohidarat (by diference) 4,16%. Kandungan asam amino terbesar yaitu asam glutamat 8,89 % dan terkecil adalah serin 1,07%. Rendemen ekstrak heksana, etil asetat dan metanol masing-masing 2,05%, 1,56%, dan 6,99%. Ketiga ekstrak menunjukkan aktivitas sebagai inhibitor topoisomerase I. Ekstrak heksana menunjukkan mekanisme katalitik terhadap topoisomerase I, sedangkan ekstrak etil asetat dan ekstrak metanol bersifat poison. Minimum inhibitory concentration (MIC) dari ekstrak metanol adalah 2,5 μg/ml. Ekstrak aktif metanol mengandung golongan senyawa alkaloid dan steroid.
Keyword: 

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