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: Potential Active Compounds of Fresh Young Cashew Leaf Against RNA-Dependent RNA-Polymerase (RdRp) of SARS-CoV-2: In silico Perspective
Abstrak: Coronavirus diseases-19 (COVID-19) disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 masih menjadi wabah di seluruh dunia hingga saat ini. Penelitian terkait penanganan yang tepat untuk menghambat virus seperti obat-obatan dan vaksin juga masih terus dilakukan. Tumbuhan alam telah banyak terbukti efektif dalam menghambat virus dan bakteri, serta penyakit termasuk juga daun jambu mete. Daun jambu mete yang sering dikonsumsi dan dimanfaatkan dalam bentuk segar adalah daun yang masih muda. Daun muda jambu mete memiliki kandungan senyawa-senyawa aktif yang terbukti menghambat berbagai macam virus sehingga diduga berpotensi dalam menghambat virus SARS-CoV-2. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan senyawa terbaik yang terkandung dalam daun jambu mete berdasarkan nilai energi pengikatan (∆G) dan konstanta inhibisi terendah, profil drug-likeness dan ADMET (Adsorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity), serta simulasi dinamika molekul setelah ditambatkan pada RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) dari virus SARS-CoV-2 secara in silico. RdRp memliki peran inti dalam proses replikasi dan transkripsi untuk siklus hidup virus. Penelitian ini menggunakan struktur kristal kompleks protein RdRp yang berasal dari protein data bank (PDB) dengan PDB ID adalah 7BV2 dan resolusi 2,5 Å, serta struktur senyawa aktif diambil dari Pubchem ID. Selanjutnya dilakukan simulasi molecular docking untuk mendapatkan energi ikat dan interaksi-interaksi senyawa ketika telah berada di daerah pusat aktif protein RdRp. Struktur kristal dipisahkan menjadi reseptor RdRp dan ligan ko-kristal remdesivir triposfat (RTP) sebagai kontrol. Re-docking dilakukan untuk validasi pada struktur kristal dan ligan ko-kristal menggunakan Autodock Vina (Vina) dengan nilai ∆G sebesar -7,4 kkal/mol. Simulasi molecular docking berbasis virtual screening dilakukan menggunakan Vina terhadap tiga puluh senyawa yang terkandung dalam daun jambu mete berdasarkan hasil dari kajian pustaka pada tahap pertama dengan nilai ∆G berkisar antara -3,7 hingga -10,5 kkal/mol. Selain itu, nilai konstanta inhibisi terprediksi (pKi) yang mengambarkan prediksi dosis senyawa yang diperlukan dalam menghambat RdRp berkisar antara 2170 hingga -0,032 M. Sepuluh senyawa dengan nilai ∆G dan pKi terendah di validasi menggunakan Autodock 4.2.6 (AD4) dengan nilai ∆G berkisar antara -4,37 hingga -7,43 kkal/mol. Lima senyawa aktif dengan prediksi penghambatan RdRp terbaik berdasarkan virtual screening adalah agathisflavone, amentoflavone, quercetin-3-xyloside, epicatechin-3-gallate, dan peonidin. Tahap kedua adalah analisis drug-likeness, bioaktivitas, dan sifat ADMET dilakukan pada lima senyawa terbaik berdasarkan hasil virtual screening. Hasil analisis drug-likeness berdasarkan Aturan Lima Lipinski dan Veber terhadap lima senyawa terbaik adalah peonidin merupakan senyawa yang diprediksi dapat dikembangkan sebagai obat oral. Pengujian sifat enzim inhibitor (EI) dilakukan untuk menggambarkan sifat bioaktivitas senyawa terbaik dimana empat senyawa selain peonidin memiliki sifat sebagai EI aktif (EI >0), sedangkan peonidin bersifat cukup aktif karena nilai EI sebesar -0,04 (moderately active = EI -5,0 – 0). Selanjutnya, sifat ADMET diprediksi dengan menganalisis Blood-Brain Barrier (BBB), Human Intestinal Absorption (HIA), AMES toxicity, dan LD50. Kelima senyawa inhibitor terbaik memiliki nilai penetrasi ke BBB yang baik dan berada dalam batas normal untuk LD50. Namun, quercetin-3-xyloside terprediksi kurang baik untuk terserap oleh usus manusia karena memiliki nilai HIA yang kurang dari batas minimum (HIA >0,30). Berdasarkan kriteria AMES toxicity, epicatechin-3-gallate bersifat positif toksik karena termasuk dalam kategori 0 (kategori 0 = positif, kategori 1 = negatif) sehingga tidak direkomendasikan sebagai senyawa yang berpotensi sebagai inhibitor RdRp. Simulasi dinamika molekuler (MD) dilakukan untuk melihat
Keyword: SARS-CoV-2, daun jambu mete, molecular docking, drug-likenss, simulasi dinamika molekul

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.