PERSETUJUAN PEMBIMBING. Jurnal yang berjudul:

PERSETUJUAN PEMBIMBING Jurnal yang berjudul:

PHARMACOPHORE MODELING DAN STUDI MOLECULAR DOCKING SENYAWA DERIVATIF Δ9-TETRAHYDROCANNABINOL TERHADAP RESEPTOR CANNABINOID CB1 DAN CB2 Oleh : ARIANI HUTUBA NIM. 821411047 Telahdiperiksadandisetujui

Pembimbing I

Pembimbing II

Dr. Teti S. Tuloli, S.Farm.,M.Si.,Apt NIP. 19800220 200801 2 007

La Ode Aman, S.Pd.,M.Si NIP. 19770421 200604 1 002

Mengetahui KetuaJurusanFarmasi

Dr. Widysusanti Abdulkadir, M.Si., Apt NIP. 19711217 200012 2 001

Universitas Negeri Gorontalo

Page 73

Pharmacophore Modeling Dan Studi Molecular Docking Senyawa Derivatif Δ9-Tetrahydrocannabinol Terhadap Reseptor Cannabinoid CB1 Dan CB2 Ariani Hutuba, Teti S. Tuloli, La Ode Aman *) Jurusan Farmasi, Fakultas Ilmu-Ilmu Kesehatan dan Keolahragaan Universitas Negeri Gorontalo Email: [email protected] ABSTRAK Penelitian ini merupakan penelitian teoritis eksploratif dimana derivatif senyawa Δ9-Tetrahydrocannabinol dikembangkan terhadap reseptor cannabinoid CB1 dan CB2. Penelitian ini menggunakan metode Molecular docking dan mengembangkan pharmacophore modeling untuk target aktif. Hasil molecular docking melibatkan studi mode ikatan yang berbeda dari satu ligan dengan sisi aktif target reseptor CB1 dan CB2 dengan bantuan AUTODOCK-VINA. Dari hasil docking terdapat 13 senyawa yang memiliki pharmacophore model dengan sisi aktif pengikatan yang sama terhadap asam amino reseptor CB1 yaitu ILE37, PHE384, TYR248, ARG348. Interaksi yang terlihat menunjukkan Gugus –O dari ligan dengan gugus asam amino pada reseptor cannabinoid 1. Untuk reseptor cannabinoid 2 terdapat 21 senyawa yang memiliki pharmacophor model dengan sisi aktif pengikatan yang sama terhadap asam amino reseptor CB2 yaitu VAL513 dan LEU291 dengan ikatan hidrofobik antara ligan dan reseptor. Kata Kunci: Δ9-Tetrahydrocannabinol, pharmacophore modeling, Molecular docking. PENDAHULUAN Salah satu tumbuhan yang terus dikembangkan untuk penemuan obat baru adalah ganja. Cannabinoids adalah istilah yang digunakan untuk kelompok khas senyawa C21 dan termasuk analog yang hadir dalam Cannabis sativa (Rao and Alexandros, 1987). Tanaman yang termasuk dalam family (cannabaceae) yang hanya memiliki satu genus (cannabis) dengan hanya satu spesies (sativa) telah digunakan selama berabad-abad sebagai obat rekreasi serta berbagai efek farmakologisnya. Efek farmakologis dari cannabinoid dimediasi melalui setidaknya dari dua G-protein coupled, reseptor transmembran. Reseptor CB1, salah satu reseptor yang ditemukan pada otak manusia dengan kepadatan tertinggi


dibagian sistem saraf seperti hipokampus, hipotalamus, cereblum, basal ganglia, batang otak, tulang belakang, dan amygdala (Pavlopoulos et al., 2006). Reseptor CB2, awalnya diidentifikasi dari makrofag hadir dalam limpa, dan dinyatakan terutama di peripheral (John, 2005). Berdasarkan senyawa aktif utama derivatif Δ9-Tetrahydrocannabinol, beberapa kelompok penelitian mengembangkan dan mensintesis senyawa yang poten terhadap Cannabinoid receptor CB1 dan CB2. Pada Protein Data Bank (www.pdb.org), struktur Cannabinoid receptor 1 diperoleh dengan (PDB ID : 2KOE) dan Cannabinoid receptor 2 (PDB ID : 2KI9) yang di identifikasi

Page 74

dengan metode difraksi NMR dengan resolusi tertentu. Cannabinoids non-tradisional yang sangat poten dikembangkan oleh Pfizer pada tahun 80an yaitu CP-55940 (2, DMH=1,1 –dimethylheptyl). Beberapa tahun kemudian dalam pengembangan obat anti-inflamasi non steroid, Sterling-Winthrop melaporkan 3, Pravadoline dan senyawa yang terkait juga menghambat adenilat siklase, adalah antinosiseptif dan berinteraksi dengan G-Protein coupled di otak. Aminoalkylindoles yang dikembangkan oleh Sterling-Winthrop menunjukkan farmakologi khas dari cannabinoid secara in vivo dan memiliki afinitas tinggi untuk kedua CB1 cannabinoid dan reseptor CB2 yaitu 4, WIN-55,2122 (Huffman, 2005). Biologi komputasi dan bioinformatika berpotensi tinggi dalam ilmu kimia medisinal, tidak hanya mempercepat proses penemuan obat tetapi juga mengubah cara penemuan dan perancangan obat. Rational Drug Design (RDD) memfasilitasi dan mempercepat proses rancangan obat, yang melibatkan berbagai metode untuk mengidentifikasi senyawa baru. Salah satu contoh metode yang digunakan adalah penambatan molekul obat dengan reseptor yang sering disebut molecular docking. Reseptor disini merupakan sisi aktif dari kerja obat yang berperan terhadap efek farmakologi. Penambatan (Docking) adalah proses dimana dua molekul dicocokkan melalui penambatan dalam ruang 3D (Ramya et al., 2011). METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Biokimia Medik Farmasi Fakultas Ilmu Ilmu Kesehatan dan Universitas Negeri Gorontalo

Keolahragaaan, Universitas Negeri Gorontalo selama 4 (empat) minggu. Alat Perangkat keras berupa Personal Computer (PC) dengan prosesor intel (R) Atom (TM) CPU N550 @1,50 GHz (3CPUs) yang mampu melakukan perhitungan kimia komputasi. Perangkat lunak berupa Operating System (OS) Microsoft® Windows 7 Ultimate 32-bit (6.1, Build 7601), Marvin Sketch, Open Babel GUI, Pymol, Open3Dalign, Autodock Tools 1.5.6, dan VINA. Bahan Bahan penelitian berupa data set derivatif Δ9-tetrahydrocannabinol dengan binding affinity reseptor CB1 dan CB2. Struktur reseptor Cannabinoid reseptors (CBRs) diperoleh dari Protein Data Bank (www.pdb.org), dengan kode (PDB ID : 2KOE) untuk Cannabinoid reseptor 1 dan (PDB ID : 2KI9) untuk Cannabinoid receptor 2. Preparasi ligan Tujuannya mendapatkan struktur molekul yang stabil dan aktif untuk mengembangkan pharmacophore modelling dengan menggunakan Marvin Sketch. Preparasi reseptor Untuk keperluan molecular docking, reseptor cannabinoid CB1 dan CB2 yang telah dimuat dilakukan preparasi dengan menggunakan UCSF Chimera. Hal ini bertujuan untuk mendapatkan satu protein target, penghilangan molekul air, dan penambahan hydrogen. Seluruh protein target disimpan dalam format *.pdb

Page 75

Molecular Docking Untuk memprediksikan konformasi terikat dan energi pengikatan dari ligan dengan makromolekul target menggunakan AutoDock. Salah satu keuntungan AutoDock dapat memprediksikan antara pengikatan ligan-reseptor dengan efektif, cepat dan akurat. AutoDock secara otomatis menghitung Gasteiger charges, merges nonpolar hydrogens, assigns AutoDock type to each atom, dan torsion). Liganreseptor disimpan dalam format *.pdbqt. AutoDock menggunakan metode berdasarkan Grid untuk mengevaluasi dengan cepat pengikatan energi dari konformasi. Dalam metode ini, protein target tertanam dalam kotak. Preparasi parameter Grid dan pengaturan properti Grid dengan menggunakan perintah Grid Box. Disimpan dalam bentuk *.txt

Program VINA yang dapat kembali pose di bawah terpilih Root Mean Square Deviasi (RMSD) nilai dari konformasi dikenal (biasanya 1 Å atau 2 Å tergantung pada ukuran ligan) dianggap telah berhasil dilakukan. Pose seleksi kemudian diikuti oleh scoring dan peringkat untuk mempelajari mana dari fungsi scoring tersedia sebagian akurat peringkat pose sehubungan dengan nilai-nilai rmsd mereka. HASIL DAN PEMBAHASAN Dari hasil docking didapatkan 13 senyawa derivatif Δ9tetrahydrocannabinol memiliki best mode yang memiliki binding affinity bertanda negatif (-). Hal ini berarti bahwa senyawa-senyawa tersebut memiliki kemampuan berikatan dan bereaksi secara spontan terhadap reseptor cannabinod 1 yang ditunjukkan pada tabel 1.

Validasi dan analisis dari docking Reseptor-Ligan Tabel 1. Hasil docking senyawa derivatif Δ9-tetrahydrocannabinol dan berbagai residu

asam amino sebagai binding site reseptor Cannbinoid 1 dist from best mode Affinity Senyawa Mode Binding site (kcal/mol) rmsd rmsd l.b. u.b TYR242 TYR246 ILE37 ARG348 ARG350 ARG360 JWH-262 7 -5.5 2.789 7.407 PHE383 PHE384 PHE441 LEU40 TYR246 TYR248 ILE37 JWH-242 7 -6.6 2.617 4.642 ILE232 SER302 LEU39 PHE384 TYR248 TYR246 ILE232 JWH-241 3 -6.7 3.873 7.778 ILE37 ARG345 PHE384 SER302 LEU39 TYR248 TYR246 ILE36 JWH-239 2 -6.3 12.958 15.351 ILE37 ARG342 ARG348 PHE384 PHE383 SER302 TYR248 TYR246 ILE37 JWH-213 1 -6.8 0.000 0.000 ARG348 PHE384 PHE383 LEU39 SER302 Universitas Negeri Gorontalo

Page 76

JWH-212

1

-6.5

0.000

JWH-211

3

-6.5

12.852

JWH-210

3

-6.5

13.315

JWH-182

2

-6.3

1.900

JWH-181

2

-6.9

11.272

JWH-180

1

-6.6

0.000

JWH-149

2

-5.5

1.782

JWH-122

1

-6.6

0.000

Untuk JWH-262 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 4.4 Ǻ. JWH-242 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom O pada asam amino SER (reseptor) dengan panjang ikatan 6.1 Ǻ. JWH-241 ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 4.3 Ǻ. JWH-239 ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 4.1 Ǻ. JWH-213 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 3.1 Ǻ. JWH-212 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam amino ARG (reseptor)


TYR248 TYR246 ILE37 ARG348 PHE384 PHE383 LEU40 SER302 TYR248 TYR246 ILE36 15.180 ILE37 PHE384 PHE383 LEU39 SER302 TYR248 TYR246 ILE37 14.142 ARG348 PHE384 PHE383 PHE440 LEU39 SER302 TYR246 TYR242 ILE37 ARG344 PHE384 PHE440 8.049 PHE 441 LEU39 LEU40 SER302 TYR248 TYR246 ILE37 ILE232 PHE384 PHE383 14.063 PHE440 LEU39 LEU40 SER302 TYR248 TYR246 ILE37 ILE36 ARG342 PHE384 0.000 PHE383 LEU39 LEU40 SER302 TYR248 TYR246 ILE37 7.012 ARG348 PHE383 PHE440 LEU39 LEU40 SER302 TYR248 TYR246 ILE37 0.000 ARG342 ARG348 PHE384 PHE383 LEU40 SER302 dengan panjang ikatan 3.1 Ǻ. JWH-211 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom O pada asam amino SER (reseptor) dengan panjang ikatan 5.9 Ǻ. JWH-210 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 3.1 Ǻ. JWH-182 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 3.5 Ǻ. JWH-181 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom O pada asam amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 6.0 Ǻ. JWH-180 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 3.2 Ǻ. JWH-149 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam 0.000

Page 77

diperoleh 21 senyawa derivatif Δ9Tetrahydrocannabinol dengan Pharmacophore modeling dan binding site yang sama terhadap reseptor cannabinoid 2 (CB2) yang ditunjukkan pada tabel 2

amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 3.0 Ǻ. JWH-122 Ikatan hidrogen yang terlihat antara atom O (ligan) dan atom N pada asam amino ARG (reseptor) dengan panjang ikatan 3.1 Ǻ. Selanjutnya dari hasil docking menggunakan program Autodock-Vina

Tabel 2. Hasil docking senyawa derivatif Δ9-tetrahydrocannabinol dan berbagai residu asam amino sebagai binding site reseptor Cannbinoid 2 dist from best Senyawa

Mode

mode

Affinity (kcal/mol)

rmsd

rmsd

l.b.

u.b

JWH-262

2

-5.7

5.841

9.026

JWH-242 JWH-239

5 2

-5.5 -5.5

1.787 5.884

3.827 8.835

JWH-235

2

-5.9

1.946

2.640

JWH-213 JWH-212 JWH-211 JWH-210 JWH-189 JWH-182 JWH-181 JWH-149

1 1 3 4 3 6 3 2

-6.2 -6.0 -5.8 -5.6 -5.7 -5.6 -5.8 -6.0

0.000 0.000 1.605 5.108 1.573 5.525 6.998 0.870

0.000 0.000 7.554 8.372 7.476 9.006 10.205 2.600

JWH-122

1

-6.1

0.000

0.000

JWH-120 JWH-076 JWH-072 JWH-048 JWH-046 JWH-018 JWH-015 JWH-007

1 2 3 5 6 2 2 4

-6.1 -5.9 -5.6 -5.8 -5.6 -5.7 -6.2 -5.7

0.000 1.908 2.009 5.201 6.838 4.792 2.237 5.624

0.000 2.562 2.667 8.431 9.965 7.721 7.562 8.441


Binding site

VAL513 LEU291 TRP470 PHE402 PRO382 LEU291 TRP470 PHE402 VAL513 LEU291 VAL513 LEU291 TRP470 PHE402 VAL513 LEU291 TRP470 VAL513 LEU291 VAL513 LEU291 VAL513 LEU291 TRP470 VAL513 LEU291 TRP470 LEU291 TRP470 PRO382 VAL513 LEU291 TRP470 VAL513 LEU291 VAL513 LEU291 TRP470 PHE402 VAL513 LEU291 VAL513 LEU291 TRP470 VAL513 LEU291 TRP470 VAL513 LEU291 TRP470 VAL513 LEU291 TRP470 VAL513 LEU291 TRP470 LEU291 PHE383 VAL513 LEU291 TRP470

Page 78

Penelitian ini menggunakan dua pendekatan berdasarkan desain struktur obat yaitu molecular docking dan pemodelan farmakofor untuk mengukur potensi senyawa derivatif Δ9Tetrahydrocannabinol terhadap reseptor cannabinoid. Dari hasil docking ditemukan bahwa model pharmacophor yang telah divalidasi memprediksi bahwa asam amino yang berikatan

dengan ligan memiliki rantai samping alifatik (asam amino non polar) seperti LEU dan VAL sehingga dapat membentuk interaksi ikatan hidrofobik antara ligan dan reseptor (Robert, 2002). Ikatan hidrofobik, adalah ikatan yang cukup lemah, tetapi sangat penting dalam interaksi obat yang sangat larut lemak dengan lemak dari sel membran seperti yang terlihat pada Gambar 1.

Gambar 1. Pharmacophore model senyawa derivatif Δ9-Tetrahydrocannabinol terhadap cannabinoid reseptor 2 PENUTUP Kesimpulan Dari hasil penelitian dan pembahasan diatas, dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut : 1. Pharmacophore model senyawa derivatif Δ9-Tetrahydrocannabinol terhadap cannabinoid reseptor 1 yaitu JWH-262, JWH,-242, JWH-241, JWH-239, JWH-213, JWH-212, JWH-211, JWH-210, JWH-182, JWH-181, JWH-180, JWH-149, JWH-122 dengan sisi aktif pengikatan yang sama terhadap asam amino reseptor CB1 yaitu ILE37, PHE384, TYR248, ARG348. Sedangkan untuk reseptor cannabinoid 2 yaitu JWH-262,


JWH,-242, JWH-239, JWH-213, JWH-212, JWH-211, JWH-210, JWH-189, JWH-182, JWH-181, JWH-149, JWH-122, JWH-120, JWH-076, JWH-072, JWH-048, JWH-046, JWH-018, JWH-015, JWH-007 dengan sisi aktif pengikatan yang sama terhadap asam amino reseptor CB2 yaitu VAL513 dan LEU291. 2. Interaksi senyawa derivatif Δ9tetrahydrocannabinol dengan reseptor CB1 dan CB2 menunjukkan nilai binding affinity (-). Hal ini berarti semakin negatif nilai energi bebas suatu senyawam semakin tinggi pula terjadi kespontanan interaksi antara senyawa dengan

Page 79

reseptor. Dari hasil penelitian senyawa derivatif Δ9tetrahydrocannabinol memiliki interaksi ikatan hidrogen dan ikatan hidrofobik. Gugus –O dari ligan menunjukkan ikatan terjadi antara ligan dengan gugus asam amino pada reseptor cannabinoid 1. Sedangkan Cannabinoid reseptor 2 menunjukkan ikatan hidrofobik antara ligan dan reseptor. Saran Sebaiknya perlu dilakukan in-silico screening lebih lanjut menggunakan senyawa derivatif Δ9tetrahydrocannabinol dengan model pendekatan modifikasi senyawa dengan aktivitas yang lebih baik. Perlu dilakukan uji lebih lanjut tentang aktivitas senyawa derivatif Δ9tetrahydrocannabinol terhadap cannabinoid reseptor CB1 dan CB2. DAFTAR PUSTAKA A. C. Howlett, F. Barth, T. I. Bonner, G. Cabral, P. Casellas, W. A. Devane, C. C. Felder, M. Herkenham, K. Mackie, B. R. Martin, R. Mechoulam, and R. G. Pertwee. 2002. International Union of Pharmacology. XXVII. Classification of cannabinoid receptors. Pharmacol Rev: 161‐202. Arooj

M, Sakkiah S, Kim S, Arulalapperumal V, Lee KW. 2013. A combination of receptor-based pharmacophore modeling & QM techniques for identification of human chymase inhibitors. PLoS ONE 8(4):e63030 DOI 10.1371/journal.pone.0063030.


Christian, Rӓtsch. 2001. Marijuana medicine: a world tour of the healing and visionary power of cannabis. Rochester : Inner Traditions/Bear & company De Petrocellis, L., Melck, D., Palmisano, A., et al. 1998. The endogenous cannabinoid anandamide inhibits human breast cancer cell proliferation. proc. natl. acad. Sci. USA : 8375– 8380. Derkinderen, P., Toutant, M., Burgaya, F., et al. 1996. Regulation of a neuronal form of focal adhesion kinase by anandamide. Science 273: 1719–1722. Deshmukh, L., Vinogradova, O., Makriyannis, A., Tiburu, E., Tyukhtenko, S., Janero, D. 2009. NMR solution structure of human cannabinoid receptor1 helix 7/8 peptide: candidate electrostatic interactions and microdomain formation. Biochem. Biophys. Res.Commun : 441-446 Deshmukh, L., Vinogradova, O., Tiburu, E.K., Tyukhtenko, S., Janero, D.R., Makriyannis, A. 2009. Structural biology of human cannabinoid receptor-2 helix 6 in membrane-mimetic environments. Biochem.Biophys.Res.Commun : 243-248 Dimitrios Vlachakis; Paraskevas Fakourelis; Vasileios Megalooikonomou; Christos Makris; and Sophia Kossida. 2015. DrugOn: a fully integrated pharmacophore

Page 80

modeling and structure optimization toolkit. PeerJ 3: 725; DOI 10.7717/peerj.725 Foloppe, N., & Chen, I.-J. (2009). Conformational Sampling and Energetics of Drug-like Molecules. Current Medicinal Chemistry, 16, 3381-3413. Galiegue, S., Mary, S., Marchand, J., et al. 1995. Expression of central and peripheral cannabinoid receptors in human immune tissues and leukocyte subpopulations. Eur. J. Biochem: 54–61. Istyastono, E.P. 2007. Peran Komputer dalam Penemuan Obat. Online (http://www.chemis-try.com, diakses 31 Mei 2015) John W. Huffman. 2005. Structure– activity relationships for 1alkyl-3-(1 naphthoyl)indoles at the cannabinoid CB1 and CB2 receptors: steric and electronic effects of naphthoyl substituents. New highly selective CB2 receptor agonists. Bioorg. Med. Chem : 89–112 Klein, T. W., Newton, C., and Friedman, H. 1998. Cannabinoid receptors and immunity. Immunol : 373–381. Mahmoud A. Elsohly. 2007. Marijuana and the cannabinoid. New Jersey : Humana Press Mechoulam R, Gaoni Y. 1964. Isolation, structure, and partial synthesis of an active constituent of hashish. J Am Chem Soc : 86 -1646


Gardner, E. L. (2002) Addictive potential of cannabinoids: the underlying neurobiology. Chem. Phys. Lipids : 267–290. Herkenham, M., Lynn, A. B., Johnson, M. R., Melvin, L. S., De Costa, B. R., and Rice, K. C. 1991. Characterization and localization of cannabinoid receptors in rat brain: a quantitative in vitro autoradiographic study. J. Neurosci : 563–583.

Motiejunas, D., & Wade, R. (2006). Structural, Energetics, and Dynamic Aspects of LigandReceptor Interactions. In J. B. Taylor & D. J. Triggle (Eds.), Comprehensive Medicinal Chemistry II Volume 4: Computer Assisted Drug Design (Vol. 4, pp. 193-214). Elsevier. Oleg Trott, 2009. AutoDock Vina: Improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization, and multithreading. Article first published online: DOI: 10.1002/jcc.21334 Patrick J. Sinko. 2006. Farmasi fisika dan ilmu farmasetika. Jakarta : Buku kedokteran EGC Pires DE, Ascher DB, Blundell TL. 2014. mCSM: predicting the effects of mutations in proteins using graph-based signatures. Bioinformatics 30:335–342 DOI 10.1093/bioinformatics/btt691.

Page 81

Presley BC, Jansen-Varnum SA , Logan BK. 2013. Analysis of synthetic cannabinoids in botanical material: A review of analytical methods and fi ndings; Forensic Sci Rev : 28-46 Ramya T. Sri, V. Sathyanathan, Kumar D. P., Chowdhari M. 2011. Docking Studies on Synthesizwd Quinazoline Compounds Against Androgen Receptor. Int. J. Pharm & Ind. Res : 266 – 269 Rao

S. Rapaka., Alexandros Makriyannis. 1987. StructureActivity Relationships of the Cannabinoids. Rockville, Maryland : U.S. Department of Health and human services

S, pavlopoulos., GA, Thakur., SP, Nikas., A, Makriyannis. 2006. Cannabinoid receptors as therapeutic targets. Curr Pharm : 1751-1769 Schlicker, E. and Kathmann, M. 2001. Modulation of transmitter release via presynaptic cannabinoid receptors. Trends Pharmacol Sci : 565–572. Schneider, G., & Baringhaus, K.-H. (2008). Molecular Design: Concepts and Applications. WILEY-VCH. Sellasie, 2003. History Of Quantitative Structure-Activity Relationships Chemistry Department Pomona College Claremont, California,


Burger Burgeros Medicinal Chemistry And Drug Discovery Siswandono dan Soekardjo, B. 2000. Kimia Medisinal. Surabaya : Airlangga University Press. Thomsen R., Christensen M. H. 2006. MolDock: A New Technique for High-Accuracy Molecular Docking. J. Med. Chem : 3315 – 3321 Vlachakis D, Kossida S. 2013. Molecular modeling and pharmacophore elucidation study of the Classical Swine Fever virus helicase as a promising pharmacological target. PeerJ 1:e85 DOI 10.7717/peerj.85. Wartmann, M., Campbell, D., Subramanian, A., Burstein, S. H., and Davis, R. J. 1995. The MAP kinase signal transduction pathway is activated by the endogenous cannabinoid anandamide. FEBS Lett : 133– 136. Wermuth CG. 1998. Glossary of terms used in medicinal chemistry (IUPAC recommendations 1997). Annual Reports in Medicinal Chemistry 33:385–395. Zhang M,White RA,Wang L, Goldman R, Kavraki L, Hassett B. 2005. Improving conformational searches by geometric screening. Bioinformatics 21(5):624–630 DOI 10.1093/bioinformatics/bti055.

Page 82

PERSETUJUAN PEMBIMBING. Jurnal yang berjudul:

Recommend Documents