| dc.description.abstract | Analisa QSAR yang dilakukan adalah dengan menentukan ACE inhibitor
yang telah diketahui aktivitasnya kemudian ditentukan parameter kimia fisikia
dengan software Marvinsketch. Penelitian ini menggunakan 85 senyawa yang
telah diketahui aktivitasnya yang dibagi menjadi 60 data training dan 25 sebagai
data test. Metode statistik yang digunakan adalah metode statistik Parsial Least
Square (PLS) untuk mendapat persamaan. Korelasi yang diperoleh untuk
persamaan tersebut adalah untuk data training (r2 = 0,705) dan data test
(r2=0,898). Persamaan inilah yang nantinya digunakan untuk memprediksi Ki
senyawa modifikasi. Korelasi aktivitas tersebut selanjutnya dibandingkan dengan
hasil korelasi aktivitas yang telah diperoleh melalui metode docking.
Senyawa hasil modifikasi ditentukan parameter kimia fisikanya, lalu
dimasukkan dalam persamaan statistik QSAR yang telah diperoleh untuk
menentukan Ki prediksi dari senyawa modifikasi. Ki prediksi senyawa modifikasi
kemudian dirangking dan diambil 20 senyawa sebagai sampel docking untuk
melihat melihat korelasi hubungan metode QSAR dan docking. Korelasi
hubungan metode QSAR dan docking yang diperoleh adalah r2=0,220. Hal ini
menunjukkan bahwasanya tidak ada korelasi antara metode QSAR dan docking.
Berdasarkan hasil penelitian ini, modifikasi struktur Enalapril dengan
pendekatan bioisosterik menghasilkan 3 macam model inhibitor terbaik yakni
Struktur kode senyawa MA4 (7,4), Struktur kode senyawa MA22 (7,2) dan
Struktur kode senyawa MA40 (8,1) pada lampiran A.5. Semakin besar afinitas
dari suatu ligan terhadap enzim maka nilai ΔG0 binding affinity semakin kecil,
sebaliknya apabila semakin rendah maka nilai ΔG0 binding affinity semakin besar
(Wardani, 2012). | en_US |
