ANALISIS POTENSI SENYAWA REPENSOL SEBAGAI KANDIDAT INHIBITOR

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi senyawa repensol dalam menginhibisi replikasi virus hepatitis B (HBV) melalui pendekatan in silico dengan menggunakan perangkat komputasi dan perangkat lunak (software). Analisis dilakukan dengan metode simulasi penambatan molekular (Molecular Docking Simulation) yang menggunakan software PyRx, serta divisualisasikan dengan PyMol dan Discovery Studio. Data yang digunakan dalam penelitian yaitu struktur senyawa repensol, protein target berupa protein kapsid HBV, dan ligan referensi berupa 4-methyl heteroaryldihydropyrimidine (4-metil HAP) yang dikoleksi dari database PubChem dan PDB. Hasil docking menunjukkan bahwa ikatan yang terbentuk antara senyawa repensol dengan protein kapsid HBV memiliki nilai binding affinity lebih rendah dari ligan referensi, yaitu -7.0 kkal/mol. Visualisasi menunjukkan senyawa repensol membentuk binding site yang sesuai dengan ligan referensi dan melibatkan 13 residu asam amino dari protein kapsid HBV, yaitu PRO D:138, ILE D:139, SER D:141, PHE D:110, THR D:109, LEU D:37, THR D:33, ILE D:105, PRO D:25, TYR D;118, TRP D:102, LEU D:140, dan PHE D:23. Jenis ikatan yang terbentuk antara senyawa repensol dengan protein kapsid HBV yaitu ikatan van der Waals, hidrogen konvensional, Pi-Sigma, Pi-Pi stacked dan Pi-alkil

3D Molecular Representations Based on the Wave Transform for Convolutional Neural Networks

© 2018 American Chemical Society. Convolutional neural networks (CNN) have been successfully used to handle three-dimensional data and are a natural match for data with spatial structure such as 3D molecular structures. However, a direct 3D representation of a molecule with atoms localized at voxels is too sparse, which leads to poor performance of the CNNs. In this work, we present a novel approach where atoms are extended to fill other nearby voxels with a transformation based on the wave transform. Experimenting on 4.5 million molecules from the Zinc database, we show that our proposed representation leads to better performance of CNN-based autoencoders than either the voxel-based representation or the previously used Gaussian blur of atoms and then successfully apply the new representation to classification tasks such as MACCS fingerprint prediction