Abstract

Jamu is one of Indonesia's cultural heritage, which consists of several plants that have been practiced for centuries in Indonesian society to maintain health and treat diseases. One of the scientification efforts of Jamu to reveal its mechanism is to predict the target-protein of the active ingredients of the Jamu. In this study, the prediction of the target compound for Jamu was carried out using a supervised learning approach involving conventional medicinal compounds as training data. The method used in this study is the closest profile method adopted from the nearest neighbor algorithm. This method is implemented in drug compound data to construct a learning model. The AUC value for measuring performance of the three implemented models is 0.62 for the fixed compound model, 0.78 for the fixed target model, and 0.83 for the mixed model. The fixed compound model is then used to construct a prediction model on the herbal medicine data with an optimal threshold value of 0.91. The model produced 10 potential compounds in the herbal formula and its 44 unique protein targets. Even though it has many limitations in obtaining a good performance, the closest profile method can be used to predict the target of the herbal compound whose target is not yet known.

Highlights

  • Abstrak Jamu merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang terdiri dari beberapa tanaman yang telah dipraktekkan selama berabad-abad di masyarakat Indonesia untuk menjaga kesehatan dan mengobati penyakit

  • which consists of several plants

  • that have been practiced for centuries in Indonesian society to maintain health and treat diseases

Read more

Summary

PENDAHULUAN

Jamu merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang terdiri dari beberapa tumbuhan yang telah dipraktekkan selama berabad-abad di masyarakat Indonesia untuk menjaga kesehatan dan mengobati penyakit [5]. Salah satu upaya saintifikasi jamu untuk mengungkap mekanisme kerja jamu adalah prediksi target-protein dari bahan aktif jamu. Upaya prediksi target senyawa jamu dapat dilakukan di laboratorium basah dengan mengekstrak senyawa dan memadukannya dengan protein target tertentu. Pada penelitian ini, upaya prediksi target protein dari senyawa jamu dilakukan dengan pendekatan komputasi untuk menghasilkan prediksi target protein dari senyawa dalam kurun waktu yang lebih singkat pada jumlah senyawa yang cukup besar. Pendekatan dengan berbasis network juga masih terbatas dilakukan pada prediksi target jamu dikarenakan tidak tersedianya histori network dari senyawa jamu. Prediksi target senyawa jamu dilakukan dengan pendekatan supervised learning dengan melibatkan senyawa obat konvensional sebagai data latih. Model tersebut diimplementasikan untuk memperoleh prediksi target dari senyawa pada formula jamu.

Pengumpulan Data
Metode Analisis
Kemiripan protein target
Metode profil terdekat
HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi metode profil terdekat untuk prediksi target jamu
KESIMPULAN
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call