Tugas Bioteknologi Visualisasi Protein Dan Desain Vaksin

Nama : Syafiq Ubaidillah NIM

: 161820401001

Visualisasi Protein Menggunakan PyMOL

Analisis pembuatan obat ataupun vaksin pada saat telah sangat berkembang sebagaimana perkembangan teknologi informasi yang juga semakin meningkat. Proses pendekatan secara bioinformatik akan sangat membantu proses analisis dari suatu molekul terutama protein. Protein p18153 merupakan protein yang diisolasi dari kelenjar saliva dengan ukuran sekitar 37 kDA. Informasi mengenai struktur dari protein p18153 akan sangat membantu untuk melakukan melakukan analisis. Visualisasi protein p18153 dapat dilakukan dengan menggunakan software PyMOL. PyMOL merupakan software yang dibangun oleh Warren Delano khusus untuk visualisasi protein, DNA ataupun senyawa tertentu dengan hasil sangat spesifik. Untuk melakukan visualisasi protein p18153 maka langkah yang harus dilakukan adalah Download File PDB Protein p18153 File queri protein yang dimiliki tidak serta merta bisa masuk ke dalam software PyMOL. File tersebut harus dirubah format ekstensinya terlebih dahulu ke dalam format .pdb, ent, pdb1, atau format lain yang sudah ditetapkan. Untuk mendapatkan file PDB dari protein p18153 dapat dilakukan dengan cara masuk website uniprot pada laman www.uniprot.org . Masukkan kode p18153 ke dalam kolom search seperti pada gambar di bawah ini

Setelah kode dimasukkan, maka akan keluar tampilan seperti di bawah ini. Kemudian pilih file PBD → klik 3DY9

1 Visualisasi Protein dan Metode Desain Vaksin_Syafiq Ubaidillah

Setelah itu download file PDB dengan mengklik tautan “download”

Insert File PDB Protein p18153 ke dalam PyMOL Setelah file terdownload, software PyMOL yang sudah terinstal dijalankan, kemudian masukkan file PDB yang telah terdownload.

File →open→ open file PDB yang telah didownload


Maka akan muncul tampilan seperti berikut ini

Warna merah menunjukkan atom oksigen, hijau adalah atom karbon dan biru merupakan atom nitrogen Analisis Visualisasi Protein p18153 dengan Software PyMOL  Melihat struktur sekunder protein p18153 Struktur sekunder protein dapat divisualisasikan dengan PyMOL, yaitu dengan langkah Klik panel S. pilih as→pilih cartoon


Maka akan muncul tampilan berikut ini

Untuk membedakan struktur sekundernya maka harus dilakukan pewarnaan terlebih dahulu yaitu dengan klik C → by ss ( secondary struktur ).


struktur helix ditunjukkan oleh warna merah, β sheet ditunjukkan oleh warna kuning dan struktur loopnya ditunjukkan oleh warna hijau. 

Visualisasi surface/permukaan protein p18153 Klik panel S. pilih as → pilih surface




Menampilkan sekuen asam amino protein p18153 Klik S pada panel bagian kanan bawah




Analisis penentuan interaksi antara ligand dan reseptor di PyMOL Open file→klik A→Preset→ligand site→cartoon




Analisis residu asam amino Residu asam amino dapat dibagi menjadi dua yaitu residu pada area spesifik, dan residu pada semua bagian, residu pada area spesifik dapat dilakukan dengan menselect objek→residu→label→residu,

Sedangkan untuk melihat residu total, dapat dilakukan dengan pilih label→residu



Metode Desain vaksin dengan Metode Bepipred Linear Epitope Prediction dan Kolaskar-Tangaonkar Antigenicity Malalui IEDB.

A. Memprediksi Epitop dari protein p18153

Epitop merupakan bagian atau area tertentu pada molekul antigen yang mengikat antibodi. Area ini sangat penting yang dapat dijadikan dasar untuk mendesain jenis vaksin/ antibodi spesifik. Prediksi epitope sel B adalah suatu metode yang dimaksudkan untuk memprediksi daerah protein yang dapat dikenali sebagai epitope respon terhadap sel B. Terdapat 2 metode yaitu : metode linier dan metode discotope. Metode linier akan Menunjukkan beberapa desain epitope pada jumlah asam amino yang berbeda. Sedangkan pada metode diskotop, memvisualisasikan asam amino yang berpotensi sebagi eptop saja. Prediksi epitope sel T didasarkan pada prediksi pengikatan terhadap MHC I dan MHC II. Oleh karena itu dalam pathogenesis harus diketahui terlebih dahulu MHC spesifik yang akan ditampilkan pada patogenesisnya. Sehingga harus diketahui secara pasti tipe dan kelompok alel MHC yang ditampilkan. Untuk analisis berdasarkan MHC I, semakin rendah skor maka semakin baik pengikatannya (diperhatikan pada skor di bawah 20%), sedangkan pada analisis berdasarkan MHC II, semakin tinggi skor maka semakin baik pengikatannya (diperhatikan pada skor diatas 80%).Untuk memprediksi epitop dari protein p18153 dapat dilakukan dengan mengikuti langkah berikut ini. 1.

Membuka website IEDB di http://www.iedb.org/

2.

Lihat kolom analysis resource dan pilih B Cell Epitope Prediction


Maka akan muncul tampilan seperti berikut ini.

Masukkan Enter a Swiss-Prot ID (p1813), kemudian pilih metode “Bepipred Linear Epitope Prediction pada “Choose a Method” seperti pada gamabar di atas. ”

3.

Maka akan mengahasilkan gambaran seperti di bawah ini\


Untuk mendesain vaksin, epitop harus diperhatikan untuk mengetahui sisi aktif antigen yang nantinya akan dipakai untuk berikatan dengan antigen, epitop yang baik memilki panjang lebih dari 9 peptida, berdasarkan kurva dan tabekl yang dihasilkan dapat diketahui bahwa terdapat 12 epitop yang memiliki panjang peptida lebih dari 9 peptida


yaitu urutan 16-26 dengan panjang 11 peptida serta urutan peptida VASTGPFDPEE, peptida uturan 36-47 dengan urutan peptida EDNLEDGPNRLP, 54 sampai 67 dengan urutan EWINEPVDSPATQC, peptida nomer 78 sampai 87 dengan urutan LYDPVAQKFD, peptida nomer 95 sampai 124 dengan urutan FKAYPSLGEKSKVEAYANAVQQLPSTNNDC, peptida nomer 131 sampai 147 YDPVHKAHKDTSKNLFH, peptida nomer 161 sampai 169 dengan urutan GKDIRQKKQ, peptida nomer 177 sampai 188 dengan urutan peptida NKYYPAGSDKRQ, peptida nomer 219 sampai 231 dengan urutan peptida TKNNELDAEEVKR, peptida urutan 249 sampai 263 dengan urutan peptida DCKSKEPSNAGEKSW, peptida nomer 273 sampai 287 SVKDDFKEAFDYREV serta peptida nomer 298 sampai 309 dengan urutan peptida KKQVYSKPAVQS. Daerah dengan epitop tertinggi berada pada peptida nomer 95 sampai 124 yang terlihat pada grafik diatas memiliki nilai paling tinggi. B. Kolaskar-Tangaonkar Antigenicity

Metode kolaskar tangaonkar didasarkan pada satu paremeter utama yaitu adanya residu asam amini hidrofob sistein, leusin dan valin pada permukaan protein. Apabila ketia asam amino tersebut secara bermaan sitemukan dalam suatu permukaan protein, maka daerah tersebut lebih cenderung bersifat antigenik (Tangaonkar, 1990). 1. Langkah awal yang dilakukan sama dengan desain vaksin dengan metode linear epitop, perbedaanya hanya terletak pada metode yang dipilih yaitu dengan memilih kolaska-tangaonkar antigenicity, seperti gambar di bawah ini.

2. Maka akan muncul gambar seperti di bawah ini




Hasil anlisis ini nilai/score residu dipilih yang benilai di atas 1, semakin tinggi score residunya maka protein tersebut semakin tinggi untuk menginduksi respon imum. Selain score residu yag harus diperhatikan adalah jumlah sisi/ sekuen yang memiliki score di atas 1, semakin banyak area yang mampu menginduksi respon maka protein akan semakin berpotensi digunakan sebagai kandidat vaksin. Protein p18153 memiliki rata rata score residu 1,029 dengan score residu tertinggi mencapai 1,202 pada peptida ke 4 sampai ke 10 dengan urutan peptida PLLLAIV.


DAFTAR PUSTAKA

Tangaonkar, Prasad C. And A.S Kolaskar. 1990. Semi -empirical method for prediction of antigenic determinants of protein antigen. FEBS. Volume 276, number 1,2, 172174


Tugas Bioteknologi Visualisasi Protein Dan Desain Vaksin

Recommend Documents