In-silico Analysis of Chemical Compounds in Green Tea Working on Activators PPAR-γ as Antiobesity
DOI:
https://doi.org/10.35814/jifi.v17i2.763Keywords:
green tea, in-silico, antiobesity, PPAR-γAbstract
Teh hijau dikenal banyak memiliki manfaat dan umum digunakan masyarakat sebagai antiobesitas, tetapi senyawa aktif yang berpotensi sebagai antiobesitas. Tujuan penelitian untuk mencari bahwa senyawa kimia yang terdapat dalam tanaman teh hijau mempunyai aktivitas sebagai antiobesitas pada reseptor PPAR-γ. Metode penelitian dilakukan dengan cara analisis in silico melalui molecular docking terhadap senyawa yang terdapat dalam tanaman teh hijau untuk mencari senyawa aktif dan memodelkan interaksi senyawa aktif pada reseptor yang berperan sebagai antiobesitas. Software yang digunakan adalah PLANTS, YASARA, ChemSketch, dan Pymol. Mula-mula dilakukan validasi internal pada reseptor PPAR-γ dengan kode 2ATH. Proses docking dilakukan terhadap native ligand, senyawa pembanding dan masing-masing senyawa uji dengan reseptor PPAR-γ yang sama, dan senyawa pembanding yang digunakan sebagai kontrol positif ialah Pioglitazone. Hasil penelitian menunjukan sisi aktif terdapat 3 senyawa aktif dengan sisi aktif ikatan ligan pada reseptor PPAR-γ yaitu ARG288, LYS367, PHE363, HIS323, HIS449, ILE326, MET364, LEU340, CYS285, SER342. Terdapat 3 senyawa aktif yaitu epigalokatekin-3-galat, epikatekin-3-galat dan teaflavin sebagai antiobesitas dengan mekanisme kerja mengaktivasi PPAR-γ.
References
Downloads
Published
Issue
Section
License
Licencing
All articles in Jurnal Ilmu Kefarmasian Indonesia are an open-access article, distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License which permits unrestricted non-commercial used, distribution and reproduction in any medium.
This licence applies to Author(s) and Public Reader means that the users mays :
- SHARE:
copy and redistribute the article in any medium or format - ADAPT:
remix, transform, and build upon the article (eg.: to produce a new research work and, possibly, a new publication) - ALIKE:
If you remix, transform, or build upon the article, you must distribute your contributions under the same license as the original. - NO ADDITIONAL RESTRICTIONS:
You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
It does however mean that when you use it you must:
- ATTRIBUTION: You must give appropriate credit to both the Author(s) and the journal, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
You may not:
- NONCOMMERCIAL: You may not use the article for commercial purposes.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

















