ANALISIS FENETIK TANAMAN OBAT DAN NON-OBAT BERDASARKAN SEKUENS DNA GENOM KLOROPLAS SECARA IN SILICO

• Main Author: Nurrochmah, Rizkiani (Author)
• Format: Book
• Published: 2017-07-26.
• Subjects: Thesis; NonPeerReviewed
• Online Access: Link Metadata

Summary

Tanaman obat cenderung digunakan sebagai alternatif dari pengobatan modern akhir-akhir ini sehingga banyak masyarakat yang beralih menggunakan bahan alami, namun klasifikasi tanaman obat dan non-obat selama ini masih belum pasti. Masyarakat Indonesia mengenal suatu tanaman dapat berfungsi sebagai obat hanya dari nenek moyang sebelumnya (klasifikasi rakyat). Oleh karena itu, studi hubungan kekerabatan secara molekuler perlu dilakukan sebagai alternatif untuk menjelaskan klasifikasi antara tanaman obat dan non-obat yang lebih valid dengan pendekatan in silico. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan kekerabatan antara tumbuhan obat dan tumbuhan non-obat menggunakan beberapa penanda dari DNA kloroplas dan menentukan penanda genom kloroplas yang menunjukkan daya diskriminasi yang tinggi. Sekuens DNA kloroplas daerah matK dan rbcL digunakan untuk menganalisis hubungan fenetik dan metode UPGMA digunakan untuk membentuk pohon fenetik. Terdapat 60 spesies tanaman yang digunakan, tanaman obat tradisional berjumlah 20 spesies, 2 spesies tanaman obat modern, 27 spesies tanaman obat potensial, dan 11 spesies tanaman non obat. Lalu, pada tanaman obat ditinjau lebih jauh dari efek farmakologisnya berdasarkan pohon fenetik yang terbentuk. Hasil pohon fenetik matK menunjukkan daya diskriminasi yang lebih tinggi dari rbcL. Pohon fenetik matK dapat membedakan secara jelas tanaman obat dan tanaman non obat dan pohon yang terbentuk lebih representatif. Namun, jika ditinjau dari efek farmakologisnya, kedua penanda dapat menunjukkan kelompok-kelompok tanaman yang memiliki efek farmakologis yang sama. Sehingga penelitian ini dapat menunjang penelitian selanjutnya dalam bidang farmasi maupun molekuler in silico. Namun, perlu digunakan banyak sampel agar dapat mengelompokkan tanaman obat dan tanaman non obat lebih spesifik serta mampu membedakan kelompok tanaman obat yang memiliki zat aktif. Medicinal plants tend to be used as alternative modern medicines lately so that many people prefer to choose natural material, but the classification of medicinal and non-medicinal plants is still uncertain. Indonesian people recognize a plant has a function as a drug only from previous ancestors (folk medicine). Therefore, a molecular relationship study needs to be done as an alternative to explain the more valid classification of medicinal and non-medicinal plants with the in silico approach. This study aimed to analyze the relationship between medicinal and non-medicinal plants using several markers of chloroplast DNA and determine the chloroplast genome markers that exhibit high discrimination. Chloroplast DNA sequences of matK and rbcL regions are used to analyze the phenetic relationship and the phenetic tree is built by UPGMA method. There are 60 species of plants used, 20 species of traditional medicinal plants, 2 species of modern medicinal plants, 27 species of potential medicinal plants, and 11 species of non-medicinal plants. Medicinal plants are further observed by its pharmacological effects based on the phenetic tree. The matK phenetic tree is more discriminate than rbcL. MatK phenetic tree can clearly distinguish medicinal plants and non-medicinal plants and its tree form is more representative. However, in terms of their pharmacological effects, both markers may show plant groups that have similar pharmacological effects. So this study can support further research in the field of pharmaceutical and molecular by in silico. However, it is necessary to use many samples in order to group medicinal plants and non-specific medicinal plants and be able to distinguish groups of medicinal plants that have active substances.

Item Description

http://repository.upi.edu/31095/1/S_BIO_1304724_Title.pdf
http://repository.upi.edu/31095/2/S_BIO_1304724_Abstract.pdf
http://repository.upi.edu/31095/3/S_BIO_1304724_Table_of_content.pdf
http://repository.upi.edu/31095/4/S_BIO_1304724_Chapter1.pdf
http://repository.upi.edu/31095/5/S_BIO_1304724_Chapter2.pdf
http://repository.upi.edu/31095/6/S_BIO_1304724_Chapter3.pdf
http://repository.upi.edu/31095/7/S_BIO_1304724_Chapter4.pdf
http://repository.upi.edu/31095/8/S_BIO_1304724_Chapter5.pdf
http://repository.upi.edu/31095/9/S_BIO_1304724_Bibliography.pdf
http://repository.upi.edu/31095/10/S_BIO_1304724_Appendix1.pdf
http://repository.upi.edu/31095/11/S_BIO_1304724_Appendix2.pdf