Metabolomik Flashcards

(21 cards)

1
Q

Metabollite fingerprint

A
  • Instrumentation: FTIR
    spectrophotometer
  • Signal preprocessing: standar
    normal variate
  • Chemometrics method:
    canonical variate analysis
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Metabolite profiling

A

Phytochemical profiling (UHPLC > Putative identification> PCA)
LC-MS/MS chromatogram
Clustering of plant parts (PCA)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Senyawa kimia murni

A

taxol,
vinblastine

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Faktor yang menyebabkan komposisi dan konsentrasi metabolit berbeda dalam tumbuhan

A

Pelarut pengekstraksi
Lokasi tumbuh
Musim
Genetika
Panen dan pascapanen
Budidaya/liar, bagian tumbuhan yang digunakan

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Instrumentasi analitik dibagi menjadi 4

A

Tandem (KC-SM, KG-SM, EK-SM)
Spektroskopi (NMR, SM, IR, UV-Vis)
Kromatografi (KLT, KC, KG)
Elektroanalitik (Voltanmetri)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Diskriminasi minyak atsiri serai wangi

A

C. citratus > dapur
C. nardus > wangi

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Aktivitas antioksidan dan profil spektrum FTIR daun salam

Ekstraksi dengan
pelarut pengekstraksi
berbeda

A

Syzygium polyanthum
(EtOH, EtOH
30%, EtOH 50%, EtOH
70%, dan air)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Rendemen, kadar fenol total, & aktivitas antioksidan pada daun salam

A

Rendemen Ekstrak > Etanol 30%
Kadar Fenol Total > Etanol 50%
Aktivitas antioksidan > Etanol 70%

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Regression coefficient plot ekstrak daun salam

A

Bilangan gelombang serapan gugus fungsi yang berperan aktif terhadap aktivitas antioksidan (IC50) memiliki nilai koefisien regresi negatif (Guo et al. 2017)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Membedakan C. asiatica dari tumbuhan yang
berkerabat dekat

A

HPLC Chromatogram of C. asiatica (a), Hydrocotyle
verticillata (b), Hydrocotyle sibthorpioides (c)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Kuantifikasi 4 senyawa bioaktif C. asiatica

A

Analisis kuantitatif dengan KCKT
Senyawa: Madekasosida, Asiatikosida, Asam madekasat, Asam asiatat

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q
A
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Identifikasi kayu (Wood ID) — Ebony

A

Identifikasi putatif metabolit

Senyawa dari grup kuinon merupakan senyawa mayor pada eboni

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Membedakan tiga varietas jeruk — kulit

A

RGL, JBM, dan JSG

Optimisasi LC-MS/MS > PCA dan HCA, profil metabolit

RGL dan JBM berada di kalster yang sama

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Biomarker metabolites of Pichia kudriavzevii 1P4
fermented in high temperature

A

Produksi etanol pada suhu 37C namun ternyata bisa juga pada suhu 42 dan 45

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Prediksi senyawa antikanker dari daun sirsak

A
  1. Ekstraksi
  2. Anticancer aktivitas menggunakan MTT metod
  3. LC-HRMS metabolite profilling
  4. .Predisksi antikanker menggunakan OPLS DA
  5. In silico
16
Q

Aktivitas antikanker ekstrak daun sirsak memiliki nilai IC50 paling tinggi pada pelarut (1) dan paling rendah pada pelarut (2)

Aktif pada rentang nilai (3)

A
  1. EtOH 30%
  2. EtOH p.a
  3. Aktif, IC50 < 200 µg/ml
17
Q

Identifikasi metabolit daun sirsak

A

14 metabolit
golongan alkaloid
16 metabolit
golongan asetogenin
5 metabolit
golongan flavonoid

18
Q

OPLS-DA untuk grup yang aktif (1) dan tidak aktif (2)pada ekstrak daun sirsak

A
  1. Berwana merah > EtOH 50%, EtOH 80%, EtOH p.a
  2. Berwarna hijau > EtOH 30%, air
19
Q

S plot digunakan untuk

A

penentuan senyawa penduga terhadap group aktif antikanker.

20
Q

Prediksi senyawa antikanker berdasarkan syaurat

A
  • Uji t (koreksi FDR; p<0,05),
  • Fold change (>1,5)
  • VIP (>1).