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Ação de berries brasileiras sobre parâmetros metabólicos e desempenho cognitivo de animais obesos

Processo: 18/11069-5
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de junho de 2019 - 31 de maio de 2021
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Nutrição - Bioquímica da Nutrição
Pesquisador responsável:Mário Roberto Maróstica Junior
Beneficiário:Mário Roberto Maróstica Junior
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia de Alimentos (FEA). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Compostos bioativos  Eugenia brasiliensis  Eugenia involucrata  Polifenóis  Antocianinas  Obesidade  Cognição 

Resumo

O Brasil possui a flora mais diversificada do mundo, o que favorece a descoberta de tecidos vegetais comestíveis ricos em compostos bioativos. A grumixama (Eugenia brasiliensis Lam.) e a cereja-do-rio-grande (Eugenia involucrata DC.) representam fontes de compostos fenólicos que potencialmente podem contribuir com a prevenção e tratamento de doenças crônicas não transmissíveis como a obesidade e comorbidades associadas a ela. O objetivo deste estudo é avaliar a composição química e bioatividade de dois frutos nativos brasileiros (grumixama e cereja-do-rio-grande) no que concerne a capacidade anti-inflamatória, antioxidante, anti-obesogênica e neuroprotetora em animais obesos. Camundongos Swiss serão induzidos a desenvolver a obesidade por meio de dieta hiperlipídica rica em ácidos graxos saturados. Os animais receberão os frutos (casca + polpa) liofilizados adicionados à dieta a qual será fornecida ad libitum durante todo o período experimental. A funcionalidade biológica de compostos oriundos dos dois frutos será analisada com base na determinação do peso e composição corporal, perfil lipídico, perfil de hormônios associados à fome e saciedade, nível de resistência à insulina, de adipocinas séricas, de inflamação e de estresse oxidativo, bem como por meio de testes de neurodegeneração e cognição. Os resultados serão analisados aplicando-se a análise de variância ANOVA e o teste de Tukey para os dados paramétricos e Kruskal Wallis para os dados não paramétricos, considerando p < 0.05. O projeto será executado entre o 1º semestre de 2019 e o 2º semestre de 2021. (AU)