| Processo: | 24/05449-0 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2026 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2029 |
| Área do conhecimento: | Ciências da Saúde - Odontologia |
| Pesquisador responsável: | Janete Dias Almeida |
| Beneficiário: | Janete Dias Almeida |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São José dos Campos |
| Pesquisadores associados: | Herculano da Silva Martinho ; Lidia Maria Rebolho Batista Arantes ; Mônica Ghislaine Oliveira Alves ; Paulo Henrique Braz da Silva ; Roger Junges |
| Assunto(s): | Saúde bucal Saliva Estomatologia Cocaína crack Simplexvirus Papillomaviridae Torque teno virus |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Cocaína crack | Papillomaviridae | saliva | Saúde bucal | Simplexvirus | Sistema de liberação de nicotina | Torque teno virus | Estomatologia |
Resumo
A proposta do presente trabalho é avaliar a presença de três vírus (Papiloma írus Humano [HPV], Herpes vírus Humano [HHV] e Torque Teno vírus [TTV]) em saliva de usuários e ex-usuários de crack e usuários de cigarro eletrônico (e-cig) pela quantificação de material genético viral. O grupo de usuários de crack é composto por 90 indivíduos, sendo 30 usuários, 30 ex-usuários e 30 indivíduos que nunca fizeram uso da droga. O grupo cigarro eletrônico é composto por 50 indivíduos, sendo 25 usuários e 25 não-usuários (grupo controle). Para a detecçao do material genético viral será realizado PCR quantitativo em tempo real. Para caracterização do perfil do microbioma das amostras, o sequenciamento do 16S rRNA bacteriano será utilizado. Os dados serão lançados em tabelas no programa Excel versão 2016 e submetidos à análise estatística por meio do teste t de Student (se paramétricos) ou teste de Mann-Whitney (se não paramétricos) no programa SPSS® (versão 20), MiniTab® (versão 16). As associações entre as variáveis e dados clínicos serão exploradas por meio do coeficiente de correlação de Spearman. Para análise do microbioma, os dados brutos serão trabalhados nas pipelines DADA2 e Phyloseq. Posteriormente, interpretação e visualização dos resultados serão realizados em pacotes de R e ferramentas para análise de dados integrados como MicrobiomeAnalyst. Análises diferenciais, como, por exemplo, composição do microbioma e diferenças em diversidade alpha (¿) e beta (¿), serão priorizadas tanto entre grupos. (AU)
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